當APP應用市場結合大資料時，将是一場風暴

正如馬雲所說，“很多人還沒搞清楚什麼是PC網際網路，移動互聯來了，我們還沒搞清楚移動互聯的時候，大資料時代又來了。”

在過去的2015年，大資料時代的氣息濃厚，步伐矯健。利用大資料的分析和預測，電商們正在為使用者進行深度畫像開展精準營銷，讓15分鐘送貨上門成為現實;結合大資料分析，網際網路金融企業捕捉來自大衆點評、豆瓣等社交網絡有效資訊，多元度分析借款客戶信用情況，提高自身風控能力。除此之外，大資料應用還将觸角延伸到教育、醫療、交通、制造、影視、政府等領域。盡管發力點不同，但是影響都可以用“颠覆”來形容。

如此有爆發力的大資料應用，2016年将去撼動何方呢?實際上，自阿裡提出PP助手“移動生态+大資料”戰略之時，答案就已經非常明顯。一場由大資料引發的APP應用市場巨變正在強勢來襲。

應用商城使用生命周期縮短

在聊大資料對App應用市場的影響之前，我們先來看看現在的應用市場現狀。

在“大衆創業、萬衆創新”時代強音的号召下，APP創業項目遍地開花。在人人都是産品經理、人人都可以是開發者的口号下，應用市場空前繁榮。

可這樣的繁榮景象可能隻是“看上去很美”，真實的情況是，僵屍應用遍地都是。根據最新資料，每分鐘人們從Google Play和Apple iTunes下載下傳的應用數量将近有5.1萬個，而多達110萬的僵屍應用卻在角落裡無人發覺，基本沒什麼下載下傳量。相關報告顯示，僅在App Store中，來自中國的僵屍應用占比就高達81.3%;而安卓平台開放性更強，同時擁有更多開發者，加上國内的安卓應用市場稽核标準尺度不一，“僵屍應用”的占比預計将更高。

在應用大潮的席卷沖擊下，移動網際網路使用者正變得越來越成熟，使用者不再像剛開始那樣什麼應用都願意嘗試下載下傳， 有報道稱早期App獲得一個客戶的價格是2元，其後是20元，現在是200元至500元。App的獲客成本水漲船高。

更糟糕的是，在衆多APP自助生成平台的推動下，移動應用開發門檻已經降到幾乎為零。每天都在持續生産上傳大量沒有人會去使用的僵屍應用。這些劣質應用消耗了本就有限的市場資源，但最直接導緻許多優秀的“小而美”應用因為難以汲取成長的養分，最終難逃被行業洗牌的命運。想要脫穎而出，就要燒錢進行推廣，可大部分的開發者根本不具備這個資金實力。

App推廣費用越來越高的同時，使用者的需求也在進一步細分化。2015年一份艾媒咨詢的調查資料中顯示：“85%的使用者會在1個月内将其下載下傳的應用程式從手機中删除，而到了5個月後，這些應用程式的留存率僅有5%。”也就是說，部分使用者每5個月就會淘汰一批手機中安裝的應用。和使用者疊代更新旺盛的需求不比對的是，許多小而美的應用因為沒有人使用，沒有推薦位，沒有推廣費用而淪為僵屍應用。

移動應用分發和使用者需求産生錯位的現象越來越常見。廠商花費大量的推廣費用把使用者引導引流到自身應用商城上，卻沒有給使用者推送真正适合的應用，使用者是以産生體驗落差。應用商店的使用生命周期在需求端和供應端都開始縮短。

破局：“資料+”戰略前景可期

在移動應用分發和使用者需求産生錯位的背景下，應用商店求變創新成為首要任務。要同時滿足使用者的需求，就必須有創新性的分發模式推出。

近日，PP助手召開“2016年戰略釋出會”，以阿裡海量大資料為核心，提出的“資料+”戰略，利用大資料做精準分發，這種模式可能成為應用商店困境的突破口。

“資料+”戰略，顧名思義就是基于大資料分析技術的運用，将開發者和使用者需求進行精準比對。

一方面，PP助手全面接入阿裡大資料庫，積極融合UC浏覽器、高德地圖、神馬搜尋、九遊、PP助手、移動閱讀平台阿裡文學等阿裡移動網際網路矩陣應用，享有阿裡系的海量資料資源，涵蓋娛樂、天氣資訊、交易、出行、線上閱讀、音樂等多領域的資料，對使用者的行為習慣有十分全面的了解，整合這些大資料之後甚至可以描繪出使用者一天的日常，如：幾點鐘要上淘寶了，什麼時候線上上閱讀了…

另一方面，從行業上看，大資料與應用分發結合早已多次提出，但事實證明，此前所謂的大資料應用分發隻是利用大資料對使用者行為習慣進行簡單、表層的分析，對使用者一次感興趣的東西将進行長期推送，随着應用商店使用生命周期變長，推送的内容不再是使用者所需的，自然這樣的應用商店很快會被删除在清單之外。

而本次釋出會PP助手釋出的“資料+”戰略由“資料+時間”、“資料+空間”“資料+溫度”、“資料+海外”等部分組成，新的大資料應用分發模式将改變以往行業對大資料應用分發的了解。真正挖掘及生産使用者感興趣的内容，最終向使用者精準推送真正合适的APP。

以“資料+時間”為例，PP助手會通過多個場景和次元監測使用者需求、興趣點的變遷，例如有使用者安裝一個裝修類應用之後，以往的算法是認定他對這類感興趣，就會長期進行推薦，而PP助手會根據使用者從裝修到買車再到生小孩這樣的人生階段變化，适時調整推薦内容和服務。

再以“資料+空間”為例，利用大資料對使用者進行标簽，但即使标簽完全一緻的兩位使用者，身處的空間環境不一樣，對應用的需求也不一緻。同為90後的兩個使用者，A君喜歡徒步旅行，他收到的推送可能是窮遊，而B君正出去備孕階段，收到的推送将是大姨媽。

“資料+”戰略下的大資料應用分發模式能從多元度對使用者場景分析去優化傳統推薦算法，甚至加入更多人的力量去挖掘及生産使用者感興趣的内容，建構不一樣的使用者需求模型。綜合各次元考慮使用者需求，給使用者帶來前所未有的貼心體驗。

應用商城說到底，是聯結使用者和開發者的平台。一方面為使用者提供應用推薦和下載下傳，一方面對開發者提供展示平台和推廣服務，隻是現有的模式逐漸落後，不能滿足使用者需求和開發者推廣需求。而PP助手背靠阿裡整合優勢資源，利用大資料，一方面能基于使用者在阿裡系中的資料做精準的使用者畫像，為使用者提供他需要的app，一方面通過對開發者整個開發推廣周期中的扶持和推廣幫助，讓其找到更對精準使用者，搶占市場。這個過程實作了對使用者需求和開發者服務之間的高效對接，有效解決目前使用者需求和開發者服務之間的錯位問題，是雙赢。在資料+的模式下，PP助手有望成為目前應用商店市場困境的破局者，在目前應用商城發展受阻的困境下殺出重圍，建構應用分發市場新格局。

本文轉自d1net（轉載）