
以快牙为例传输大数据潜在的商业模式分析
大数据是一组贯穿用户生活的神秘数据,一场互联网的变革。
在这场变革里,BAT先知先觉率先发力,针对大数据动作频频,百度着重基于用户搜索行为的需求数据;阿里侧重交易及信用数据;腾讯掌控着社交关系数据。除此,金融、零售、快消、电商、媒体等领域的大数据案例也层出不穷,潜力尽显。如今,覆盖用户广、甄别用户喜好的传输行业近来也加入了大数据潜在的应用中。
传输是基于手机、电脑、平板之间的内容分享行为,对用户的喜好和兴趣有着最直观的反映。喜欢就分享,不爱就拉黑,最能反映用户心理的产品非传输行业莫属。当传输大数据揭开神秘面纱,传输能为用户做些什么,能为企业做些什么,商业化价值在哪儿,不妨以传输行业代表——快牙为例来佐证分析。
用户基数为主熟人属性为辅的精准大数据
提及快牙,碾压同类竞品之处是其庞大的用户基数。快牙在无手机预装、大额预算推广下,仅凭用户口碑及自发传播便收获了数亿用户。
目前快牙全球用户数已超4.5亿,随之产生的用户传输量更加惊人,据悉,快牙国内用户月传输次数可以达到逆天的25亿次。用户接受或者传输的过程中都是用户行为兴趣爱好的一种输出,用户基数广、传输行为丰富且具有深度,产生的大量数据可以更为准确细致。快牙在捕捉用户间分享内容的属性后,根据这些属性,建立用户画像,有针对性的为其匹配感兴趣的内容(如App或游戏),这种方式能准确抓住用户需求下的产物,比应用商店类的中心化渠道更有优势。
快牙优势不仅如此,再推敲,可以发现快牙还具有熟人特性、时效性强、场景分析能力强等特点。
拿熟人连接的特性来说,熟人相互认知,说出的话、做出的行为更容易被认同和信任,熟人的兴趣可以通过快牙发散出去。口口相传的推荐让快牙转化成功率非常高,而传输形成的群居熟人关系链则让人人变成了应用排行榜,再加上快牙独有的传输速度,一个近百兆的游戏,只需不到20秒。快牙成为了超越于应用商店的平台,开创了应用商店2.0时代的到来。
实时传输可帮助快牙获取用户近期喜欢的内容、关注的话题、兴趣的方向。从其传输的内容来看,快牙还能更为贴心。传输照片,可以提醒用户修图;喜爱表情包,可以提醒用户用一个好用的表情包制作软件。在去中心化的分发过程中,这些优势能帮助分发过程中从“精细化”到“精准化”的转变。
快牙商业模式进行时
传输感性上讲是分享,理性上来看是分发,快牙以大量用户数和用户行为塑造了去中心化分发的传奇。在意识到自己具备如此优势的情况下,快牙也做到了积极转型,速度突击。
就去中心化分发来看,口碑、推荐、一起玩是决定分发量大小的决定性因素,而强制性的广告、push和编辑推荐效果甚微,甚至有些讨嫌。润物细无声的商业化方式似乎更得民心,从快牙app中捕捉到的商业化迹象来看,快牙的商业化较为注重这一点。
在快牙产品中,优品推荐是其商业化的第一个表现,有心的用户可以看到,优品推荐确实质“优”,种类多且实用性强,比如应用宝、学霸君、360卫士等;而且也不乏行业中小众优品,比如美术宝、离线小说等,点击“更多”可查看整屏应用。其实,在这个过程中快牙大数据已经发挥了重要的作用,在用户传输行为中,快牙可获悉用户所喜欢的内容,并针对个人建立标签,推荐的优品自然是精挑细选的了。
游戏作为快牙最早布局的内容模块,在传输大数据潜力尽显后依然是重中之重。平台搭建好便是内容的填充,目前在游戏页内已不乏众多经典游戏。快牙不仅先后签下了开心消消乐、皇室战争、COS乱斗女王等游戏的合作,还与中国最大的手游发行平台——乐逗建立长期伙伴关系,两者强强联合后,用户可直接在快牙app内体验神庙大逃亡、地铁跑酷等风靡全球的游戏。而后,借助快牙大数据成熟的算法,将对的游戏推荐给对的人,在快牙中遇到倾心的游戏并不难。
快牙似乎也在试图打造爆品,比如在快牙中力推的PP助手,可以在多处看到他的身影,最火页PP助手安装有奖活动、优品推荐大篇幅推荐、收发记录官方推荐等。重拳之下及活跃用户数高,分发效果立竿见影。据悉,快牙已经成为PP助手最信任的合作方之一。
大数据下的内容与用户行为都将拥有属于自己的标签,用户感兴趣的内容会自动送到手中,免去搜索的步骤。推荐也不仅限于应用,在IP火爆的今天,任何用户感兴趣的视频、音乐、小说、图片都将因大数据而变得灵活,快牙作为用户量大、改革先行的传输工具,将颠覆传输行业,走通一条新的商业化道路。
随着快牙的用户量逐渐的增长,传输行为的丰富,这个以人为分发节点、以传输为根基的分发平台,价值将会变得无穷大。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23