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精准推送(精准推广)人人都是产品经理2018-10-14 14:14:54
随着头条、Tik Tok的相继崛起，互联网流量时代已经结束，未来的互联网一定是大数据加算法的时代 。谁拥有数据和更先进的算法，谁就拥有未来 。后续基于大数据和算法的精准推送(内容或商品等 。)也在我们生活的各个领域遍地开花 。
那么，对于产品经理来说，如何设计一个基于大数据和算法的精准推送系统呢？
这里结合我所在的行业，从系统结构设计层面和大家探讨一下(推送算法介绍，网上有很多资料，这里就不多讲了) 。
首先，我们需要知道我们的目标客户是谁，他们的需求是什么 。具体来说，我们在做精准推送的时候，需要充分了解我们所在行业的业务，梳理我们的目标客户是谁，了解客户在不同情况下的不同需求 。
比如我是做汽车后市场行业的，所以我的目标客户是车主和喜欢开车的朋友 。在这里，我需要了解这些客户需要什么，喜欢什么，不仅仅是他们的硬需求——验车、违章、油品、各种保养；还要找出ta们的隐形需求——不同天气条件和环境下需要的天气预报和拥堵信息等 。掌握了这些我才能开药(如下图) 。
通过梳理目标客户的需求，可以梳理出整个推送平台需要哪些基础的功能支持(如下图) 。
上面的一些系统模块这里就不详细介绍了，因为网上有很多相关的资料 。
第二，要用大数据的思路去做各个系统模块 。所谓大数据思路，就是我们在做各个系统模块的时候，要优先考虑相关功能的数据采集和统计；因为上述模块一般都是先于推送平台开发的，所以作为产品经理，我们要从开发的角度去做这些功能需求 。
特别是在做一些可能为未来数据平台提供支持的功能时，需要预留数据提取、分析和返回分析结果的接口 。只有这样，系统才能有更好的可扩展性 。
此外，在设计大数据平台时，要从实际业务出发，从不同纬度对数据进行分析，做出符合实际业务需求的用户画像、用户行为等基础数据服务(这里不讨论用户画像，上一篇文章已经详细介绍了) 。
【精准推广 精准推送】只有在大数据思想指导下设计的系统模块，才能快速满足精准推送所需的基础支撑，在未来的发展中不会停止修复之前系统留下的缺陷 。一旦打好基础，精准推送体系也就水到渠成了 。(汽车后市场行业各种画像，如下图) 。
第三，需要设计符合行业和运营需求的推送引擎和算法 。在数据支持和相关平台支持的基础上，可以设计整个推荐系统的核心——推荐引擎 。
基本的推荐引擎由三个阶段组成:匹配阶段、过滤阶段和输出排序阶段 。只有通过推荐引擎的三个阶段，才能尽可能准确的完成一次精准推送(如下图) 。
整个过程就是根据用户的用户画像、车辆画像、近期行为信息进行计算，得到用户需要的内容画像或者产品画像 。
然后从内容和商品库中选择符合要求的内容或商品，形成推荐集，再结合用户行为、车辆图像和内容标签、商品标签等对推荐集进行筛选 。最后将过滤后的推荐集按照适合度、人气等权重值排序输出给客户，最终形成千人内容和产品的精准推送界面 。
举个例子:一个拥有某品牌汽车的SUV一年的用户，从数据中我们可以知道这个客户喜欢去公路旅行，喜欢聊天等爱好；还知道车主的车是什么时候审核的，行驶了多少公里，最近有没有违章，客户行为最近搜索过机油等关键词 。
通过这些数据和行为，再结合最近的客观因素(比如天气)，可以推荐相关内容(上路旅行知识)、商品(机油、雨刷、轮胎等 。)、话题和服务(保养、车检、违章处理)等等给客户 。
当然，对于更复杂的推送系统，流量分配、用户行为预测、系统智能学习等 。应该考虑，这是一个系统工程 。在此，希望有更多的同行深入学习和分享 。
总之，精准推送系统的设计需要综合平台尤其是大数据平台的支持，其在不同行业的推荐算法也会随着互联网的发展变得更加智能和精准 。
我愿意和我的同龄人一起见证和学习 。
本文由@ lain原创发布 。每个人都是产品经理 。没有

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