联手友盟+打造数据融合“样板间”, 好兔视频成功逆势突围-阿里云开发者社区

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联手友盟+打造数据融合“样板间”, 好兔视频成功逆势突围

简介: 好兔视频选择牵手友盟+,深度融合行业应用大数据,建立设备质量分层等数据应用模型,帮助处于初创期的好兔视频解决数据应用、拉新、留存等运营难题,实现发展突围。

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(作者:友盟+)

“消费升级”是近年来的中国消费市场热门词汇,消费升级的同时也驱动了内容消费升级。在这样的大众消费市场下,一款主打技术类内容的短视频App——好兔视频应运而生。作为非BATT系的初创型企业,如何在竞争激烈的视频行业破局,实现逆风翻盘?

好兔视频选择牵手友盟+,深度融合行业应用大数据,建立设备质量分层等数据应用模型,帮助处于初创期的好兔视频解决数据应用、拉新、留存等运营难题,实现发展突围。

好兔视频瞄准了时下内容消费升级的大趋势,专注于精选实用小视频, 生活技能分享,希望给那些热爱生活的人提供一些高品质的内容,深受国内高知人群欢迎。

机遇与挑战并存,视频行业大数据壁垒亟待破局

互联网巨头掌控互联网应用和服务的绝大部分数据资源,BATT系App占据了用户使用时长的70%,不难发现数据规模马太效应越来越严重,中小型App开发企业难以靠一己之力突破互联网巨头的“数据霸权”。

这主要体现在以下几个方面:首先,中小型企业日活可能只有几十万到数百万不等,难以与BATT系应用的亿级数据集竞争;同时,中小型企业缺乏横向和纵向完整的用户画像,对于新推广的每个用户而言都是全新用户,冷启动硬伤凸显,难以做到千人千面的用户服务,而BATT系的用户画像已经非常完整,根据海量用户的产品矩阵,可以大概猜测出用户的收入、喜好等用户画像

最关键的是,缺少大数据加持,中小型App经常会处于盲人摸象的状态,这是因为当前的网络应用已经不是一个数据孤岛,而是在不同行业或不同领域上相互依赖和关联,如果仅仅依靠单一垂直App获取单一局部数据集往往会导致认知偏差,而不是 站在一个全网数据下看待问题,导致你认为的通常并不是你认为的,就像盲人摸象一样。无法全面洞悉偏好,更无法进行精准化、个性化、智能化的内容推荐。

时长即数据,友盟云助力好兔视频数据短板变长板

时长即数据的发展背景下,中小型App要突破必须有数据能力加持,尤其需要关注天生的大数据短板,以谋求破局。为此,好兔视频携手友盟+,通过深度融合数据来解决视频应用所面临的行业痛点。

借助阿里云的PaaS平台,形成一个全域的行业应用大数据,建立好兔视频专属的大数据库,将数据短板转化为长板。在友盟云之上(集成领先的阿里云技术,将互联网企业业务数据与行为数据的无缝融合)打通好兔视频的业务数据与行为数据,使得好兔视频可以在“云上”进行建模和一系列计算,计算出可使用的标签并改善内容推荐机制,提升产品的使用体验。
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此外,通过与友盟+的行为数据打通,好兔视频可以勾勒出完整的画像,减少认知偏差,为产品运营以及用户服务等方面提供数据支撑。比如,IN的数据包括了一些设备的使用时长、Push等信息,好兔视频可能自身无法获取到系统的数据,通过友盟+就能了解到设备的安装、价值等数据,实现对流失的预测分析,给用户提供最及时的视频内容。

精耕细作大数据富矿,赋能好兔视频构建拉新留存新通道

当下,经历了流量主导下的跑马圈地后,以精品化的内容策略撬动用户数据新增长,正在成为视频应用新的成长通道。然而,面对网络虚拟环境,单单凭借一个App的局部数据,一方面会导致用户认知偏差,容易把用户带偏。另一方面又要针对作弊、营销、非自然人的机器操作等方式做出应对方案,帮忙企业更好地专注核心业务用户体验本身。诚然,大数据的应用和服务创新成了解决视频行业痛点的关键。

在以往,传统型的数据服务需要大量的调研时间和成本,并且难以对原始数据进行二次开发利用,造成数据资源闲置,并加重中小企业的研发负担。在友盟云之上,好兔视频不仅能够更快捷地获取海量的数据资源,还能进一步挖掘数据背后的富矿。

例如,好兔视频能够通过“云上”平台数据模型对现有数据进行二次计算,一方面多维度洞察用户需求并构建完整用户画像,弥补与BATT四大巨头之间在用户画像上的差距,实现千人千面的智能化推荐,满足用户更加个性化的需求;另一方面可以通过数据风控,精准识别风险设备,实现对设备质量进行分层评估,促进用户与内容运营的良性互动,提升次日留存率。

值得一提的是,友盟+与好兔视频基于大数据所构建的设备质量分层评估模型,通过90天的设备日志检测全网的设备行为,多维度的指标衡量、地域、活跃、设备的可在线、累计渠道和黑名单等来评估数据质量,可将设备价值分为A、B、C、D四类设备。

从价值流上看,A类设备到C类设备的占比基本呈下降的趋势,但到了D类设备,也就是低价值设备,却有了一个提升。其实,D类设备所有的操作都更加类似于A类设备,也就是高价值设备。好兔认为这可能与线上是一个虚拟的环境有关,生活在社会顶层和社会底层环境的设备,在线上的行为可能是类似的,有待下一步分析。

在这种情况下,好兔如果单看一个应用内的局部数据,就容易导致认知的偏差,将用户导向机制引偏。同时,从不同分层设备应用内行为数据也能看出,作弊设备由于各项数据都非常高,特别是设备使用时长,可能超过高价值设备,对用户识别有较高的干扰。

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通过友盟+的加持,好兔就能获取到视频分类的播放数据,从而更精准地识别作弊设备。可以看出,由于好兔主要提供生活技能类视频,价值越高的设备对好兔App提供的生活窍门、美食、百科、健康等内容的喜好就越来越高。只有作弊设备是特例,其播放数据相对比较平均,无法看出其喜好。凭借这一点,好兔就能比较明显地发现可能是设备的操作,避开用户引导的误区。

通过设备分层的数据融合实践,好兔视频得以全方位实现单一App无法做到的识别作弊设备或营销行为等非自然人操作方式,帮助好兔视频把所有的运营精力和营销精力集中在A类高价值设备,拉新和促活也有更明确的指标和有效的策略指导,开辟一条快速成长的新通道。

提升短视频应用的企业竞争力,大数据融合扮演着至关重要的角色。随着越来越多的大数据服务能力的开放和加持,友盟+不仅能够帮助视频应用实现更多的创新,而且在大数据的风控、精准营销以及用户运营服务上也能够更加精益求精,持续为中小型App企业提供技术支持。

未来,友盟+携手好兔视频所打造的深度数据融合“样板间”会被广泛应用于各行各业。


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