在移动互联网时代,App贯穿我们的工作和生活,他们既是工作的必需品,也是生活的乐趣之源。对用户来说,App的推送服务是必不可少的,它不仅能让用户及时收到重要的消息,也能让推送的服务商获得更多的流量,实乃双赢之举。
但是对开发者和企业来说,推送并不是终点,而只是其中的一个环节,App的运营者还需要多方位的了解用户的属性,才能针对性地策划出运营方案,此时需要对App进行用户画像和数据统计,也就是说,将信息推送、用户画像、App的数据统计结合起来形成一个闭环,相辅相成,才能充分发挥App的价值,实现利益最大化。
在这方面,个推率先打破了业界单一推送服务的惯例,走向了推送服务生态建设之路。本文将对其旗下个推(信息推送)、个像(用户画像)、个数(应用数据统计)三个产品的功能和技术进行剖析,开发者可以按照下文的接入方式尝试使用。
1.个推4.0
v4.0是最新的个推推送服务的版本,客户端支持Android和iOS两个平台,云端支持丰富的网页端推送管理功能和多种语言版本的API开放接口。
技术特点
在Android平台上,个推SDK服务可以长期运行,如果出现断网问题,它也能在网络恢复后重新接收在离线期间服务端推送的消息。
在iOS平台,由于iOS系统的限制,个推SDK在iOS平台上无法长期在后台运行,当应用在前台运行时,个推SDK服务可以正常运行,可以实时接收服务端的推送消息;当应 用在后台期间,个推服务端会自动借助Apple Push Notification Service (APNs)实现消息推送,用户启动应用后,个推SDK服务可以重新接收在应用停止期间服务端推送的离线消息。该服务框架如下:
至于服务端API,个推提供Java、C#、PHP、Python等多种语言版本的服务端API SDK,可以和各种第三方应用服务器技术架构进行对接。
将以上三个平台结合起来,整体的架构如下:
集成方式
我们先以Android平台为例,快速集成方式如下:
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在个推开发者中心申请个推账号;
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创建账号并登录个推开发者中心后,可以在应用列表中看到自动生成的【个推App Demo】,点击【下载应用】,下载后安装到手机上;
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打开手机上的【个推演示】应用,确保看到clientid这一栏成功获取到值,此时可根据自身情况选择透传测试或通知测试的其中一种。
透传测试: 点击透传测试,模拟服务端推送payload(透传)数据给客户端,对于该数据SDK不做任何处理原封不动的广播给客户端,显示在日志框中。
通知测试: 点击通知栏测试,模拟服务端推送消息到客户端, 客户端SDK收到后弹出通知, 该通知是由SDK负责弹出。
- 你也可以在个推开发者中心,选择【个推App Demo】应用,点击【创建推送】-\u0026gt;【推送通知】,对通知标题和内容进行简单编辑后即可发送。
关于iOS快速集成的方法,可点击此链接查看。
应用场景
目前,个推4.0在三分钟内能够快速集成,实现秒级推送,而且个推结合用户画像分析,在合适的场景下推送合适的内容,大幅度提升消息的点击率、用户活跃度和留存率。最新版本的个推4.0对未收到推送消息的客户端,还可通过短信的形式补发通知,达到全景推送的效果。目前,微博、唱吧、美图秀秀、滴滴等热门App都已接入个推实现了全景推送。
但是,个推4.0只是满足了推送的基本需求,随着App业务的多样化,现有的用户画像已经不能满足市场需求,用户行为背后的原理需要深挖,才能做更精准的推送,所以,个像诞生了。
2.个像
个像在个推的基础上,结合个推的大数据能力,为App开发者提供用户画像数据以及实时的场景识别能力,进而精准筛选目标用户、个性化推荐消息和应用更新下载。
技术原理
个像的运行过程主要包括数据收集、数据清洗、数据建模分析、数据产出四个阶段。数据清洗可利用 HADOOP、SPARK实现设备唯一性识别、行为数据的清洗等, 从而去除冗余数据。数据建模可利用神经网络、文本分析、 分类聚类等技术进行计算机深度学习,从而对用户行为数据 主动学习,进行行为判断,产出用户标签。
之后,数据的产出会形成冷数据画像、温数据回溯、热数据场景和定制化标签四种画像。
冷数据画像也称冷画像,是指基于大数据分析出用户的属性,主要包括用户的年龄层次、性别、地理位置和消费情况。
温数据回溯和热画像可看出用户近期活跃的应用和近期去过的场景,从而推出其社会特征和生活偏好。
定制化标签是将个推数据与第三方数据结合起来,共同建模得出具有价值的特征标签。
接入方式
个像的接入主要有两个方式:
- SDK集成:客户端集成个像SDK,进行初始化SDK后,返回给客户一个ID即GIUID(唯一身份标识), 此ID需要由客户端提交到客户服务器,然后服务器通过API接口传入GIUID进行查询用户画 像标签数据。
- API接口调用:客户将应用名称、包名及服务端出口IP提供后,返回APP id等相关信息。客户根据《个像画像数据服务接口文档》及《用户画像编码表》集成测试后方可调用API接口查询画像信息。
具体的集成文档参见以下链接:
Android:http://docs.getui.com/gexiang/start/android/
iOS:http://docs.getui.com/gexiang/start/ios/
服务端:http://docs.getui.com/gexiang/start/server/
应用场景
在形成用户属性、行为标签、兴趣标签和场景标签之后,App运营者就可以进行精准推送内容:
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基于特征的推荐:这是指给用户推荐与他们喜欢的物品相似的其他物品;
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基于用户的推荐:找到与目标用户相似的用户群,利用该用户群的行为特征对目标用户进行内容推荐;
以上两种推荐方法常用于电商应用。
对于想拉活用户的的运营者来说,个像可指导精细化唤醒用户。
而定制化标签常用于广告服务,个推大数据结合三方数据,双方共同建模得出显著价值和特征标签,依据不同标签向用户推送不同内容的广告。
总而言之,个推结合个像,不仅能保证推送的内容更精准,覆盖的客户面和App也更广泛。
但对开发者来说,了解用户还不够,还要知道自身的问题,需要了解用户对App推送服务的点击情况、卸载原因、业内同类App对比,才能不断改进自己,此时,个数的价值就凸显了。
3.个数
个数是一款移动App数据统计分析产品,利用无埋点技术从用户属性、渠道质量、行业对比等多指标对App进行分析,通过数据可视化展现,协助产品运营决策。
应用场景
个数的功能和微信公众号后台的功能有些相似,两者都可以给用户画像,统计用户的年龄分布、性别、手机操作系统类型和用户所在城市的活跃度。
除此之外,个数还能做更细致地分析:
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用户成分统计,包括唤醒用户数、成长的用户数、高频活跃的忠诚用户等;
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渠道统计,是指每个渠道的新增、活跃用户数,还能通过使用时长、频次、留存率等维度分析每个渠道的用户质量,这样就能全方位的管理渠道。
个数还能提供自定义事件统计和卸载分析功能,前者统计用户埋点的发生次数、时间、变化趋势等,后者可了解App各渠道的卸载数和卸载趋势,同时还能分析卸载的用户流向同类App的数量,通过分析这些数据,可以优化自身的投放策略,提高App的综合竞争力。
个推、个像、个数三者有机结合,是推送服务的一次大升级,因为它抛弃了传统单一的推送机制,让开发者了解用户、看透市场,从而才能不断提升自我,达到更精细化运营的目的。