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原标题:这两家独角兽企业在强敌缠斗中崛起,创新型服

浏览次数:71 时间:2019-10-19

所谓智能分发,即利用人工智能进行个性化推荐的技术,也称之为智能推荐,推荐系统。

流量,百度百科解释为:在规定期间内通过一指定点的车辆或行人数量,在网络指在一定时间内打开网站地址的人气访问量。

2016年中以来,“线上流量枯竭”已是互联网大佬们的普遍共识,而拼多多和趣头条就在这大背景下异军突起,两者面临的行业竞争环境,也可谓强敌环伺、异常惨烈。然而正是在这样的情况下,前者仅用两年多便实现日单量超京东、GMV跻身中国电商平台前三,后者不到两年就收割 7000 万注册用户、公司估值 16 亿美金,实在堪称奇迹,其增长逻辑值得一探。鉴于趣头条又被称为“移动资讯界的拼多多”,因此我们不妨将这两家公司放在一起去研究,寻找一些共同的基因或规律,看看它们在突围之路上到底做对了什么,以及能为我们带来哪些启示?

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消费者一天24小时的时间总量不变,所以用户的注意力在哪里,流量就在哪里。

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思考三个问题:国内外推荐系统最好的产品是什么?什么是用户画像?什么是服务、内容、产品画像?怎么利用机器准确匹配用户与服务、产品和内容?

随着移动互联网的普及,用户整体上信息获取总量增加,信息获取密度增加,信息获取的渠道在增加。流量的总量是随着触网人群的增大而进一步从线下转移到线上。但是消费者的时间总量不变,变得是流量的形式。

一、长尾互联网用户的爆发:拼多多、趣头条的爆发,首先得益于这个时代背景,随着一二线的互联网用户日趋饱和,国内主流互联网用户已开始往“五环之外”扩散。

以下是正文:

流量分为两种,一种叫做认知流量:没有明显的消费目的,被内容生产方通过广告,话题等内容所吸引而引发关注,搜索,留下记忆,甚至转化成交易流量。另外一种叫做交易流量:有明显的消费目的,路径和行为都非常的清晰,消费者也会通过搜索,比价等行为进行信息获取。

整个中国互联网过去几年最大变化就是长尾用户开始成为了主流。在中国近 3000 个县级区划数内,这些三线、四线城市的百姓正在形成一个巨大的市场。当阿里、京东这类电商巨头将目光集中在消费升级的趋势上,拼多多也顺手接过了大量被消费升级挤出的商户和消费者,在这流量红利的时代,得以让拼多多迅速崛起。

接上篇:服务核心所需的能力规划| 保险公司互联网平台建设系列,每一个版本的演化都离不开横向支撑体系的场景创新和纵向深度拓展体系的场景创新。

过去认知流量是靠传播解决,基本特点是中心化媒体大众传播;

二、重新定位目标用户,悄然展开错位竞争:中国互联网江湖有句名言,“BAT之下无新鲜事”,说的就是在BAT的快速跟进下,鲜有企业能够在巨头们的领地上开辟新天地。

综述

交易流量是靠流通渠道解决,基本特点是从分销到零售多环节交易,最终交付到消费者手中。

拼多多和趣头条涉足的电商和资讯领域,恰恰正是BAT发力的重点,均布局了自有品牌的产品。那么该如何应对?我认为,它们做对的第一件事便是在战略定位上绕开BAT的优势市场,下沉到三四五线城市重新定位目标用户,悄然展开错位竞争、不过早地暴露自己。用黄峥的话来说:他们在建帝国、争地盘,我要错位竞争。诚然,一线城市人群对于互联网产品的需求更高,对于新事物的捕捉和接受也更快,但是这不意味着其他城市就没有所对应的流量。

在V1.0版本,我们会集中分享四个典型的场景,横向为创新型金融产品“续期宝” 、创新型增值服务“在线智能问诊”两个非常经典的场景;纵深方面,会集中分享创新型服务“智能分发”、创新型服务“场景智能串接”两个场景。场景的分享无法穷尽,更无法解决所有企业所有的问题,仅做引子。

现在认知流量的逻辑从大众传播转向精准传播,分众传播,交易流量从层层分销变成了平台流量购买。

实际上,在少量一线发达城市之外,能够被挖掘的用户基数反而更大,那是一个将近五六亿人口的大市场,按数量来看这仿佛才是“主流人群”。所以,想在巨头林立的夹缝中生存下来,最重要的策略在于反其道而行,下沉到三四五线城市甚至乡镇农村市场,触及习惯迥异、还没忠诚于已有产品的群体,并借助资本的力量快速地“收割”,最终打出漂亮的“农村包围城市”之战。以拼多多为例,它避开了主打“消费升级”或新零售的天猫、京东、苏宁领先平台,用所谓的“消费降级”去有效满足了一群数量庞大的消费者。在这一战略定位下,拼多多不仅重塑了社交电商的玩法,还打破了传统的供应链模式、打破了品牌溢价,迅速发展壮大。

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随着信息的基础供应量增加,消费者可选择度大大增加,可口可乐说,我们的竞争对手不仅仅是百事可乐,而是人每天能够摄入液体量的总和。可是今天竞争的边界越来越模糊,可替代商品正在变得越来越多,谁能想到抖音的出现,会影响口香糖的销量?所以互联网时代,一切与品牌商抢夺流量者都是竞争对手。一、与生意有关的三种流量

三、创新产品设计,极致自传播刺激用户增长:当然,战略定位和“保密工作”只是后续发展的前提条件,真正让拼多多和趣头条脱颖而出的,是别出心裁的产品设计以及强有力的用户运营。

所谓智能分发,即利用人工智能进行个性化推荐的技术,也称之为智能推荐,推荐系统。

中国零售的流量发展分成三个阶段,第一阶段:线下流量,又叫地段式流量,第二阶段:线上流量,又叫平台式流量;第三个阶段:社交式流量。

简单地说,它们真正做到了产品即营销,产品的设计本身就带着巨大的自传播功能,同时深刻洞察目标用户群体的人性,在运营的“拉新-促活-留存”各环节都倾注心血巧妙设计,并能够一以贯之地执行到底。其中,拼多多最为人所知的产品标签就是低价、爆品、拼团、砍价,以及花样百出的各种优惠手法(用户几乎每多做一步动作都能得到相应的优惠激励)。

国内智能推荐做的比较好的企业目前只有两个,而且这两家企业从一开始,几乎所有的业务都是建立在智能推荐这一基础条件下的,一家是信息分发领域的字节跳动公司,代表产品有今日头条、抖音,另一家企业就是老牌互联网公司阿里,代表产品是淘宝、天猫、聚划算等等。

线下流量:

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国外,各大视频网站都堪称推荐系统的佼佼者,典型的代表就是YouTube和Netflix,这两家公司依靠推荐系统,侵占了全球4/7的流量。研究推荐系统,这两家公司肯定是绕不过去的。

在互联网没有出现之前,能够产生直接交易的流量一般都是在人流比较密集的地方,行业内有句俗语叫做金角银边,意思是流量的大小与商铺所在的位置成正比关系,一些 KA 卖场,如沃尔玛,家乐福等外资企业,通过在交通枢纽、商圈等人流十分密集的地方开店,目的也是通过足够好的位置,来获取足够多的客流。当然,卖场内数万种丰富的商品,良好的购物体验,也能够吸引大量的消费者来卖场内购物。

这样的产品设计很好地契合了三四五线城市用户对于价格敏感的属性,引导用户为了获取优惠而积极传播商品信息至微信群、朋友圈,从而通过自传播达成营销、拉新、交易促成等一系列目的,达到令人惊讶的裂变效果。打开拼多多的APP,你会发现该产品首页至少一半以上的元素都是激励用户如何去分享、去省钱,可以说,拼多多是用金钱激励将用户自传播做到了极致。相较于其他电商平台搜索产品的“人找货”模式,拼多多巧妙依托拼团的自传播实现了“货找人”,充分利用社交属性颠覆了传统电商的交易过程,在很大程度上解决了转化率的问题。

全文包括推荐系统架构初探、推荐起点是人与物的画像、推荐算法、应用场景、在效率和精准度上人是彻头彻尾的输家五部分内容。

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而趣头条能够脱颖而出,靠的是现金激励机制——可以一边看新闻,一边赚钱。打开趣头条app,首先可获得一元红包奖励,紧接着输入邀请码再获得0. 5 元红包奖励。而邀请方也将获得对应的奖励。收完红包,新手即可奖励 4500 金币,阅读资讯奖励 10 金币,发表优质评论奖励 200 金币……在趣头条中,刷新闻赚取的金币,累积起来可以按一定比例折现,转到用户微信或支付宝账户。

01 推荐系统架构初探,本质还是数据智能

所以,从另外一个角度来说,卖场敢收你堆头费,本质上也是收取流量费用的一种。

这种实实在在的金钱激励,以较少补贴成功达到拉新、促活等目的,有效促进了用户的爆发式增长。但这类补贴的做法其实一点也不新鲜,像早期的打车软件、共享单车以及外卖,都是通过这种补贴的激励方式来获取新的客户。只不过趣头条的表达更简单直接,以“角”为单位的收益,可以让这类人群能够更显而易见的查看自己的盈利情况,激励用户更持续的为平台做传播。

从工程师的角度来看,推荐系统的底层架构,即推荐系统架构,与搜索系统架构具有一定的相似度:二者实现的都是信息与用户意图之间的匹配。搜索系统是将海量内容与用户表达的意思通过关键词查询关联,推荐系统则是将海量内容与用户没有明确表达的偏好相互关联。前者需要用户交付确定性内容,后者需要通过规则判断用户确定性需要。

线下的流量,也会因为地段的不同,有不同的流量属性,如社区、商圈、CBD、工厂等等。不同的地方,售卖的商品结构也不尽相同。

四、互联网机会长存,创业公司别自我禁锢:非常有意思的是,拼多多成立的 2015 年到趣头条成立的 2016 年,正是BAT加速投资并购构建版图的高潮期,当时互联网行业的主流思想是“格局已定+资本寒冬”,“下半场”言论四起。

也就是说,只要了解了搜索系统的架构,基本上就很容易理解推荐系统的架构。通常,工程师把搜索系统划分为离线和在线两部分。

线上流量:

发起于彼时的拼多多和趣头条,正好用一段不凡的成功旅程告诉创业者们,互联网行业的商业机会还远没到头,很多领域都还存在逆袭和颠覆的机会,亟待不自我禁锢的企业去开拓。实际上,除了拼多多和趣头条这两个典型案例,这两年中国互联网的细分市场还上演了更多夹缝逆袭的故事。

其中,离线部分专注于内容的搜集和处理。搜索引擎的爬虫系统会从海量网站上抓取原始内容,并针对搜索系统的不同要求建立不同的索引体系。比如:我们假设新内容是有时效性消费价值的,那么,为了让新内容能够被更好地检索,就可以建立专门的时效性索引用于存储几小时之内发布的内容。

互联网和家庭电脑开始普及后,出现了新的流量模式,电商平台,最典型的就属于京东和天猫了。当然,还有像百度,优酷爱奇艺的视频网站,这些流量有显著的中心化特点,流量大小取决于流量主的分发共给,流量的分配权在平台手中。

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比如在短视频领域,当大家都以为快手、秒拍、美拍三强争霸格局已经形成之时,抖音的快速崛起迅速打破了秩序;而随着监管部门对短视频行业发起整治,曾经关闭的腾讯微视也乘机宣布回归准备再掀波澜。再比如在O2O市场,美团和滴滴的互相渗透,让外卖和打车市场的格局都面临重塑,未来殊难预料。以我们豪客互联所在的互联网出海市场来看,仅以工具类产品的相机为例,这个市场的玩家和产品可以说不计其数,每个市场都有不同的领先者,很难说格局既定。

索引是一个基于关键词的序列,每一个关键词对应一长串提及该关键词的内容。比如:“教育”这个词命中内容1、2、3,“NBA”命中了另外一批内容1、2、4。

淘宝和天猫自己本身并不生产流量,也不是在很好的流量位置上占领,而是通过建立平台,吸引商户入驻,通过丰富的商品,吸引消费者购买,随着购买的人群增加,会不断的吸引更多的商户入驻,越来越丰富,而且通过比价,越来越便宜的商品,又可以吸引越来越多的消费者进来,这个过程当中,平台作为第三方,通过流量的分发和对商户的服务,从而获得收益。这种流量马太效应非常明显,2016年中国网上零售总额高达4.97万亿,占消费品零售总额的14.95%,其中巨头垄断了绝大部分的利润。

2017年底,我们在南美发布的豪客自拍新品“Candy Selfie Camera”,得益于创新的产品特性和前卫的营销推广,很快就在阿根廷、巴西、墨西哥等主要国家登上Google Play摄影类应用排行榜榜首。如果我们不去尝试,不以创新功能和营销去参与PK,怎么知道这个成熟市场仍然大有可为!

在线部分负责响应用户的搜索请求,完成内容的筛选和排序,并最终把结果返回给用户。

社交流量:

当用户输入搜索词后,系统会首先对搜索词进行分词、变换、扩充、纠错等处理过程,以便更好地理解用户的搜索意图。如上图所示,用户只输入“NBA”一个关键词,系统发现“NBA”和“美职篮”是同义词,就会将其扩充,以便两个词都可以应用在索引的查询上。

随着智能移动终端的普及,用户的社交关系迁移到微信后,开始逐步的出现了第三种较大的流量模式:社交流量,比如微信,微博,网红直播,KOL 社群,网红电商,微商,内容电商,都属于社交流量,只是方式上有单向的,双向的,但是都属于社交流量,严格意义上,这是非常典型的生态流量,多种物种并存,没有中心化分发机制,去中心化非常明显。

如果用户输入了“NB2S”,系统认为输入有误,就会将其纠正为“NBA2S”,并首先返回相应结果。

在社交流量下,诞生了非常多的新的零售物种,比如说赋能个体创业的微商模式,云集,思埠,达令家等,基于社交下沉到四六线市场的拼多多,以及18年火爆的社区团购等,都是基于社交流量下的新的商业个体。二、多种流量的竞争关系

经历完搜索词处理后,将进入召回环节。系统通过多种方式从不同的索引数据里获得候选集合。在上图中,就进行了一个“2×2”的过程,两个搜索“NBA”与“美职篮”分别查询了全量的索引数据和时效性索引数据,一共获得了8篇内容的集合。

新的流量模式出现后,某种程度上,确实是挤压了传统的流量模式。

召回得到的候选集合会继续进入排序环节,通过更精细的计算模型对每一篇候选内容进行分值计算,从而获得最终结果(如上图中的文章10和文章1)。

但是这并不是说传统的流量就消失掉了。事实上,流量的质和量,近10年是增加的,一方面,是移动终端的普及,上触网的人数越来越多,从而扩大了流量的基数,另外一方面,是过去用户在线的整体时长不断增加,从而扩大了单个个体的流量。最后一个,是消费者的消费能力增强,消费需求也因移动互联网而得到了进一步的释放。

在展示给用户之前,搜索结果还需要经过规则干预这一环节。规则通常服务于特定的产品目的,对计算产出的内容进行最终的调整。假如我们有这样一条“官方网站保护规则:确保所有品牌名搜索词都可以优先返回官网”,那么规则层就会在文章10和文章1之前,强行插入NBA官方网站返回给用户。

但是进入到18年,微信的注册用户到达10亿,基本上中国能够触网的用户已经全部触网,第二个,用户在线时长,已经近5年内没有较大的增长,这意味着,中国互联网整体上的红利已经结束,市场的增长已经开始从增量流量的占领转变成为存量流量的竞争。

在结果展示给用户之后,用户的点击反馈会影响到排序环节的模型。在下图中,用户在展示给他的两篇内容中只点击了文章10,这一行为会被模型记录为统计文章10和文章1在搜索词“NBA”下的表现情况。如果在“NBA”的搜索结果中,更多人点击了文章10,那么文章10在后续计算中的权重会升高,从而获得更靠前的展现位置。

在流量总量不变的情况下,三种流量模式会有不同程度上的竞争关系。但是人类是生存在四维空间的三维生物,本质上是物理属性的。所以,从某种意义上说,是不太可能脱离物理属性进入到信息属性,所以我们看到,线下的流量虽然在萎缩,但是并不会消失。同样的道理,线上的平台式流量,也因为带着极大的丰富性,能够为消费者带来无比舒适的购物体验,也很难说会消失。

以搜索系统为参考基础,我们可以更好地理解推荐系统的工作方式。推荐系统的离线部分同样需要通过各种方式来获取待推荐的内容(如用户提交、协议同步、数据库导入等)。对内容平台来说,其内容的结构化要远胜于推荐引擎爬虫抓取的内容。之后,离线系统依据推荐引擎对信息的不同理解维度对这些内容进行索引化处理,如话题、类目、实体词等。

但是总体上说,流量如果是一条河流,社交流量显然占据了河流的上游,平台流量居中,点位流量居末。

下图中展示了两个维度:分类维度和实体词维度。

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在线部分,其理亦然:量化用户的请求,完成内容的筛选和排序。

社交流量,是未来几年,甚至十年内,可能具有极强爆发潜力的新的商业模式。从社会学角度讲,社交是人类的天性,是与生俱来的基本能力,这种深刻在基因内的习惯和移动互联网的普及,带来的想象空间是巨大的。三、认知交易关系与线上线下社交一体化

推荐与搜索最大的差异在于用户表意是否明确。因此,推荐系统需要尽可能地完善用户的长期画像(对哪些类目、实体词、话题感兴趣)和短期场景,这样才能够在用户每一次请求时更好地揣摩用户当下的意图,以进行后续的内容匹配。

互联网时代顾客沟通的新原则:

当用户打开内容推荐应用时,提交给系统的信息包括时间、地理位置、网络环境、手机设备型号、登录用户ID等。基于用户ID,推荐系统会从数据库中取出用户的画像数据(User Profile)。

  1. 从大众传播到分众;

  2. 从粗放沟通到精准沟通;

  3. 从功能性到情感性;

  4. 从灌输性传播到启发性传播;

  5. 从交易前传播到交易后传播;

  6. 从单一传播到整合传播(全网络、全渠道、空间感);

如下图所示的推荐系统支持分类和实体词两个维度的用户画像:在分类维度,用户对体育和科技内容感兴趣;在实体词维度,用户对NBA感兴趣。基于体育、科技、NBA,推荐系统会进行下一步的内容召回和排序操作。

针对线上、线下融合的现状,企业和消费者互动的营销法则也要发生系统的重构:认知、关系、交易与线上、社交、线下一体化!

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认知:

召回和排序操作与搜索系统比较相似,系统基于类目查询和实体词查询分别获得候选内容集合。排序模块按照特定预估目标(如点击导向、互动导向、停留时长导向等)对候选集统一排序,并经过规则层的处理后最终反馈给用户。

线上流量:传播要做到无处不在

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