互联网APP数据变现常用指南「蒂烨大数据」

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大数据平台自主分析

伴随着大数据的价值在各行各业中逐渐被认可，拥有大量客户群的大中型企业也开始开发、建立自己的平台来分析大数据，并将 ERP系统嵌入企业内部的信息流中，通过数据引导企业内部决策、运营、资金流管理、市场开拓等，发挥其增值作用。

数据仓库被看作是分析1.0时代的基础。在2.0时代，公司主要依赖于 Hadoop集群和 NoSQL数据库。3.0时代新的“敏捷”分析方法和机器学习技术在提供分析结果方面的速度更快。越来越多的企业将在其战略部门设立首i席分析官，***跨部门、跨学科、知识结构丰富、市场营销经验丰富的人员进行各类数据的混合分析。

股i市行为、各种指数与***者的分析、判断、情绪等因素密切相关。2002年度诺贝尔经济学奖授予行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史i密斯，行为经济学开始为主流经济学所接受，行为***理论把心理学特别是行为科学引入***领域。

在现实生活中，拥有大量用户数据的互联网企业将论坛、博客、新闻报道、文章、网i民情绪、***行为与股i市对接，研究互联网行为数据，关注热点及市场情绪，动态调整***组合，开发大数据***工具，进行大数据分析和***行为分析。它们直接把大数据转化为***理财产品。

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比赛价值

游戏变现的主要形式是内购，简单的说就是出售虚拟物品，其本质上还是增值服务，但是由于游戏变现效率极高，所以只能单独拿出来。

例如 *** (英雄联盟)或英雄荣耀的英雄皮肤；赛i车游戏中销售的汽车配件包；网i游游戏中销售的通关***等，都属于虚拟物品。但对大多数超休闲游戏(如跳一跳、消消乐等)来说，广告仍然是其主要的变现方式，毕竟广告是目前互联网上至成功的商业模式，只需要少量人力支持，就能持续创造收入。

流通变现

也就是流量变现，也就是数据变现，主要分为广告和流量分发两种方式。

广告业是当今互联网至普遍、至成功的商业模式，任何互联网产品都可以考虑将广告作为它的变现方式之一。简单地说，广告就是一个产品向广告商出售用户数据，然后向广告商收费的模式。接下来，我们将详细介绍因特网上的印i钞机——广告系统，这里就简单介绍一下。

PC时代的流量分配在浏览器中至为普遍，因为浏览器是流量的入口。而且我们在浏览器主页上看到的各种网址导航其实都是一种分发流量的方式，这种方式主要根据导航***的位置来收费，越明显的地方，收费也就越高。

移动因特网时代，手机应用商店更多地使用流量分发系统，我们经常在应用商店首页看到的推荐应用、装机必备软件等等，其实都属于流量分配，目的是引导用户下i载安装，因为这种方式一般按下i载量来进行收费，从而实现变现。

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广告战模式

如今，我们将目光转向更微观的层面，来看看具体的每个广告位对变现效率的影响因素是什么，并试图找到针对这些影响因素的优化方法。

首先，我们来看看下面这个广告漏斗，它把广告从请求到转化分成五层，在漏斗旁标注了各层次间需要注意的指标。

对于一名商业产品经理来说，尤其是与广告变现有关的工作时，我们尤其需要明确这四项指标(广告填充率、广告展示率、点击率、转化率)的意义、如何计算、可能的影响因素以及相应的优化方案。

1.广告填充率(Fill Rate)

广告填充率，是指从发起广告请求到实际有广告填充的比例，也就是广告填充率=广告请求数量。

理想的广告填充率当然是100%，但实际上几乎不可能，主要原因有两个：

广告业暂时没有与当前用户的广告资源匹配。比方说，目前该区域内没有广告客户，该用户并非已经有广告客户的目标用户，甚至有可能广告平台出现服务故障这样的小概率事件；由于网络原因导致广告没有正常回复。例如，由于用户网络不好，部分区域或情境下的广告资源不能在规定的时间内返回给客户，因而表现为无广告填充。

首先，我们可以通过广告瀑布流的方法来解决，这是目前至主流的一种广告聚合方式，基本逻辑是先请求 A广告平台的广告，如果 A不返回广告，则请求 B广告平台，依次类推，直到所有级别的广告平台都已结束。

另一种网络原因，由于用户的实际环境对我们不可控且不确定，所以为了减少这种情况所带来的广告填充损失，建议产品客户端提前缓存好广告，尤其是那些广告展示概率较大的广告。

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“控制质量”、“控制成本”、“控制效率”是拉新的精髓

1.控制质量：提高投送精度

拉新不是单纯的按人头计算，公司给产品拉来了多少人，特别是非付费类的产品，你只是拉来一堆人是不够的，人群要和产品的用户形象保持足够的吻合。

例如腾讯不久前推出的熟人关系社交软件“朋友”，是一款基于同学或同事关系的社交产品。该 app内部测验首先由腾讯员工发起，以“企业***”和“学校学历”为基础，以“校内学历”为基础，首先由腾讯员工发起，再以“同学、合作伙伴”为依托，以“学校学历”为依据。从整体上看，整个内测阶段的人群扩张是有序的，有一定的质量，使“朋友” app有别于市面上常见的“陌生人”社交 APP。

又像某些“兼职”平台，他们的客群就是一群愿意做些小工作赚些零花钱的人，显然那些月薪数万的白领并非目标人群、宝妈、学生群体、中老年人群等对通过互联***点早餐钱有欲望的人才更符合要求。

因此客群本没有绝i对的质量高低之分，只看你的产品适合什么样的客群，匹配度至重要，质量是相对的。

控制质量就是控制“你所接触到的人群与你的产品和目标相匹配”，即投放广告的准确性。

要准确地投放广告，就要分析谁是用户，用户身上有什么标签，用户经常出现在何处，哪个广告公司可以触达，能触达广告公司的数据能力至突出，谁的投放精度更i准确，谁的投放方案模型成本更低、效果更好。

若上述问题都得到解决，那么广告投放的准确性也就解决了。