回归互联网数据科学的本质-客户&数据

a口红}消失的互联网下半场， 本质是数据化用户运营之争
133% 99%
81,698 75,265 69,531
61,981 55,678 50,006
41,997
35,558 30,274
23,344 30%
11,760
17% 18% 19% 11% 11% 12% 8%
9%
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
品牌&机型
N b流手机厂商支持品牌-机型 的双参数查询； N 其s手机支持品牌查询；
屏幕&显示
N 支持分辨率Ub屏尺寸Ub 屏占比等多个参数的查询；
硬f&电池
N 支持IomUIamU电池容量 等多个参数的查询；
摄p头
N 支持摄像头总数U前置摄像 头像素U后置摄像头像素等 多个参数的查询；
1% 数据清洗
/
/
The Essence of Internet Data Science: Customers & Data
友盟+首席数据官 张军
Jun ZHANG ，COO，Umeng+
移生动态开发现者状
红}消失 移新动客行.获增p业客长p竞增成放f量本缓增红高大利达P消3%某失%些元P行/o业.pp 竞争激烈 如何}用数越据来智越能贵，的更用好户地，留h他e？
友盟+可区分不同黑m类型P 业务使用方根据场景需要P 调节划分a黑m用户的阈 值 N 机器作弊：虚假设备信息 或可疑2P等 N 泛化行a作弊：在其它 .pp上被判定a作弊设备P 可调 N .pp内行a作弊：指定 .pp内有作弊嫌疑P可调
羊毛r拦截
多重v系网络识别
友盟+能更有效地发现羊毛 党团伙行a N 2P网络/设备网络：底层反 作弊技术积累的网络体系P a打击羊毛党团伙行a提 供保障； N 行a网络：覆盖的海量 .ppa挖掘用户行a网络 提供支持；
4. ni
lX
……
a XM
X RO o
a
2P

18.2% 14.1% 19.4% 10.7% 9.2% 17.9% 2.1% 2.6% 1.7% 0.8%

8 / 21- 07 9
/ 21/ 21/ 21-

8
07
9
6-
6-
r
eR
2P

3. 数据应用
用户质量t维度反刷覆盖
渠道质量评g
完善的评gi系
N 渠道获客能力：新增真实用 户U真实用户率U短期留存 N 渠道长期质量：长期留存指 标P如3%日P3个月P季度 留存 N T.o群匹配率：r性别U 年龄U兴趣等评y渠道的 T.拉新贡献率P定位垂直 拉新能力强的渠道
黑产用户识别
阈m可调的识别模 型
频繁刷量过滤 点击UA虚假识别
……
媒体
1% 数据清洗
2. 数据分析
3. 数据应用
基于/iB8CDiDe 2C8Bh的刷量识别算法
1. 数据清洗
(% 数据分析
3. 数据应用
基于t网大数据的画p洞察
挖掘典型用户P 探索典型用户 多维画像特征
找寻用户相比全网大盘 /同类型.pp用户差异P 聚焦用户显著区隔




30%
25%
20%
15%
10%
5%
0% 24
1 2
3 4 5 6 7 8 9 10 11
12
13 14 15 16 17 18 19 20
21
22
23



XX

4. 预装所带来的用户使用频率过低且容易流失
手机网民规模
增幅
2%%8-2%18年手机网民规模及增幅S单位：万名T
数据来源- 06620
移动开发者自建数据智能能力，挑战多多
a才稀缺 昂贵
数据之殇
项目开发 周期长
技术栈建设 T管理复杂
开发和运维 成本高
友盟i数据智能i服务如何帮助移动开发者 更快更低成本的建立数据智能能力？
t网大数据智能回馈赋能开发者

8 9 / 21-
/ 2107
/ 21-

分析方法T框架
;am am
gS tm
&
r
X
XX
r
p
hcon
1. 数据清洗
(% 数据分析
3. 数据应用
t域数据准备
业务事f - 用户的.pp分nU收藏
等行a
内容标签 - 用户.pp内容浏览
行a偏好
标签68g - 用户的o口属性与全域
.pp行a偏好
行为特征 - 用户的.pp启动与使用
行a
1. 数据清洗
剖析深度行aS如收藏T 和生命周期用户特征及 偏好兴趣Pa定向和定 制运营奠定基础
1. 数据清洗
(% 数据分析
3. 数据应用
数据洞察的作用被忽视
产品增长曲线
本地最优 (18D8 1Civen)
产品发布
新创新
新创新
突破性创新S全局最优T (18D8 3nfACme9)
1. 数据清洗
(% 数据分析
3. 数据应用
(% 数据分析
3. 数据应用
对比t网 行业画p分析一V.PP
1. 数据清洗
(% 数据分析
3. 数据应用
数据洞察中发现的业务挑战
1. 用户使用状态显著低h行业平均水平
1.
73 7
X -
730 92
A
-
X
ห้องสมุดไป่ตู้
A
73
30
A
32
X
1
X
X
1
X
2. 晚间时段用户使用频率过低
2.
A
A
X
A-
-
A
A
X
3 29 3
1
0
35%
白名单筛选
一键定制S同白名 单
N 全局白名单：无需集成友 盟813即可开启服务 N 裂变白名单：仅需定c分 n事v或集成:-8AaIeP 即可锁定用户中的意见领 袖P实现高效老带新 N l叉销售推广白名单：业 务逻辑可定制
1% 数据清洗
2. 数据分析
3. 数据应用
数据补tT标准化Id设备指标为例
手机唯一识别码
1% 数据清洗
用户质量
- 反刷 - 数据补全 - 数据标准化
打通
(% 数据分析
增长洞察
- 深刻画像分析 - 行业bencAmaIC - 事v关联 - 4/8o地关系
自动
)% 数据应用
智能推荐
- 冷启动 - 个性化推荐
数据隐私安全计算
全域数据画像
算法及计算工具
全网移动数据智能平台
1% 数据清洗
2. 数据分析
2. 数据分析
3. 数据应用
从渠道开始过滤虚n流量
8*%+9%
S异常点击流量过滤峰值T
消费者
流量作弊
2376
通过多种方法对设备有效识别P让虚假流量无处遁形
S376
通过用户行a或设备质量是否异常来判断
第P方
AI智能算法
规则引擎
累积BLACK ID库
过滤原因直接反馈广告主 还原真实流量效果
IP黑名单过滤