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榮耀標識3屏數據：數據屏、AI屏、商業模式屏，看用戶去哪兒了？
2020，互聯網產品大變，在這樣的時代，我們能夠親歷互聯網的大變化，是多么的幸運！
先看互聯網公司市值的變化的數據，記得曾經的BAT輝煌歲月嗎？誰能想到今天會有人問，你的公司有幾度？
記得曾經的傳說騰訊的產品，百度的技術，阿里的運營嗎？誰能想到今天會有人問，你刷視頻號嗎？
是騰訊的產品不夠好嗎？是百度的技術不夠牛嗎？還是淘寶的運營老了？媲美國際FAANG【FAANG指的是Facebook、蘋果公司（Apple）、亞馬遜公司（Amazon）、Netflix、Google等5家美國網絡業或科技業巨擘的合稱】的BAT做錯了什么？還是因為他們老了？
本篇先通過分析數據的巨變看用戶去哪兒了，用戶在下載哪些應用？用戶使用時長較長的應用是什么？再通過分析看AI如何幫助做增量。最后探析ABCD（AI/Blockchain/Cloud/DATA）時代的新商業模式！
一、數據屏，用戶去哪兒了？
有人說數據是生產資料，AI是生產工具，生產工具標志生產力水平，生產力（AI）決定生產關系，商業模式是生產關系，生產關系（商業模式）要適應生產力的發展，生產關系是生產力發展的形式，生產關系會反作用于生產力。
1. APP應用下載數據：全球熱門應用排行榜短視頻+美女約會霸榜！
先看用戶都去下載了哪些熱門應用？從下圖數據可見全球2020年4月份應用程序熱門下載第一名是TikTok（抖音短視頻），收入排行榜的第二名Tinder是陌陌的榜樣。
簡單看是視頻加約會驅動了熱門應用。
另外，抖音及TikTok全球下載量超19億次，視頻會議軟件ZOOM，釘釘App這類跟視頻有關的應用程序均排名靠前。
一方面5G尚未普及，短視頻長視頻均已來臨，另外一方面上面這張圖下載排行里未見騰訊系，更未見騰訊帝國的長子，微信。可不可以問以圖文即時消息為主的微信遇到了增長的天花板？
小結：互聯網產品留不住美女就留不住用戶使用時長。
產品上用戶喜歡的次序是視頻>圖文>純字。將文字，音頻，視頻，圖片融合巧妙運用的內容才是用戶去關注下載的應用。
這背后的本質，跟需求和供給關系是一致的。
例如：美女是一種稀缺資源，以前是地產繁榮，你會看到房地產領域美女云集，后來是互聯網金融盛行，你會看到金融圈美女不斷，現在，筆者在做數據分析的時候發現，居然有人用AI技術專門看抖音上的小姐姐，詳情見下圖，至少說明抖音上美女多。
美女在哪里，那里機會就多！下圖為github上面的抖音?？葱〗憬?。
2. 社交數據：社交產品的DAU/MAU，跳動的帝國正在興起！
干掉微信的產品長的一定不像微信！
不怕慢就怕站，目前騰訊系最強的社交產品微信2019財年MAU的增長率同比只有6.3%，而另外一個潛在殺手級應用抖音的增長率根據2020年1月6日抖音數據報告可見其DAU增長率同比則高達60%。
單就增長率來折算字節跳動用戶數增長率是騰訊的近100倍！
怪不得有民謠說，每日抖一抖，活到九十九！
小結：數據為王，用戶去哪兒?
微信本體越來越像高速公路，沒有用戶愿意停留在高速上，除非高速公路上有美麗的服務區。微信是有最為龐大的用戶基數，但是供用戶留存的景點內容確不見得多有吸引力。
2020年Q1根據數據的反饋，短視頻類產品日使用時長已經極度接近即時通訊產品。如果再加上在線視頻，長短視頻類產品用戶日使用時長已經超過了即時通訊類產品。
詳情如下兩圖：
數據為王，用戶去哪兒？從上圖可見，用戶喜歡視頻（短視頻+長視頻），用戶花時間去看視頻了。
筆者覺得微信類產品的破局在于視頻，主要是短視頻和中視頻，長視頻有騰訊視頻擔當，以短視頻產品為主殺出一款新的應用，而不是在微信內的視頻號。原因在于微信不僅像高速公路，還像線上辦公室，競爭激烈的職場環境給用戶壓抑的闖不過氣來。
當用戶討厭一款產品的時候，連它里面的圖標用戶都是討厭的。礙于工作的壓力，不得不用而已！
所以以微信的體量打贏視頻戰役，或者打平視頻戰役的產品在微信之外而不在視頻號。
3. 電商數據：專一的為女性用戶討便宜！
剛剛過去的2020年04月，全球著名應用數據分析平臺App Annie發布2020第一季度熱門應用榜單，MAU拼多多首次超越淘寶，拼多多第9，淘寶第10。
詳情數據排序如下圖：
拼多多排名的上升至少驗證了以下產品邏輯：
其一：C2M必將成為趨勢，我們大多數讀者體驗過，知道拼多多的購物流程跟淘寶是不一樣的，這背后的邏輯就是CEM，想在拼多多上下單至少要找到另外一個買家跟你一起拼單。這樣就形成了C端用戶自發的聚單，然后賣家規?；訂蔚母窬?。小數據量多批次規?；訂谓o予賣家降低生產成本的巨大空間。
筆者是阿里巴巴早期產品時期的員工，知道馬老師在2007年左右就提出電子商務的趨勢是，小批量多批次！馬老師的戰略在拼多多上得到了很好的體現！
其二：下沉市場空間巨大，不同的地區，市場需求不一樣，沉到3、4、5、6線城市去，才能更清晰的了解更廣闊的用戶的需求，進而能為那里廣闊的用戶帶來便利。
其三：裂變模式的成功，拼多多的口號是「拼多多，拼多多，拼的多省得多！」，而無論是私域流量還是社交電商靠的都是裂變模式，即身邊的七大姑拼上身邊的八大姨，甚至是更親密的關系一起拼，一起裂變！
淘寶這次數據被超越還可能有一個原因是疫情期間，大家更注重生活經濟成本。但是這次拼多多MAU超過淘寶決不是偶然，有其必然因素，任何產品想獲得客戶的青睞，需持續的為用戶客戶帶來更具有性價比的產品和服務！
二、AI屏，用戶怎么留，人工智能中流擊水，浪遏飛舟
首先問題：電信運營商用戶去哪兒了？
三大電信公司基礎用戶數銳減2107.3萬。
上圖表可見2020年開年前兩個月基礎電信用戶數減少2107.3萬人?。。?/p>
銳減原因：
（1）WIFI替代說
有人分析，是不是因為疫情期間很多人長時間留在其他地方，而且是呆在家里，用一部手機或者WIFI上網就可以了，導致很多號碼直接被放棄繼續交費而停機銷號了？
（2）灰色詐騙電話減少說
甚至還有人指出，因為疫情的原因導致通過網絡和電話進行詐騙活動驟降，這部分灰色號碼失去了生存的必要。
（3）運營指標更改說
還有人認為，整個2月期間，運營商無法擺攤設點營銷，新增的用戶數不夠，而流失的用戶多，甚至也有人說是不是運營商的KPI考核指標改了？
總之，這種用戶數的劇烈下降可能是短期行為，但更像是長期的趨勢。
首先電信運營商怎么留住用戶的解決方案。
用戶規模幾乎預見天花板，不大可能做更大的新增用戶量，當花費大量運營推廣成本帶不來用戶新增時的解決方案是啥？這個時候我們推一下看。
做用戶增長的核心目的是商業增長，商業增長除了新增用戶帶來的消費外還有存量用戶消費頻次和消費金額的增長。
如何做存量用戶的消費頻次和消費金額的增長呢？是有更好的服務和更創新的產品。
AI能帶來更好的服務：
電信運營商AI運維，電信運營商傳統運維體系在運維過程中存在“系統變化感知滯后”、“未來故障無法預測”、“故障響應慢成本高”三大痛點。
針對上述痛點，電信運維結合AI深度學習算法，推出智能運維解決方案，以提升電信IT系統的運維能力——既提升了電信IT系統的維護效率，又節約了電信IT系統維護成本，滿足電信網絡智慧運維的需求。
AI網絡優化了更加高效的運維，更好的不斷網更高效的信號就能夠提供給用戶更好的產品和服務。
AI客服，無論是10010還是10000號還是10086，普及的AI機器人客服，一方面降低了運營成本，另外一方面增加了產品服務時長。AI客服更是增加了產品與用戶溝通的渠道
AI預測，根據已有的用戶消費記錄，運用AI模型幫用戶推薦更加適合的套餐，甚至為用戶推薦智能硬件，也能為電信運營商代理新的營收。
AI不僅是融資的工具，AI更是增收的利器！
其次：AI助力企業推廣轉化為企業增長。
亞馬遜號稱其電商營收的35%來自算法推薦。
（1）精準推薦算法模型
精準推薦中的常用模型有：交叉銷售模型、關聯推薦匹配模型、互聯網信用模型、電商動態定價模型、信息聚合分類模型等等。
文中盡量不采用高等數學公式，盡量用直白的產品經理聽得懂的語言進行講述，因為公式可以在產品具體業務落地的過程中根據所需要公式有選擇的進行針對的學習。
交叉銷售模型：
利用關聯規則發現兩個產品間潛在的相關性，進而進行捆綁與推薦；關聯規則可用Apriori等算法實現，交叉銷售通過研究客戶的產品使用情況，消費行為特點，發現老客戶的潛在需求，一方面通過產品之間的關聯，尋找實現產品捆綁銷售的機會，另一方面為新產品尋找已有用戶中的精準目標群體。
建立模型的具體步驟為：
- 以個體用戶為單元，收集其訂購業務種類，計算其訂購比例；
- 提取訂購比例較高的幾類業務，計算不同業務兩兩間的相關性，分組、篩選與分類；
- 針對相關性和替代性高的業務組合進行交叉銷售，如綁定銷售精確推薦。
Apriori算法：
Apriori 算法被用來在交易數據庫中進行挖掘頻繁的子集，然后生成關聯規則。常用于市場籃子分析，分析數據庫中最常同時出現的交易。通常，如果一個顧客購買了商品 X 之后又購買了商品 Y，那么這個關聯規則就可以寫為：X -> Y。
例如：如果一位顧客購買了牛奶和甜糖，那他很有可能還會購買咖啡粉。這個可以寫成這樣的關聯規則：{牛奶，甜糖} -> 咖啡粉。關聯規則是交叉了支持度（support）和置信度（confidence）的閾值之后產生的。
支持度的程度幫助修改在頻繁的項目集中用來作為候選項目集的數量。這種支持度的衡量是由 Apriori 原則來指導的。
Apriori 原則說明：如果一個項目集是頻繁的，那么它的所有子集都是頻繁的。
（2）關聯推薦匹配模型
關聯推薦匹配模型著眼于用戶數據的基礎屬性、媒體屬性等，實現產品精準定位，在廣告的定向投放上效果顯著。
建立該模型需要采集的用戶數據有基礎屬性數據如性別、年齡、收入、學歷；環境屬性數據如手機上網時間、城市、地點、系統平臺、語言環境；媒體屬性數據如瀏覽的媒體、瀏覽的內容、興趣關注點、當前的需求；消費屬性數據如關注品牌、關注產品、消費水平、消費心態等。
三、Business model屏，先于用戶厭倦就提早變化。
數據是新的生產資料，AI是新的生產工具，商業模式是生產關系，生產資料和生產工具的巨變推動生產關系商業模式跟著變化。
商業模式變化之一：長尾效應顯現，“少”就是“多”
早年在阿里工作時，曾經淘寶網對商戶和客戶運營有個KPI指標是上傳的知名品牌商品數量，當著名客戶和商家上傳的商品數量越多代表著運營人員運營的越好，這背后的目的是著名品牌能提高商品的銷售，對淘寶產生更高的GMV。
但在數據和AI的雙重作用下，國際電商巨頭亞馬遜產生了新的結果，亞馬遜上的銷售數據顯示，不是著名的書帶來的銷量大，而是那些專業度高，專業覆蓋度夠長的書能夠帶來更大的銷量。
上圖背后顯示，在AI大數據時代，亞馬遜上架很多頭部書籍帶來的GMV，不如小眾圖書帶來的GMV高。證明在AI大數據時代，不是越多越好，相反“少”就是“多”。
商業模式變化之二：從用戶參與到用戶創造
B站自己生產的新番寥寥無幾，全球第一大視頻網站油管更是不自造視頻，他們的視頻內容幾乎全部由用戶上傳，被稱為UGC或者PUGC。
高德地圖、百度地圖越來越智能，智能預測到在你出發上班之前就提早知道哪條路線比較擁堵，地圖APP就是利用UGC數據。也就是數以億計的APP用戶，手機既能接入移動網絡，又能利用GPS定位，實際上現在的手機GPS、水平儀等都已經具備了很不錯的精度。當你打開地圖APP的一瞬間或地圖APP在手機后臺運行，GPS開始定位，并且移動網絡也已經開始工作了，手機會自動計算你在某段距離里行駛的速度，然后回傳到APP所在服務器。
當成千上萬的GPS數據持續密集集中在同一個路段的時候，基本可以判斷路段行駛緩慢。加上算法模型融合的其他數據，例如出租車數據、公交車數據，第三方數據，預測出行路況將越來越準。
商業模式變化之三：從TO C到 TO B
TO C是做流量的生意，好比網絡熱文里說，騰訊系厲害的不是產品，是騰訊系早年累積的流量優勢?？v使產品差一點，也能靠既有流量優勢耗死對手；而從事TO C領域習慣的騰訊系，才剛剛提出產業互聯網的概念；
TO B 國內產品中幫助企業管理客戶的超過Salesforce.com的企業尚無，Salesforce.com早已經是千億美元級的TO B巨無霸；
TO C商業模式一般不是直接變現，更多的是，“羊毛出在豬身上，狗來買單”；TO B 是向客戶直接收費，這就要求你的產品一開始就能創造價值，縱使一個細分領域的價值也要精準的為客戶帶來效益。
TO C不是沒有商業模式了，只是時下更好的商業模式是TO B，TO C的產品例如，你繼續可以小創新做個火幾天朋友圈的某某社交產品，你繼續可以花錢買流量。TO B的產品不同，TO B的產品是越做越火，越做企業價值越高，你會看到藍色巨人IBM幾乎一直TO ?B,你會發現ERP企業巨頭SAP持續TO B數十年。
在5G時代，用戶數下降是必然，規模經濟將進入尾聲，運營商用戶數的下降就是互聯網行業逆轉的預警，用戶數天花板和增長紅利期結束了，接下來將進入殘酷的存量經營大戰，誰的內容運營能力強、誰的AI技術扎實、誰的AI大數據人才儲備好，誰就將會是互聯網下半場的贏家。
數據屏、AI屏、商業模式屏，3屏數據都才剛剛打開，商業模式的核心是在一個成長性的行業里，順風而為！
#專欄作家#
連詩路，公眾號：LineLian。人人都是產品經理專欄作家，《產品進化論：AI+時代產品經理的思維方法》一書作者，前阿里產品專家，希望與創業者多多交流。
本文原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash, 基于CC0協議
學習收藏了，今天就當一回課代表吧。搭建私域流量運營，當然必須要有工具。給大家推薦一款由【人人都是產品經理】【起點課堂】旗下獨立研發的私域流量運營工具——糧倉·企微管家。糧倉·企微管家是一款基于企業微信的一款營銷型SCRM系統。集裂變獲客、留存促活、銷售變現、客戶管理于一體的私域增長閉環系統。覆蓋企業客戶運營的生命周期，助力企業私域流量運營，提升售前/售后服務能力。還可以免費開始使用哦~ http://996.pm/M0A06
和屏有什么關系？