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榮耀標識大數據下的運營利器（二）：精準推送系統
對于產品經理來說，基于大數據和算法的精準推送系統怎么去設計呢？
隨著頭條，抖音的陸續崛起，互聯網的流量時代已經結束，未來的互聯網一定是大數據+算法時代。誰掌握數據和擁有更先進的算法，誰就擁有了未來。隨之而來的基于大數據和算法的精準推送（內容或商品等），也在我們生活中的各個領域遍地開花了。
那么對于產品經理來說，基于大數據和算法的精準推送系統怎么去設計呢？
這里結合我所在行業從系統結構設計層面（推送算法的介紹網上有很多資料這里不會過多涉及）和大家一起來討論下。
一、要清楚誰是我們的目標客戶，目標客戶有哪些需求
具體來說我們做精準推送，我們要充分了解所在行業的業務，梳理出我們的目標客戶是那些，更要清楚客戶在不同的情況下的不同需求。
例如：我在汽車后市場行業，那么我的目標客戶就是有車族以及喜歡駕駛的朋友。這里我就要弄清楚這些客戶需求什么，喜好什么，既要搞清楚他們的硬需求——審車、違章、油品和各種維保；還要搞清楚TA們的隱形需求——在不同天氣情況下和不同環境下需要的天氣預報，擁堵信息等，只有掌握這些我才能見方開藥（如下圖）。
通過梳理目標客戶的需求，這里就可以梳理出整個推送平臺需要哪些基礎功能支撐（如下圖）。
以上某些系統模塊這里不再做詳細的介紹，因為網上有很多相關資料。
二、要用大數據思想去做各個系統模塊 ?
所謂的大數據思想也就是我們在做的各個系統模塊時，都要優先考慮相關功能的數據采集和統計；因為上述的各個模塊一般都會優先于推送平臺去開發，所以作為產品經理要用發展的眼光去做這些功能需求。
特別是在做一些可能要為以后數據平臺提供支撐的功能時，更要為數據的提取、分析以及分析后結果返回等預留好接口，只有這樣才能讓系統擁有更好的擴展性。
另外在設計大數據平臺時，要從實際業務出發，從不同緯度去分析數據，做出符合實際業務需求的用戶畫像、用戶行為等基礎的數據服務（用戶畫像這塊這里不在多討論，上篇文章已經詳細介紹過）。
只有在大數據思想指導下設計出來的系統模塊、才能夠很快滿足精準推送所需要的基礎支撐，不至于在以后的開發中不停去修復之前系統所留下缺陷?；A打好了，精準推送系統就是水到渠成的事情了。（汽車后市場行業各個畫像，如下圖）。
三、要設計出符合行業和運營需求的推送引擎和算法
在有數據支撐和相關平臺支撐的基礎上,我們就可以設計整個推薦系統的核心——推薦引擎。
基本的推薦引擎由三個階段組成 分別為匹配階段、過濾篩選階段、輸出排序階段。只有經過推薦引擎的三個階段，才能盡可能精確地完成一次精準推送 (如下圖)。
整個流程就是根據用戶畫像、車輛畫像和用戶的近期行為信息進行計算，并得出這個用戶需要的內容畫像或商品畫像。
然后從內容和商品庫中篩選符合要求內容或商品形成一個推薦集，然后再結合用戶行為、車輛畫像和內容標簽、商品標簽等通過算法對此推薦集進行篩選過濾。最后對過濾出的推薦集按照契合度、熱度等權值進行排序輸出給客戶，最終形成千人千面的內容和商品的精準推送界面。
舉例來說：一個有輛某品牌車齡為一年的SUV車主用戶，我們通過數據可以知道這個客戶本人喜歡自駕游，喜歡聊天等愛好；還知道這個車主的車什么時間審的車，行駛了大約多少公里，最近是否有違章，而且最近客戶行為曾經搜索過機油等關鍵詞。
通過這些數據和行為，然后我們再結合最近的客觀因素（例如：天氣），我們就可以給客戶推薦相關的內容（自駕游知識）、商品（機油、雨刷、輪胎、等）、話題和服務（維保、審車、違章處理）等等。
當然更復雜推送的系統，還要考慮流量分配，用戶的行為預測，系統智能學習等等，這些綜合做起來就是一個系統的工程，這里希望有更多同道去深入研究并分享出來。
總之，精準推送系統設計需要綜合的平臺特別是大數據平臺的支撐，其不同行業的推薦算法也會隨著互聯網的發展變的更智能，更精確。
對此，我愿與廣大同行共同見證和學習。
本文由 @?lain 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
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