京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代下,如何挖掘长尾应用
上世纪末,意大利经济学者帕累托注意到19世纪英国人的财富和收益模式,经过大量调查和研究,帕累托发现:社会上20%的人占有80%的社会财富,这个定律被称为“二八定律”,此定律也可以应用到其他领域。“二八定律“意味着大量处于80%位置的产品(其中有不少优秀产品)会被埋没。在互联网时代,安德森的“长尾理论”很好地解决了“二八定律”中长尾产品被忽略的问题,比如亚马逊的平台策略可以让长尾产品的销售额达到与热门产品足以匹敌的水平。
但在移动互联网时代,应用市场的应用并没有像“长尾理论”一样达到有效的分发,而更趋近于“二八定律”,艾瑞曾有报告指出:几乎每一个垂直细分领域,都是一到三款主流应用几乎占据了80%的用户的手机桌面,剩下的80%的APP要去抢夺剩下20%的用户。对于用户来说,如果有适合自己的优秀应用被埋没在80%中,实在是一件悲剧的事情。
用户是如何寻找心仪的app的
我们说互联网时代是信息爆炸的时代,而移动互联网时代绝对是APP爆炸的时代,据公开报告,截止2014年年底,谷歌Play Store的应用数量已达到了143万,而Apple Store的应用数量也已经超过121万。在如此多的应用中如何找到自己感兴趣的应用?
一般来说,用户寻找应用的方法有3种,第1种是直接搜索,这种方式一般是针对必备应用(比如微信)或者自己知道的热门应用(比如华尔街日报)。第2种是应用市场中的推荐或排行榜,这种推荐大部分是广告行为,应用不一定真正满足用户的喜好,而且排行榜上的应用可谓“百年不变”,很难满足用户探索新应用的好奇心。第3种是推荐应用的应用,比如最美应用,这种应用可以让不少并不大众的应用得到曝光并让用户了解和使用,但问题同样存在,它通常每天只推荐有限的几款应用,而对于大批量的优质长尾应用的曝光度不够,并且对于编辑人员来说,每天从浩如烟海的应用中挑选应用实在是一件费时费力的事。
上述三种寻找应用的方式各有优劣,但它们有一个共同的缺陷,那就是忽略了大批长尾应用中的优秀应用。在移动互联网时代,可能每天都会诞生优秀的应用,这些应用可能不为人知,短期内也没法登上排行榜,却可能是受人们喜欢的潜在应用,这样的应用受到了大部分应用市场的忽略。
基于长尾应用的解决之道
挖掘应用市场中的长尾应用无论对用户还是对企业都有巨大的价值,随着大数据时代的到来,长尾应用被发掘的几率越来越大,目前对于长尾应用的挖掘大概有两种方式。一种是上文说到的类似最美应用这样的推荐类app,不少媒体和产品都会基于自己的特性为用户推荐app,比如豌豆荚中有一个“关注”分类,如果你关注了类似虎嗅网,好奇心日报这类媒体或应用,就可以收到它们的推荐信息。第二种也是大部分应用市场最常用的方式,即根据用户的下载历史和动作推荐用户可能喜欢的应用,这背后的算法便基于大数据分析。
除以上两种方式之外,目前我还发现了一种专门基于长尾优秀应用推荐的地图式应用推荐,比如石榴掌游,它本质上是一款可视化内容推荐平台,但它并不像大部分应用市场那样只推荐某几款热门应用,打开石榴掌游你会看到琳琅满目的应用(现在以游戏为主),它用算法按照相似程度把手游排列在一起,越近的就越相似,越远的就越不同,就如同手握一张手游世界地图一样,一旦你点击某个图标,就会看到此应用的具体介绍、图片以及玩家上传的视频,通过这些信息用户便可以判断游戏是否是自己喜欢的类型。石榴掌游上陈列着数不清的长尾游戏应用,打开它的界面你就像进入一个百宝箱一样,在里面寻觅自己感兴趣的应用。同时石榴掌游也是一个背后依托强大机器学习算法的应用,它可以根据用户手机的自有应用预测用户可能喜欢的应用,也可以根据用户的浏览和下载记录判断用户的喜好,从而为用户提供更精准的推荐。
大数据时代的意义在于每个人无论购买什么产品,都会收到与自己的真实需求异常契合的产品推荐,产品推荐或广告对于每个人来说都是独特的,定制化的,广告或产品不再是一种打扰,而是需求。可以预见在大数据分析技术越来越成熟的未来,长尾产品的市场和价值将会越来越大。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10