OPPO大数据提升服务创新能力案例.doc

项目背景
智能机市场的竞争早已不再局限于屏幕、CPU、摄像头等硬件能力,软件服务能力也正成为手机厂商逐鹿市场的关键,OPPO作为全球第四大智能手机制造商,因手机产品时尚的设计、拍照领域的突出表现等优势,深受年轻人的青睐,但对 OPPO而言,不断提升软件服务的创新力度,更有利于增加OPPO的用户黏性,实现软件服务创新的关键是数据。
业务目标
1、深入洞察用户的需求,创造更多业务机会。
据国际权威调研机构IDC统计,2015年OPPO手机销量达5000万部,亿万用户不仅为OPPO带来销量,更带来了海量的数据,包括官网、App、线下服务等各渠道用户行为及互动等数据,OPPO希望通过对这些数据的挖掘,获得统一的用户视图和用户画像,从而深入洞察用户需求,创造更多业务机会和利润空间。
2、提升现有移动端应用分发的效率
随着移动端各类APP的爆发,手机厂商自身预装的APP使用率并不高,OPPO希望基于全维度用户画像,精准的掌握用户的兴趣偏好,在OPPO手机预装的“应用商城”和“游戏中心”两大APP上进行个性化推荐,为用户提供更好的应用获取服务。
实施方案
1、搭建高效、便捷的主流大数据平台
依托大数据操作系统(BD-OS),为OPPO搭建数据采集、加工、消费的一站式大数据平台,并通过BD-OS的可视化操作视窗,高效、便捷的进行数据作业,管理和沉淀OPPO大数据资产。
2、采集OPPO各渠道的数据,确保全面的信息维度
①官网、活动站数据,通过JS代码的方式获取
②移动端数据,通过SDK插件的方式获取
③新闻和社交媒体舆论数据,通过爬虫工具获取
④OPPO日志数据及业务系统的数据采集
3、多渠道数据的拉通
未拉通的数据是孤立的,片段的,只有拉通后的数据才能还原用户完整的信息,通过独有的ID拉通技术,对多渠道,多终端,多类型的ID进行拉通,例如浏览器cookie,email,电话号码,微信号码,网站用户名等建立关联关系图谱。
4、用户画像
结合OPPO业务需求和已有的标签体系,构建OPPO用户标签体系,并通过用户标签管理系统,对拉通后的数据进行标签化,生成OPPO用户各维度特征标签,同时,OPPO业务人员可灵活组合、创建标签,独立完成用户特征挖掘。
5、个性化推荐系统
在用户画像的基础上,通过场景、规则、算法、展示4大引擎组合,为OPPO用户提供精准的个性化推荐服务,帮助OPPO用户在最合适的时间、以最恰当的方式、获得最合适的产品、资讯和服务推荐。
目前个性化推荐主要用在OPPO“应用商城”和“游戏中心”两大App上,应用商城包括首页、分类页、详情页的推荐;游戏中心除首页、分类页等,还在游戏中心的“我”页面进行推荐,通过个性化的推荐,第一时间帮助用户找到最感兴趣的应用,减少各页面的跳出率,提升各页面的下载转化率和下载总量。
个性化页面示例
项目收益
1、目前,OPPO大数据项目一期已基本完成,通过大数据平台,OPPO实现对官网、APP、网上公开数据、内部业务系统数据等各渠道数据的接入、可视化的处理及应用操作。
2、用户画像系统,可帮助OPPO相关人员敏捷的洞察OPPO用户是哪些人群、有哪些特征,以及通过用户画像系统标签组合及标签自定义功能,发现更有价值的用户群体,从而让产品、业务、市场等各岗位人员,依托数据更好的进行精准