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《互联网大数据处理畅想分析》

引言:互联网大数据时代,每天一个普通网民会浏览多少个网站,多少张图片,多少个文字,在如此大环境下,最后走到网民眼前的图片、文字、等数据都是碎片化的,他们最后的处理方式无外乎就是浏览后的关闭,记忆中的淡化;而作为深层次的行为则是收藏~!!!百度,新浪、美丽说,花瓣,RSS的成功,不是偶尔,而是必然,他们是在为用户提供解决数据末端的方式~!

互联网大数据处理畅想分析

网络大数据是个无穷尽可开发的东西

数据化末端问题并没有想象的那么难,它反倒是作为互联网从业者首要考虑的问题。

海量的互联网内容会让用户抓狂,失去方向。订阅、采集等只是帮助用户去快速方便的找到自己感兴趣的内容,但这仅仅是一个过程,其实如果这类网站多了,体验足够好了,深度足够深了,但随着数据的横向扩张,用户以前明确的需求有会变的不明确,因为有太多跟我们需求匹配的替代品了

周全考虑,以点带面可以有效实现网络大数据的处理

从用户的最终行为切入

1、关闭:此种行为9成原因是因为恶意推送或者用户在有限的数据里没有索取到自己所需的信息。

2、收藏:是用户对一个事物的肯定和价值认同,但目前的收藏工作都是鸡肋,很多网站在收藏上仅做到了“收”的步骤,而对于藏后的价值使用却很少有人做透,用户对于藏品的实际使用维度除以收藏总数等于实际高质量的用户收藏数。

3、分享:是与用户的关系维度挂钩的,在促进真实大号的、意见领袖的分享行为时,加强对分享的体验优化,此时分享可以等于收藏。

4、订阅:有效订阅资讯与时间和平台有关,不同平台,在时间的安排上有不同的技巧和注意事项。忌内容同质化,考虑量的把握

互联网产品数据化处理布局-做末端行为深度挖掘

1、抓住需求要点:人的需求都是多变的,以人物为单元,以事物为单元,都务必以时间为导向,互联网快时代,每一个用户索取碎片化信息都显得“时间紧张”

2、缩短体验流程:按一次点击为基准的话,增多一步则增加100%的体验成本,非专业、深度及必要性的数据需求索取,超过五步,用户基本上已经损失殆尽。

3、分享的价值认同:分享的背后是一个价值认同体现,按分享三环制,第一层为爆发层,第二层则为价值层,在第二层中定位强关系范围,做足价值认同的功夫,让分享成为一个“圈”;第三层则为影响层,在影响层之后应该做好节点把握。另外,有部分人群的分享不一定是给大家看,而是为自己收藏。

4、挖掘收藏工作:收藏是对一个事物的肯定和价值的认同,用户的真实目的是“为之所用”从信息的角度来说,起到反复查看的作用,如何提高用户粘度,在收藏夹中能起到很好起点;从商品的角度来说,起到的就是购买作用,收藏夹的商品废弃率体现商城真正品牌价值及购买率。

5、不断更新内容:互联网大时代虽然信息碎片化严重,但内容为王依旧是现阶段很多互联网平台发展的铺路石,内容定位越来越精准,信息解读越来越有深度,图片质量越来越高,无不都围绕着用户的实时需求。更多的是需要考虑如何拉开信息的差异化。

6、做优质数据整合:近年来诸多互联网及移动互联网巨头所提倡的“大数据+云计算”大多都仅仅停留在梳理层面,梳理结果是位置所用,在普通的平台及应用中,更多的是考虑将行业性、专业性的数据进行分类整合并推送。

结语:如不远虑必有近患,大数据话题虽远,切无比贴近我们的点点滴滴,互联网从业者、数据提供者应该站在高处去想大数据的解决方案,落到实处从细节上去优化您的产品及数据。

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