移动互联网市场机遇与挑战并存

说实话，这几年做移动互联网的朋友们，心里都有点五味杂陈。一边是用户每天刷手机的时间越来越长，市场蛋糕看着挺大；另一边呢，获客成本涨得吓人，用户忠诚度却越来越低，搞个活动拉来的流量，第二天就跑掉一半。您是不是也遇到过这种情况？投入了不少资源，结果就像往水里扔石子，响了一声就没了。

其实，这背后最大的一个痛点，就是“连接”太浅了。用户下载了您的App，关注了您的公众号，但您根本不知道他到底是谁、喜欢什么、什么时候会再回来。这种盲人摸象式的运营，怎么能留住人呢？今天，我们就来聊聊，怎么用好开发工具和深度学习这两把“利器”，在移动互联网的浪潮里，把挑战变成实实在在的机会。

一、从“广撒网”到“精准捕鱼”：开发工具帮我们打好地基

先说说开发工具。很多人一听“工具”就觉得是技术活，离自己很远。但您想啊，我们做防伪溯源、做一物一码的，最核心的是什么？是数据。没有好的工具，数据就是散的、乱的，根本没法用。

举个例子。我们之前服务过一个做高端茶叶的客户，他们想通过扫码让消费者看到茶叶从采摘到包装的全过程。一开始，他们自己弄了个简单的H5页面，结果呢？用户扫码后加载慢，页面卡顿，而且数据根本没法实时更新，消费者体验很差，复购率一直上不去。

后来我们帮他们用了更专业的开发工具，比如低代码平台和云服务组件。您猜怎么着？扫码页面从打开到展示完整信息，时间缩短了60%！而且后台能实时看到每个码被扫了多少次、在哪个城市、什么时间扫的。这些数据一回来，我们就知道哪个地区的消费者对“溯源”最感兴趣，然后针对性地做活动。比如在广东地区，我们推送了“扫码抽茶具”的活动，参与率一下子提升了35%。

所以说，好的开发工具就像给企业装上了“数字神经”，让数据流动起来。没有这个基础，后面再牛的深度学习算法，也等于白搭。

二、深度学习：让机器“看懂”用户，而不是“猜”用户

有了数据基础，下一步就是怎么用这些数据。坦白讲，很多企业老板跟我说：“我后台数据一堆，但看了也不知道怎么办。” 这就是典型的“数据肥胖症”——数据多，但没营养。

这时候，深度学习就派上用场了。它不是那种高高在上的技术词汇，您就把它想象成一个“超级大脑”。这个大脑能自动从数据里发现规律。比如说，您有100万用户的扫码数据，传统方法是人工分析，累死也看不出什么名堂。但深度学习模型跑一遍，可能就会发现：晚上8点到10点扫码的用户，对“积分兑换”活动最敏感；而早上7点到9点扫码的用户，更关注“产品真伪验证”。

我们有个做化妆品防伪的客户，就是靠这个模型，把营销效率翻了一番。以前他们给所有用户都发一样的优惠券，转化率只有3%。后来我们用深度学习分析了用户扫码行为，把用户分成了“价格敏感型”、“品质追求型”和“尝鲜型”三类。然后给“价格敏感型”发满减券，给“品质追求型”推送成分解析视频，给“尝鲜型”推送新品试用链接。结果呢？整体转化率从3%飙到了9.2%！

您看，这不是什么玄学，而是让机器替我们做了最枯燥、最复杂的分析工作。我们只需要把精力放在怎么把结果用好。

三、机遇到底在哪？三个看得见的方向

聊了这么多工具和技术，咱们得落到地上。移动互联网的机遇到底在哪？我总结三个方向，您看看是不是那么回事。

第一个，是“场景化连接”的机遇。 以前我们总想着让用户多打开App，但用户很烦啊。现在不一样了，一物一码本身就是最好的连接场景。用户扫码，不是为了看广告，而是为了查真伪、看故事、领福利。这个场景天然就是“高意愿”的。用开发工具把这个场景做得丝滑，用深度学习把后续服务做得贴心，用户不但不反感，还会主动回来。
第二个，是“数据资产化”的机遇。 很多企业有产品，但没用户数据。通过扫码，每个产品都变成了一个“数据采集器”。您能知道这个产品卖到了哪个小区、被谁买了、他喜欢什么。这些数据，说实话，比您花几万块买来的流量名单值钱多了。用深度学习把这些数据变成用户画像，您就能做到“千人千面”的个性化服务。
第三个，是“反哺产品”的机遇。 拿我们一个做食品的客户来说，他们通过扫码数据发现，某个口味的产品在二三线城市复购率特别高，但在一线城市却卖不动。后来用深度学习一分析，发现是一线城市的消费者更关注“低糖”标签。于是他们调整了产品配方，推出了低糖版，结果那个单品在三个月内销售额增长了40%。这就是用数据反哺产品研发，实打实的效益。