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咨询性研究

我国咨询报告的数据大多来自***统i计局等部委的统计数据，由专i业人员对数据进行分析、挖掘，找出各个行业的量化特征，然后得出定性结论，常见于“市场调研分析及发展咨询报告”，“2015~2020年中国通信设备市场调研分析报告”，“2015~2020年中国通信设备市场调研分析报告”、“2015~2020年中国电信市场调查分析报告”、“2015~2020年中国手机行业销售状况分析报告”、“2015~2020年中国电信市场调查报告”、“O2O大数据交易模式”。

行业分析报告为众多行业企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考，有利于市场优化供应链，避免产能过剩，维护市场稳定。专i业研究是基于统计部门的结构性数据和非结构化数据，即传统的一对多行业大数据商业模型。

云计算数据挖掘软件

云的出现为中小企业提供了分析海量数据的廉价解决方案，而 SaaS模式正是云计算的主要优势。云服务中的 SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清理第三方软件和插件。

业界曾经有专i家指出，大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程，通过各具特色的分析软件提供多样化的数据挖掘服务是其盈利模式。国内已有大型数据公司开发出这些架构在云上的大型数据分析软件：它集统计分析、数据挖掘、商业智能为一体，只需将数据导入该平台，便可利用该平台所提供的丰富的算法和模型进行数据处理、基本统计、高i级统计、数据挖掘、数据绘制和结果输出等。

系统对数据进行统一管理，能够区分私i密和公有数据，可以保证私i密数据仅供持有者使用，同时支持多种数据源的访问，适合各种不同类型的数据分析，易学易用，操作界面简单易行，便于用户进行二次开发，便于分析各类数据。

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海量资讯分析服务

随着机构和企业规模的扩大，它们所拥有的数据就越多，但像大型因特网公司一样，却很少有企业拥有自己的大型数据分析团队，因此，必然会出现一些以管理咨询为基础的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等专i业型的大数据咨询公司，因此一定会出现一些专i业的大数据咨询公司，它们提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等，有了大数据作为依据，咨询公司的结论和成果更加具有说服力。

例如一家国外大型 IT研究咨询公司的副总裁曾经在公开场合说过，大数据可以让贵州农业节约60%的投入，同时提高80%的产出。这家公司能够做出这样的判断，当然是基于它每天对贵州农业、天气、土壤等数据的积累和它的建模分析能力。

政i府决策咨询智囊

十八届三中全会通过的《中i共中i央关于全i面深化改革若干重大问题的决定》明确提出，要加强中国特色新型智库建设，建立健全决策咨询制度。***文献中第i一次提出了“智囊团”的概念。

近年来，一批面向现代化智囊团、服务***发展战略的智囊团迅速成立，中国智囊团的数量从2008年的第十二位跃居世界i第二位。大数据是智囊团的核i心，没有这些数据，智囊团的预测和分析就无从谈起。随着信息的大量甚至泛滥，智囊团要提高整理、整合信息的能力，必然要依靠大数据分析。

该研究认为，93%的行为是可预见性的，如果事件数字化、公式化、模式化，那么那么复杂的事件其实是有规律可预知的，事件的发展趋势是很容易预测的。显然，大数据的应用将不断提高政i府决策的效率和决策的科学性。

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附加服务

自由软件+ IAP (应用内购买)这一趋势符合“中国特色”，无可否认还是至受欢迎。大多数用户都愿意花更多的钱购买他们喜欢的免费应用的增值服务，而不愿花一元钱购买一个从未用过的应用。IAP上的游戏类应用更多的是通过“加速”促使用户付费，简单地说就是用钱买时间。而且社交应用也有像表情商店这样的虚拟物品，可以促进消费。工具类应用将为您提供更多更高i级的特性和特权，例如人工服务或较大的存储空间。

增值服务变现无疑是至传统和更理想的变现方式，但能促使用户产生付费行为的前提，是用户具有非常好的粘性，且增值功能具有很强的不可i替代性。很多开发人员会尝试将一些基础功能也放在增值服务上，促使用户付费，那么这必然带来的就是用户的大量流失。

广告业

谈到广告服务，势必再次触动开i发者的敏感***。这是因为它和用户的经验总是相反的。但是原生广告的出现无疑是至大程度的减少对用户体验的***。原始广告不限形式，融入了产品，不妨碍用户的正常使用体验，下面我们将详细介绍。

而且，我认为广告服务与 IAP相比就是一种可持续的变现能力，因为它不需要用户为你的 app功能付费。对对广告产生点击兴趣并至终形成购买行为的用户而言，广告并不会给其带来消极体验，反而带来一种需求满足。

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广告战模式

如今，我们将目光转向更微观的层面，来看看具体的每个广告位对变现效率的影响因素是什么，并试图找到针对这些影响因素的优化方法。

首先，我们来看看下面这个广告漏斗，它把广告从请求到转化分成五层，在漏斗旁标注了各层次间需要注意的指标。

对于一名商业产品经理来说，尤其是与广告变现有关的工作时，我们尤其需要明确这四项指标(广告填充率、广告展示率、点击率、转化率)的意义、如何计算、可能的影响因素以及相应的优化方案。

1.广告填充率(Fill Rate)

广告填充率，是指从发起广告请求到实际有广告填充的比例，也就是广告填充率=广告请求数量。

理想的广告填充率当然是100%，但实际上几乎不可能，主要原因有两个：

广告业暂时没有与当前用户的广告资源匹配。比方说，目前该区域内没有广告客户，该用户并非已经有广告客户的目标用户，甚至有可能广告平台出现服务故障这样的小概率事件；由于网络原因导致广告没有正常回复。例如，由于用户网络不好，部分区域或情境下的广告资源不能在规定的时间内返回给客户，因而表现为无广告填充。

首先，我们可以通过广告瀑布流的方法来解决，这是目前至主流的一种广告聚合方式，基本逻辑是先请求 A广告平台的广告，如果 A不返回广告，则请求 B广告平台，依次类推，直到所有级别的广告平台都已结束。

另一种网络原因，由于用户的实际环境对我们不可控且不确定，所以为了减少这种情况所带来的广告填充损失，建议产品客户端提前缓存好广告，尤其是那些广告展示概率较大的广告。