摘要：随之而来的基于大数据和算法的精准推送内容或商品等，也在我们生活中的各个领域遍地开花了。只有在大数据思想指导下设计出来的系统模块才能够很快满足精准推送所需要的基础支撑，不至于在以后的开发中不停去修复之前系统所留下缺陷。
随着头条、抖音的陆续崛起，互联网的流量时代已经结束，未来的互联网一定是大数据+算法时代。谁掌握数据和拥有更先进的算法，谁就拥有了未来。随之而来的基于大数据和算法的精准推送（内容或商品等），也在我们生活中的各个领域遍地开花了。
那么对于产品经理来说，基于大数据和算法的精准推送系统怎么去设计呢？
这里结合我所在行业从系统结构设计层面（推送算法的介绍网上有很多资料这里不会过多涉及）和大家一起来讨论下。
一、要清楚谁是我们的目标客户，目标客户有哪些需求具体来说我们做精准推送，我们要充分了解所在行业的业务，梳理出我们的目标客户是那些，更要清楚客户在不同的情况下的不同需求。
例如：我在汽车后市场行业，那么我的目标客户就是有车族以及喜欢驾驶的朋友。这里我就要弄清楚这些客户需求什么，喜好什么，既要搞清楚他们的硬需求——审车、违章、油品和各种维保；还要搞清楚TA们的隐形需求——在不同天气情况下和不同环境下需要的天气预报，拥堵信息等，只有掌握这些我才能见方开药（如下图）。
通过梳理目标客户的需求，这里就可以梳理出整个推送平台需要哪些基础功能支撑（如下图）。
以上某些系统模块这里不再做详细的介绍，因为网上有很多相关资料。
二、要用大数据思想去做各个系统模块所谓的大数据思想也就是我们在做的各个系统模块时，都要优先考虑相关功能的数据采集和统计；因为上述的各个模块一般都会优先于推送平台去开发，所以作为产品经理要用发展的眼光去做这些功能需求。
特别是在做一些可能要为以后数据平台提供支撑的功能时，更要为数据的提取、分析以及分析后结果返回等预留好接口，只有这样才能让系统拥有更好的扩展性。
另外在设计大数据平台时，要从实际业务出发，从不同纬度去分析数据，做出符合实际业务需求的用户画像、用户行为等基础的数据服务（用户画像这块这里不在多讨论，上篇文章已经详细介绍过）。
只有在大数据思想指导下设计出来的系统模块、才能够很快满足精准推送所需要的基础支撑，不至于在以后的开发中不停去修复之前系统所留下缺陷。基础打好了，精准推送系统就是水到渠成的事情了。（汽车后市场行业各个画像，如下图）。
三、要设计出符合行业和运营需求的推送引擎和算法
在有数据支撑和相关平台支撑的基础上,我们就可以设计整个推荐系统的核心——推荐引擎。
基本的推荐引擎由三个阶段组成 分别为匹配阶段、过滤筛选阶段、输出排序阶段。只有经过推荐引擎的三个阶段，才能尽可能精确地完成一次精准推送 (如下图)。
整个流程就是根据用户画像、车辆画像和用户的近期行为信息进行计算，并得出这个用户需要的内容画像或商品画像。
然后从内容和商品库中筛选符合要求内容或商品形成一个推荐集，然后再结合用户行为、车辆画像和内容标签、商品标签等通过算法对此推荐集进行筛选过滤。最后对过滤出的推荐集按照契合度、热度等权值进行排序输出给客户，最终形成千人千面的内容和商品的精准推送界面。
举例来说：一个有辆某品牌车龄为一年的SUV车主用户，我们通过数据可以知道这个客户本人喜欢自驾游，喜欢聊天等爱好；还知道这个车主的车什么时间审的车，行驶了大约多少公里，最近是否有违章，而且最近客户行为曾经搜索过机油等关键词。
通过这些数据和行为，然后我们再结合最近的客观因素（例如：天气），我们就可以给客户推荐相关的内容（自驾游知识）、商品（机油、雨刷、轮胎、等）、话题和服务（维保、审车、违章处理）等等。
当然更复杂推送的系统，还要考虑流量分配，用户的行为预测，系统智能学习等等，这些综合做起来就是一个系统的工程，这里希望有更多同道去深入研究并分享出来。
总之，精准推送系统设计需要综合的平台特别是大数据平台的支撑，其不同行业的推荐算法也会随着互联网的发展变的更智能，更精确。
对此，我愿与广大同行共同见证和学习。
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