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在移动互联网时代，App贯穿我们的工作和生活，他们既是工作的必需品，也是生活的乐趣之源。对用户来说，App的推送服务是必不可少的，它不仅能让用户及时收到重要的消息，也能让推送的服务商获得更多的流量，实乃双赢之举。
但是对开发者和企业来说，推送并不是终点，而只是其中的一个环节，App的运营者还需要多方位的了解用户的属性，才能针对性地策划出运营方案，此时需要对App进行用户画像和数据统计，也就是说，将信息推送、用户画像、App的数据统计结合起来形成一个闭环，相辅相成，才能充分发挥App的价值，实现利益最大化。
在这方面，个推率先打破了业界单一推送服务的惯例，走向了推送服务生态建设之路。本文将对其旗下个推(信息推送)、个像（用户画像）、个数（应用数据统计）三个产品的功能和技术进行剖析，开发者可以按照下文的接入方式尝试使用。
1.个推4.0
v4.0是最新的个推推送服务的版本，客户端支持Android和iOS两个平台，云端支持丰富的网页端推送管理功能和多种语言版本的API开放接口。
技术特点
在Android平台上，个推SDK服务可以长期运行，如果出现断网问题，它也能在网络恢复后重新接收在离线期间服务端推送的消息。
在iOS平台，由于iOS系统的限制，个推SDK在iOS平台上无法长期在后台运行，当应用在前台运行时，个推SDK服务可以正常运行，可以实时接收服务端的推送消息；当应 用在后台期间，个推服务端会自动借助Apple Push Notification Service (APNs)实现消息推送，用户启动应用后，个推SDK服务可以重新接收在应用停止期间服务端推送的离线消息。该服务框架如下：
至于服务端API，个推提供Java、C#、PHP、Python等多种语言版本的服务端API SDK，可以和各种第三方应用服务器技术架构进行对接。
将以上三个平台结合起来，整体的架构如下：
集成方式
我们先以Android平台为例，快速集成方式如下：
在个推申请个推账号；
创建账号并登录个推开发者中心后，可以在应用列表中看到自动生成的【个推App Demo】，点击【下载应用】，下载后安装到手机上；
打开手机上的【个推演示】应用，确保看到clientid这一栏成功获取到值，此时可根据自身情况选择透传测试或通知测试的其中一种。
透传测试: 点击透传测试，模拟服务端推送payload(透传)数据给客户端，对于该数据SDK不做任何处理原封不动的广播给客户端，显示在日志框中。
通知测试: 点击通知栏测试，模拟服务端推送消息到客户端, 客户端SDK收到后弹出通知, 该通知是由SDK负责弹出。
- 你也可以在个推开发者中心，选择【个推App Demo】应用，点击【创建推送】-\u0026gt;【推送通知】，对通知标题和内容进行简单编辑后即可发送。
关于iOS快速集成的方法，可点击查看。
应用场景
目前，个推4.0在三分钟内能够快速集成，实现秒级推送，而且个推结合用户画像分析，在合适的场景下推送合适的内容，大幅度提升消息的点击率、用户活跃度和留存率。最新版本的个推4.0对未收到推送消息的客户端，还可通过短信的形式补发通知，达到全景推送的效果。目前，微博、唱吧、美图秀秀、滴滴等热门App都已接入个推实现了全景推送。
但是，个推4.0只是满足了推送的基本需求，随着App业务的多样化，现有的用户画像已经不能满足市场需求，用户行为背后的原理需要深挖，才能做更精准的推送，所以，个像诞生了。
2.个像
个像在个推的基础上，结合个推的大数据能力，为App开发者提供用户画像数据以及实时的场景识别能力，进而精准筛选目标用户、个性化推荐消息和应用更新下载。
技术原理
个像的运行过程主要包括数据收集、数据清洗、数据建模分析、数据产出四个阶段。数据清洗可利用 HADOOP、SPARK实现设备唯一性识别、行为数据的清洗等， 从而去除冗余数据。数据建模可利用神经网络、文本分析、 分类聚类等技术进行计算机深度学习，从而对用户行为数据 主动学习，进行行为判断，产出用户标签。
之后，数据的产出会形成冷数据画像、温数据回溯、热数据场景和定制化标签四种画像。
冷数据画像也称冷画像，是指基于大数据分析出用户的属性，主要包括用户的年龄层次、性别、地理位置和消费情况。
温数据回溯和热画像可看出用户近期活跃的应用和近期去过的场景，从而推出其社会特征和生活偏好。
定制化标签是将个推数据与第三方数据结合起来，共同建模得出具有价值的特征标签。
接入方式
个像的接入主要有两个方式：
- SDK集成：客户端集成个像SDK，进行初始化SDK后，返回给客户一个ID即GIUID(唯一身份标识)， 此ID需要由客户端提交到客户服务器，然后服务器通过API接口传入GIUID进行查询用户画 像标签数据。
- API接口调用：客户将应用名称、包名及服务端出口IP提供后，返回APP id等相关信息。客户根据《个像画像数据服务接口文档》及《用户画像编码表》集成测试后方可调用API接口查询画像信息。
具体的集成文档参见以下链接：
Android：
iOS：
服务端：
应用场景
在形成用户属性、行为标签、兴趣标签和场景标签之后，App运营者就可以进行精准推送内容：
基于特征的推荐：这是指给用户推荐与他们喜欢的物品相似的其他物品；
基于用户的推荐：找到与目标用户相似的用户群，利用该用户群的行为特征对目标用户进行内容推荐；
以上两种推荐方法常用于电商应用。
对于想拉活用户的的运营者来说，个像可指导精细化唤醒用户。
而定制化标签常用于广告服务，个推大数据结合三方数据，双方共同建模得出显著价值和特征标签，依据不同标签向用户推送不同内容的广告。
总而言之，个推结合个像，不仅能保证推送的内容更精准，覆盖的客户面和App也更广泛。
但对开发者来说，了解用户还不够，还要知道自身的问题，需要了解用户对App推送服务的点击情况、卸载原因、业内同类App对比，才能不断改进自己，此时，个数的价值就凸显了。
3.个数
个数是一款移动App数据统计分析产品，利用无埋点技术从用户属性、渠道质量、行业对比等多指标对App进行分析，通过数据可视化展现，协助产品运营决策。
应用场景
个数的功能和微信公众号后台的功能有些相似，两者都可以给用户画像，统计用户的年龄分布、性别、手机操作系统类型和用户所在城市的活跃度。
除此之外，个数还能做更细致地分析：
用户成分统计，包括唤醒用户数、成长的用户数、高频活跃的忠诚用户等；
渠道统计，是指每个渠道的新增、活跃用户数，还能通过使用时长、频次、留存率等维度分析每个渠道的用户质量，这样就能全方位的管理渠道。
个数还能提供自定义事件统计和卸载分析功能，前者统计用户埋点的发生次数、时间、变化趋势等，后者可了解App各渠道的卸载数和卸载趋势，同时还能分析卸载的用户流向同类App的数量，通过分析这些数据，可以优化自身的投放策略，提高App的综合竞争力。
个推、个像、个数三者有机结合，是推送服务的一次大升级，因为它抛弃了传统单一的推送机制，让开发者了解用户、看透市场，从而才能不断提升自我，达到更精细化运营的目的。
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