吴军在《智能时代》一书中提出了人工智能时代的技术套路：

原有产业+大数据智能 = 新产业

也就是将新的人工智能和大数据技术用于升级原有产业，从而取得突破。借由这个思路，不管你是运营微信公众号，开发小游戏，或者是经营餐厅，还是设计家具，我们都可以为你的产品配备一个大数据引擎，实现产品的数据化升级。

那么，具体如何做到呢？

我们一起来看下面这个案例，你将学习到：如何为自己的产品打造一个简单而实用的大数据引擎。

2007年6月，在离开领英大数据部门半年之后，Mike Greenfield 组建了自己的创业团队，开始进军Facebook第三方应用市场。

妈妈圈创始人Mike Greenfield

Mike的团队想要设计一款用于组建Facebook朋友圈子的应用，名叫 朋友圈（Circle of Friends）。这个应用的功能和微信里的 “群聊” 很相似，把有共同话题的好友聚拢到一起，让大家在一个圈子里谈天说地。

此时Facebook的开放平台刚刚建立不久，限制较少，“朋友圈”迅速上线发布。从应用上线开始，大数据引擎便开始启动了。

Mike是如何做的呢？

第1阶段：驱动用户增长

对于任何一个新应用来说，快速获得第一批用户永远是第一要务。因此，此时Mike最关注的指标就是用户增长。

因此，他的团队投入了大量精力在Facebook上进行营销。2007年的Facebook还处在急速上升期，借由Facebook的扩张，再加上社交类应用本身所带有的病毒基因，“朋友圈”迅速进入了用户增长爆发期。到2008年中，“朋友圈”已经有了1000万的注册用户。

第2阶段：监控用户活跃度

在完成爆发增长之后，团队开始将关键指标调整为用户活跃度。为什么关注这个指标呢？

经过分析，他们逐渐发现一个严重的问题：

“朋友圈”的用户活跃度非常低。

在所有圈子里，有过活动的圈子不超过20%，大多数都只是”僵尸圈”。虽然有1000万注册用户，但整体月活跃用户数只有一两百万。这对于一个社交性质的应用来说，绝对是一个坏消息。想想，用户不活跃，那么想要在应用中进一步变现就会非常困难。

那么问题来了，如何提高用户活跃度呢？

第三阶段：挖掘数据，找出关键信息

面对上面的问题，Mike拿出用户数据，进行系统的分析和挖掘。他尝试了多个维度去拆解用户的活跃度，比如：

分析活跃用户更多来自移动端还是PC端，

探索用户来源是否和活跃度相关

... ...

最终，当他进行用户分群时，猛然发现：在所有的用户里，有一小群用户所组建的朋友圈子活跃度远高于其他用户。而这一群人就是妈咪们。

用户数据显示：

妈咪们分享图片的比例比平均比例高115%

妈咪们聊天盖楼的比例比平均水平高出110%

妈咪们点击Facebook消息提醒的比例比平均水平高出75%

妈咪们浏览Facebook信息流的比例比平均水平高出180%

第四阶段：数据驱动战略调整

当Mike通过数据分析挖掘出这样有价值的信息后，团队当机立断，做出重大调整，10月份便发布了新的应用：

Circle of Moms （妈妈圈），全面取代Circle of Friends（朋友圈）。

不出所料，这次转型十分成功，妈妈圈最终成为了一个成功的Facebook应用。2012年，妈妈圈被同样专注于女性用户的Sugar公司收购，Mike也功成身退，开始新的创业。

通过这个案例，我们可以看到，一款简单实用的大数据引擎其实并不复杂，你只需抓住两个核心点： 

产品的核心指标 

拆解指标的核心维度( 比如用户来源，用户性别，等 )

上述案例中“朋友圈”在第一阶段关注用户增长这一指标，而在第二阶段专注于用户活跃数这一关键指标。当核心指标表现不理想时，通过拆解核心指标，对用户进行分群比对，从而找到了正确的目标用户群——妈妈们。就这样，依靠大数据引擎的驱动，“妈妈圈”华丽诞生，成为了母婴社交领域的先驱。

本文作者 徐小圈 ，微软大数据高级产品经理(微信号： circlepig)，对大数据产品感兴趣的，可以听她之前在大数据社群的内部分享课程戳此>>>《如何4步成为大数据产品经理》。