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。
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。
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。
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。
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。
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