罗伟东介绍的另一个例子里提到，曾有一位开发者向极光投诉说推送服务有BUG。具体表现为三星的用户打开率很低——因为同样一款App小米用户打开通知的比例就远远大于三星。

　　为了解决这个BUG，极光测试了许多三星的终端，进行了无数轮的调试。最后发现，是因为这位开发者每天推送的是美女图片，三星用户对这种内容就是不敏感。

　　通过这些数据，极光不断的优化和改进自己的推送服务，逐渐坐稳了推送市场第一的位置。

　　从行业的旁观者变成了“上帝之眼”

　　在极光的推送服务市场占有率逐渐站稳的同时，数据的“金矿”果然逐渐浮现出来——除了那些能反哺开发者和推送服务本身的数据，一些行业数据也就累起来。

　　在过去的6年里，极光在后台的数据中目睹了几次风口的变化：

　　以Android应用市场为例，在极光的观察中，最初市场占有率较高的是在PC时代有强大优势的360和相对独立的第三方渠道豌豆荚、91等，应用宝只是市场中微不足道的一个小角色。

　　在之后的几年里，360应用市场的下滑曲线和移动互联网、微信的上升曲线完全吻合，而随着微信的强势导流，应用宝最终占据了单渠道第一的位置。

　　“这两年经常有行业第一和行业第二PK的情况。有的时候媒体，甚至一些公司自己都是在胜负分出很久之后才察觉到。但我们根据后台监控的包括渗透率、日活等，却能够在行业更替的第一时间就察觉到。甚至说在交替发生之前，我们可以通过后台dashboard上的数据斜线走势就能预测到。”

　　另一个反直觉的数据是，许多人认为ofo和摩拜单车两家的营销策略已经走偏。但从极光的监测数据来看，无论是摩拜最早发明的红包车还是ofo近期的大眼车，每一次吸引眼球的活动推出后，都能刺激对应App的“新增用户”有一个显著的提升。

　　同时，在极光看来共享单车之战远没有结束，因为从终端的安装数来看，ofo和摩拜的安装数刚刚接近了滴滴出行的一半。同样作为出行品类的产品，自行车的使用频度和广度从情理上应当是超越打车的，因此目前共享单车市场可以说依然有尚未开发的空间。

　　“从成长率和目前的基数来看，共享单车中如果要出现一家『滴滴』级的公司，大概还需要一年。”

　　2016年，极光成功地监测到了共享单车和直播的热潮。整个2017年在罗伟东看来则比较平淡，“狼人杀等社交游戏涨得倒是比较快……”——在罗伟东说完这句话的第二天陌陌加入了狼人杀的功能。

　　不过，共享充电宝这个风口“从增长曲线来看，至少不是共享单车和直播那种大热点。”罗伟东说。

　　如何让数据发挥真正价值

　　当然，仅仅作为一个旁观者是不能养活自己的，每年有无数的数据库公司都倒在了赚不到钱的路上。

　　不管多有理想的技术公司，最终总要面对赚钱养活自己的“残酷”现实。

　　极光的第一个数据服务客户是罗伟东的一个老朋友，这位朋友是一个应用开发者同时也是极光推送的客户。恰逢那段时间他们的应用在做大规模的推广，这位朋友找到罗伟东，想让他帮忙进行一下数据上的策划：在哪些渠道上投放广告，才能精准的找到他们的用户。

　　当时的极光还没有任何数据产品，罗伟东就让工程师在后台按照需求进行筛选，然后锁定了一些与这个App相符合的广告资源。经过测算，通过极光的数据支持，这位罗伟东朋友的App在那次投放中将获客成本降低了一半。

　　罗伟东和他的团队意识到：让数据变现的时候到了。

　　之后，这个应用场景就转化成了极光的第一款数据工具——效果通。这款工具可以帮助广告主筛选出在哪些渠道上投广告是最有效的，还能给出合理的价格。

　　在极光之前，其实市场上已经有上千个类似的DSP(互联网广告需求方平台)。但罗伟东却并不愿意将自己定义为一个DSP，因为市场上很少有像极光那样依靠数据勾勒潜在客户画像并精准匹配的DSP——极光是除了BAT之外，中国市场上极少数能够覆盖90%活跃终端的数据公司。

　　在极光的后台，积累了大量的用户App安装、活跃、使用时长和地理位置等信息。经过模型的处理，这些数据都可以变成广告投放的依据。