利用大數據分析和預測，越來越多的APP應用應運而生，然而，在各種不利因素綜合的情況下，“僵尸應用”數量直線上升。而這其中一個主要因素還包括移動應用分發和用戶需求產生錯位，這樣一來，應用商店求變創新就成為首要任務，要同時滿足用戶的需求，就必須有創新性的分發模式推出。
近日，PP助手召開“2016年戰略發布會”，以阿里海量大數據為核心，提出的“數據+”戰略，利用大數據做精準分發，即基于大數據分析技術的運用，將開發者和用戶需求進行精準匹配，這種模式可能成為應用商店困境的突破口。
一方面，PP助手全面接入阿里大數據庫，積極融合UC瀏覽器、高德地圖、神馬搜索、九游、PP助手、移動閱讀平臺阿里文學等阿里移動互聯網矩陣應用，享有阿里系的海量數據資源，涵蓋娛樂、天氣資訊、交易、出行、線上閱讀、音樂等多領域的數據，對用戶的行為習慣有十分全面的了解，整合這些大數據之后甚至可以描繪出用戶一天的日常，如：幾點鐘要上淘寶了，什么時候在線上閱讀了……
另一方面，從行業上看，大數據與應用分發結合早已多次提出，但事實證明，此前所謂的大數據應用分發只是利用大數據對用戶行為習慣進行簡單、表層的分析，對用戶一次感興趣的東西將進行長期推送，隨著應用商店使用生命周期變短，推送的內容不再是用戶所需的，自然這樣的應用商店很快會被刪除在列表之外。
而PP助手發布的“數據+”戰略由“數據+時間”、“數據+空間”、“數據+溫度”、“數據+海外”等部分組成，新的大數據應用分發模式將改變以往行業對大數據應用分發的理解，真正挖掘及生產用戶感興趣的內容，最終向用戶精準推送真正合適的App。
以“數據+時間”為例，PP助手會通過多個場景和維度監測用戶需求、興趣點的變遷，例如有用戶安裝一個裝修類應用之后，以往的算法是認定他對這類感興趣，就會長期進行推薦，而PP助手會根據用戶從裝修到買車再到生小孩這樣的人生階段變化，適時調整推薦內容和服務。
“數據+”戰略下的大數據應用分發模式能從多維度對用戶場景分析去優化傳統推薦算法，甚至加入更多人的力量去挖掘及生產用戶感興趣的內容，構建不一樣的用戶需求模型。綜合各維度考慮用戶需求，給用戶帶來前所未有的貼心體驗。
應用商城說到底，是聯結用戶和開發者的平臺。一方面為用戶提供應用推薦和下載，一方面對開發者提供展示平臺和推廣服務，只是現有的模式逐漸落后，不能滿足用戶需求和開發者推廣需求。而這也同時造成了大量APP淪為“僵尸應用”的局面。
而PP助手背靠阿里整合優勢資源，利用大數據，一方面能基于用戶在阿里系中的數據做精準的用戶畫像，為用戶提供他需要的App，一方面通過對開發者整個開發推廣周期中的扶持和推廣幫助，讓其找到精準用戶，搶占市場。這個過程實現了對用戶需求和開發者服務之間的高效對接，有效解決目前用戶需求和開發者服務之間的錯位問題，是雙贏。
新思界產業研究中心
行業分析師表示，在“數據+”的模式下，PP助手有望成為目前應用商店市場困境的破局者，在目前應用商城發展受阻的困境下殺出重圍，構建應用分發市場新格局。這場由大數據引發的“僵尸應用”災難終由大數據來解決了，
大數據應用在這場戰役中也體現的淋漓盡致。
