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TalkingData找到离钱最近的数据

发布时间:2020-06-28 12:36:28 阅读: 来源:着色剂厂家

贺文/文

崔晓波他们看到的是,中国市场对于Data Exchange将会有很强的需求。

“除了上帝,所有人都要用数据说话。”

崔晓波和搭档在为创业团队的新产品命名时,想到了这句话。TalkingData是他们的品牌名称,公司是北京腾云天下科技有限公司(简称“腾云天下),这是一家专注于移动互联网综合数据服务的创业公司,几位创始人以前都是Oracle(甲骨文)的同事。

在崔晓波看来,创业分三步,而且是依次递进的关系:第一步要证明你的团队和产品是OK的,第二步要清楚你核心的商业模式是什么,第三步才是考虑规模化,“如果倒过来,把第三步放在第二步之前,这对一个团队来说风险就很高”。

也正是因为这一点,TalkingData在产品化的过程中,始终不忘“商业模式”这个关键词,用崔晓波的话说,TalkingData“一直尝试去拿更贴近钱的,或者更有价值的数据源”。

目前TalkingData主要有4条产品线:一是面向移动数据统计分析的Analytics产品,包括针对普通应用的SaaS版,针对移动游戏的Game专用版,在这条产品线的规划中还包括电商等更多垂直细分版本;二是专门针对移动广告推广效果评估的TalkingData Campaign(AppCPA);三是面向大型企业的整体解决方案,目前主要面向金融企业用户;第四个则是面向企业及不同行业的一系列后向数据挖掘服务,他们称之为TalkingData Insight。

崔晓波没有透露具体的收入规模,只是介绍每条产品线目前“都有收入”,且利润率比较可观,“很多业务都保证了六七成的利润率”。“对于一个创业团队来说,强调现金流是挺重要的,因为数据挖掘这条路会很漫长,大家一直要寻找商业模式和变现通路。”他说。

找到“刚需”

崔晓波他们在创业初期,主要是解决“没有商业模式”的难题。

2011年5月崔晓波他们开始筹备创业,用了三个来月的时间,与91、机锋、安卓、EOE(移动开发者社区)等应用市场进行沟通、做调研,主要为了解决三个问题:

一是应用开发者对于使用第三方的数据统计分析工具是否有需求?崔晓波他们把国内有名的应用下载站点,诸如飞流、千尺、机锋、91、安卓等200多个站,能抓取数据的应用全都抓下来分析了一遍,得出的结论“远远超出”了他们的想象,他们统计的40万个有效应用的前10万里,就有20%的应用使用了第三方的数据统计分析服务。他们的第一个顾虑打消了,“这个市场肯定有,而且是刚需”。

二是如果做应用数据统计分析,崔晓波他们的产品能否找到存在感?当时国内有百度、友盟、CNZZ等在做,国外的比如Flurry(免费的移动应用数据分析平台)、Mixpanel(一个Web服务,让开发者跟踪用户的使用习惯,并提供实时分析)、Localytics (实时分析功能很突出)等大概20多家做移动数据分析的。对比中,崔晓波他们发现了产品的空白点:国外的产品比较强调分析功能,但国内的还只是简单的统计工具。进一步走访大的应用开发者,崔晓波他们发现,市面上的产品满足不了大应用开发者的需求——比较深层次的数据分析,比如用户的留存率、对用户的分群、分析用户行为、分析ROI转化率等。调研下来,崔晓波他们得出结论,从产品的功能角度来看,“有足够的空间,这个市场还是初级形态”。

三是在商业模式上,“免费”是个好模式吗?崔晓波他们分析了当时国外20多款类似的产品,绝大部分都是收费的,只有Flurry是免费的,Flurry的业务逻辑是:通过数据统计分析服务吸引应用开发者,把其中一部分有推广需求的应用及其流量导到自己的广告网络里,然后赚取广告差价。但崔晓波他们不太看好这种模式,他们认为,数据平台最核心的资产就是数据,一旦切入到某个业务,很容易失掉数据平台的中立性,而且在他们看来“从数据分析平台到广告推广平台”的业务路径“比较绕”,离钱有些远。最终,崔晓波他们决定,做第三方的中立的移动数据服务商。

等到了第一批真正的用户

2011年9月,腾云天下成立。团队的第一个产品TalkingData Analytics于2012年2月正式上线,5月正式发布,是一套针对移动应用推出的数据统计分析平台。该产品引入了时间切片(选择任意时间段查看数据)、多维钻取(任意对多版本、多渠道进行数据筛选)和交叉对比等功能。

相较于当时尚在初级阶段的国内同类产品,TalkingData将移动数据分析“往深的角度”推进了一步。

正如崔晓波自己所言,这个团队对于“商业模式”有着格外慎重的考虑。自TalkingData Analytics正式上线的一年多时间里,该产品一直对应用开发者采用“封闭注册”的方式,期间他们也拒绝了很多大应用开发者入驻,他们的考虑是,应用开发者数量的增加意味着平台运维成本的增加,而在TalkingData Analytics没有清晰的商业模式之前,“玩命扩张的风险很高”。

在这期间,崔晓波他们注意到一个“花钱的人群”,不管是在应用开发者里,还是在品牌广告主里,都有一个专门负责推广的部门,这群人很关注一个问题,即在不同的广告网络、不同的渠道、不同的媒体资源做应用推广的话,到底要花多少钱,又能带来怎样的收益。针对这个“花钱的人群”,腾云天下在2012年8月正式上线了第二条产品线,移动互联网广告监测系统TalkingData Campaign,专门解决移动应用推广效果的评估。崔晓波介绍,该产品第一批的付费大客户包括百度、金山、新浪等;此外,秒针、多盟、有米、安沃(adwo)、力美等第三方广告平台也都是其合作伙伴。

大概也是在去年七八月份时,崔晓波他们注意到,移动游戏开始热起来,而且移动游戏开发者对数据统计分析工具的需求,跟普通应用相比“有挺大的区别”,移动游戏开发者更关心收入,以及与收入相关的数据和指标,比如每天用户的ARPU值(Average Revenue Per User,每用户平均收入),大额付费用户的行为,玩家达到哪个关卡、完成哪些任务、购买了哪些虚拟物品,有没有重复购买等等,“非常类似于电商的数据分析需求”。

在崔晓波他们看来,彼时的TalkingData“等到了第一批真正的用户”,这也是他们在创业之初就设定的产品目标人群,“比较强调运营分析的中型和大型应用开发者”,而移动游戏开发者基本满足这个需求。2013年1月,针对移动游戏开发者,腾云天下正式发布了TalkingData Game Analytics。

数据交换平台的构想

在为移动游戏开发者提供数据分析服务的过程中,崔晓波他们发了一个问题:很多指标的统计口径是不统一的。

比如“次日留存率”,有的拿注册用户来计算,有的是拿付费用户来算,有的是拿活跃用户算,而且不止移动游戏,页游、端游也是这样。正是基于此,崔晓波他们觉得,需要有一家机构站出来,为整个游戏领域的业务指标“统一度量衡。所以,腾云天下在研发TalkingData Game Analytics的同时,制定了一套针对移动游戏的指标“白皮书”,他们觉得“大家需要说同一种语言”。

而且,在崔晓波他们看来,应用开发者需要的不仅仅是数据统计分析工具,而是工具+标准+方法论。于是乎TalkingData推出了一套AARRR模型,即在移动应用的整个生命周期(获取用户-把注册用户变成活跃用户-留住用户-变现-病毒传播)里,应用开发者真正需要关注哪些指标,碰到问题时怎么去分析问题等等。这套方法论同时也适用于移动游戏。将这些业务原理具象到产品功能,TalkingData会为很多应用市场和大的游戏开发者定制他们的经济系统。

腾云天下推出此类服务,是基于他们对国内移动数据分析市场的认识:国外很多移动数据分析的理念和技术,比如一些常用的优化方法,在国内并没有被广泛推广,而这是TalkingData目前存在的“非常大的价值”。在崔晓波看来,现在国内的移动互联网,尤其是移动游戏领域“赚钱太容易了,因为整个用户基数涨得非常快,大家都觉得钱像天上掉下来的一样,但是下一个阶段就得靠精细化运营”。

之于未来,腾云天下有更大的构想,构建一个数据交换(Data Exchange)的平台。“美国是一个数据流动非常好的国家,比如你去买定向数据,你可以买到某个街区的,或者某个人群的。中国的情况则不一样。”在崔晓波看来,一是国内相关数据库的基础比较薄弱,二是企业和机构对于Data Exchange的意识很淡薄。

去年崔晓波他们刚开始去跟一些大的企业客户接触时,对方都很明确地说“我们有内控需求,数据绝对不能放在第三方”,所以当时TalkingData把系统全部都铺在客户那边,但后来企业客户会发现,他们本身也需要数据,他们自己的数据是不够的。崔晓波他们看到的是,中国市场对于Data Exchange将会有很强的需求,而且这是在美国已经跑通的商业模式。

那么接下来的问题是,怎么交换数据?腾云天下希望扮演DMP(Data Management Platform,数据管理平台)的角色,帮助企业客户加工数据,把对方有顾虑的数据处理掉,比如用户的地址、电话、名字等信息,保留定向数据,比如性别、职业等,经过类似处理的数据就可以交换了。

而且,TalkingData本身也正在成长为有一定体量的数据平台。崔晓波介绍,目前TalkingData已经覆盖了3亿多独立移动终端,通过合作平台,他们覆盖的设备量达到5亿。在崔晓波他们看来,TalkingData平台积累的数据资产,是“比较有价值的”,与应用用户的喜好和交易行为直接相关。

回头来看,腾云天下创业之初定位的“第三方的中立的数据平台”,是正确的选择。而崔晓波他们需要做的是,在这条路上“不走偏”,且“不放弃”。

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