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同样是数据分析公司,TalkingData的差异在哪?

本文作者:白玉龙 2015-09-02 12:15
导语:作为一家移动数据服务平台,TalkingData的差异化在哪里?

起点与初衷

TalkingData成立于2011年9月,是一家独立第三方移动数据服务平台。几个创始人之前都有在甲骨文做数据产品的经历,而创业的想法其实非常简单,就是做一款移动应用的数据统计分析工具。

找到第一个支撑点

了解行业的人应该知道,他们并不是先驱者,友盟在当时已经是一家成立了近一年半的公司,其产品已经取得市场认可,TalkingData想要“安身立命”,早期采取的方式就是做差异化。对于他们来说,业务的爆发期其实是来自移动游戏领域。

在2012 年移动游戏的热度开始升温时,付费游戏“一锤子买卖”的现象发生转变,游戏过程中不断消费的模式提高了对运营的要求。TalkingData发现游戏本身是一个不断产生数据的过程,并且用户基数大,游戏公司对于数据决策的需求更多。依托游戏获得了足够多的设备量之后,他们陆续推出了广告追踪、精细化营销等服务业务,并与众多传统企业建立了合作,拓展了业务范围。

差异化竞争的设想与现实

发展到今天,TalkingData已经将大数据分为统计分析系统、数据平台和数据商业化价值三部分,并与不同领域的企业展开合作。在与CTO肖文峰的交流中,他着力于向雷锋网编辑展示,同样是做数据服务,TalkingData的差异化设想与落地的方式。以下是记者与肖文峰的对话(有删减):

同样是数据分析公司,TalkingData的差异在哪?

雷锋网:为什么要做移动应用的数据分析工具?

肖文峰:在做数据统计分析工具之前,我们其实做了一款给应用市场用的推荐引擎,积累了一定的移动应用数据。移动应用分析当时国内外已经有在做的公司了,产品一共12款左右,我们把这些产品都分析过后发现只有Flurry和友盟做的还算不错。

不过他们也有各自的问题,Flurry是一家国外公司,对于国内的环境来说,落地很困难。友盟当时也是刚开始做,并且产品统计“太重”,分析“太轻”。从市场需求看,统计分析是一个刚性需求,而现有的产品并不能够满足,这让我们看到了方向。早期产品侧重于深入分析,希望打造成移动分析的入口。当然,发展到今天我们的业务范畴与友商有很大不同了。

雷锋网:这种“不同”体现在哪里?

肖文峰:友商的服务包括统计分析平台、游戏统计分析平台、推送平台、社交平台、升级反馈平台等,简单的说就是围绕开发者提供工具服务。

TalkingData的业务包括三块:针对开发者的数据收集平台(包括开发者平台、数据接口交换平台)、数据处理加工平台(收集数据之后加工处理,打标签)、数据商业化平台(数据经过收集、处理、变现的过程)。相比于友商,TalkingData除了为开发者提供服务,还与ToB类客户建立合作。

我们的区别就在于做的是大闭环,将线上的数据结合到线下。比如全城热恋之前一直以为自己的客户是中年人,买钻石是为了投资、保值,但经过我们的数据分析构建用户画像后发现,他们的客户其实主要是年轻人,买戒指是为了结婚用的。这样在广告投放上,就可以做到针对客户精准投放。

现阶段平台上目前有8万多应用,不到7万的开发者,服务企业包括金融、保险、汽车等等传统行业。

同样是数据分析公司,TalkingData的差异在哪?

雷锋网:不同领域的数据分析难度在哪里?

肖文峰:这个难度其实挺大的,人群数据的获取、激活、登录、留存、付费等等,利用通用平台就可以满足。而移动游戏需要深度运营,体系是不一样的。

应用是一个设备代表一个人,但是网游是有账号的,一个手机上可能有几个账号。如果按照设备ID来统计,肯定会存在账号统计丢失。但是如果想对账号进行分析,就需要另外一套架构,还需要将账号和设备统一起来,这样才能够判断每个玩家的所有信息。

往深度说,游戏内部有很多关卡,想要了解玩家的游戏进程,在产品设计上的方向上不同。虽然方法论的模型是一样的,都是从用户获取到留存、互动,转化成付费,甚至是帮助游戏做口碑传播都是一个体系,但里面细微的调整是需要针对每一个特定的案例来做的。

雷锋网:你们收集数据的方式都有哪些?

肖文峰:数据来源主要分为三种。首先70%的数据来自于开发者,开发者的应用如果使用我们提供的功能,就会加入相应的SDK,这部分获得的数据是与开发者共享的。其次是来自应用市场,之前与机锋、91、同步推做推荐算法的时候,签订了数据共享协议。最后是与数据第三方服务商合作,进行交换。

雷锋网:在对外宣传上你们一直强调“中立性”,指的是什么?

肖文峰:因为想去搭建一个平台,所以我们选择不站队。这其实体现在两个方面,首先TalkingData上的服务不仅有我们提供的,也集成不同公司的。比如BAT这些大公司,都在做自己的生态,可以算是我们的竞争对手,但我们的平台并不会排斥他们的服务。大公司围绕自己的体系做平台,并没有集成竞争对手的服务,这就很难将平台做好。这是服务功能上的中立。

其次是业务中立,我们是做数据分析的,虽然与各个领域的公司合作能够得到很多数据,但不会因此进入客户的业务领域。我们的一个友商就曾进入过广告行业,希望能够利用数据分析变现。不过这种做法导致原有的合作变为竞争,广告行业的公司是非常排斥的。

做好自己的业务,我们能够合作的领域非常多,盈利并不成问题,接下来可能会看到我们在穿戴领域的一些新动向。

雷锋网:保持中立在融资上会受到影响么?

肖文峰:不会。目前已经融了两次了,每次都是千万美金。其实只要对未来的方向想的足够清楚,投资人是不会干预我们的。去年我们的收支状况是平衡的,不过投资人现在还不希望我们,对于构建生态来说,希望有更大的目标。

雷锋网:为什么涉足穿戴领域?

肖文峰:公司的愿景其实分为两块,一块是想要利用数据改变企业决策的方式,我们正在建立的生态也是为了完成这个目标。另一块是让人们更加深刻的了解周围的生活环境,这需要收集用户的周边数据。现阶段我们只拿到了应用数据和位置信息,但对于光感、声音、加速度等数据整理出来,将会有很多用处。

比如同样在公园里走路,有可能是游客、清洁工,本地人等等,传感器收集到的数据可以将用户的信息刻画的更加清晰。以此做针对性推送也更加适合。做游戏行业需要更加深度的统计分析,穿戴也可以对游戏、运动背后的人进行分析。当然,就像之前谈到的,涉及到不同领域,首先就需要将整体框架做好,这是我们需要克服的。

雷锋网:创业做一家数据分析公司,最大的困难是什么?

肖文峰:困难其实主要体现在两方面,首先是发展规划。业务模式中ToB是占主导地位的,想要做这方面的服务就需要考虑清楚未来发展的方向。因为客户的所有数据都在服务平台上,如果对发展的方向不好,没几年公司就死掉了,对于客户来说,损失也非常大。

其次就是如何建立信任。TalkingData的特点就在于很多成员都是来自传统行业,对于ToB公司来说,知道需要采用什么样的沟通形式,怎么去建立信任。我们内部总结就是“既了解传统行业,又了解移动端”。

雷锋网:很多数据分析公司对于人才的需求都很大,你们怎么解决这个问题?

肖文峰:团队目前大概180人左右,在2011年创业的时候我们仅仅只有20个人。其实对人才的需求是很多公司都要面对的问题,尤其是像云服务和大数据这类对技术要求很高的公司。我们的解决方法其实也很普遍。

首先是自己培养,从学生开始就招进公司培养起来。然后因为成员在业界的多年积累下的人脉,找到了一批符合要求的员工。还有一点很有意思,团队在技术上积累了很多经验,我们非常愿意去社区、论坛做分享,这样也帮助我们吸引到很多对这类技术感兴趣的人加入。

后记

在采访的过程中,肖文峰多次提到了产品的“生态属性”,在雷锋网看来这也是他们产品差异化的体现。记者近期采访了许多家大数据和云服务公司,虽然做的都是其中一个领域的事情,但个中差异却不尽相同。

TalkingData只是众多创业公司中的一家,不过其不断拓展新领域的方式却让其独具特色。在与肖文峰的交流中,记者总是在不断的思考一个问题,当“大数据”和“云服务”口号喊得震天响却不知道有什么用处的时候,创业公司能够找到如此多的差异定位是否也可以证明,人们对于这个领域的了解还远远不够呢?

历史告诉人们,对于未知领域的探索,收获总是大于风险的,雷锋网也将会长期关注这个领域的创业者。


同样是数据分析公司,TalkingData的差异在哪?

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