TalkingData蒋奇:大数据变现的另外一个突破点是“整合&跨界”

编者按:2014年08月23日下午,由中科院深圳先进技术研究院、中国量化投资研究院等单位及机构联合举办的 “2014中国大数据国际高峰论坛”将上海隆重召开。TalkingData联合创始人蒋奇先生出席本次会议并发表了重要演讲。本文是36大数据整理。

 

蒋奇,TalkingData合伙人。拥有12年市场、采购及销售等工作经验,5年的团队管理经验。在加入 TalkingData之前,曾担任三一光电子采购部长、瑞斯康达华东大区销售总经理、巴别塔商务 VP等职务。主要负责TalkingData Enterprise企业级移动大数据服务相关业务,专注于金融、银行、证券和保险等传统行业。帮助传统企业在移动互联网时代,从海量数据中发现价值,满足企业用户对数据独立运营的需求,让移动数据与实际业务深度整合,提供全方位的大数据解决方案和定制化咨询服务。

 

蒋奇先生现场演讲观点浓缩:

1、目前TalkingData能够覆盖的移动车数据,覆盖得有8亿台设备,手机加上平板。

2、TalkingData提供给他一个通用的云端平台,让所有的应用开发团队上这个平台了解他所有发布的APP和在使用中用户的行为。以及对这些行为做相应的统计和分析。这个是靠SDK实现的,这些SDK会随着应用一起到用户。

3、目前TalkingData统计到的小米设备的整个占有率的确已经超过三星了。

4、单纯在一个手机游戏细分的游戏里面,TalkingData可以为游戏打220个不同的标签,比如这个游戏玩重度的游戏还是休闲的游戏,还是轻付费的游戏,还是付费额度在5到10元之间的。其实这些标签都非常有价值,可以倒退这些人生活当中的消费属性、消费亿元。

5、任何一个技术,任何一种概念,他只有真正的和大众日常生活发生交集的时候,真正改变了生活中不便的时候,提升了生活当中的体验时,这个技术才有价值。

6、大数据另外一个变现突破点是“跨界”。

下面是现场的演讲速记:

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蒋奇:

谢谢大家周末抽时间过来听我的演讲。我要讲的内容可能跟之前的几位讲的不太一样。因为TalkingData本身是一个比较特殊的公司,我们做的事情跟在座各位日常的行为是有相当紧密的关系。一会儿我演讲中也跟大家简单的介绍一下。

这里我想讲一下TalkingData数据复杂是怎样流转的。可以这样说,在传统的互联网领域,互联网价值是比较低的,因为很多数据模式提到的数据不能唯一的标识一个人。每个设备后面都对应一个人,所以我们去确定一台设备,以及这台设备对应这个人的行为不断做画像,打标签,我们就有可能了解一个人在现实生活中各种各样的属性,人口学属性、社会属性、购买形象诸如此类。这些信息不是敏感信息,但通过相应的算法是能够做一个概率推算的。这个是TalkingData在数据方面的一个基本模式。我们怎么拿到移动互联网的数据呢?这个也非常简单,大家用的智能机里面有各种各样的APP。这些是由各种各样的开发团得开发的,这些开发团队共同的问题是产品不管好与坏,扔到市场以后不知道用户的使用情况,比如说用户的登陆、下载、激活,在APP里面的操作行为,很多的东西都是不知道的。怎么办呢?我们提供给他一个通用的云端平台,让所有的应用开发团队上这个平台了解他所有发布的APP。在使用中用户的行为。以及对这些行为做相应的统计和分析。这个是靠SDK实现的,这些SDK会随着应用一起到用户。这个过程当中TalkingData,TalkingData提供的是服务,得到的是这些数据的使用权。用这样的模式覆盖了整个移动互联网几乎所终端数据。

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TalkingData现在合作的应用大家有四万款,像大家比较熟悉的植物大战僵尸、嘀嘀打车、360、唯品会等等,基本上大家能想到名字的都是我们的合作伙伴。

刚才提到的是什么呢?实际是TalkingData在移动测数据的积累情况,实际上TalkingData我们真正希望这些数据产生价值是什么领域呢?其实是领域。大家可以这样理解。其实在纯移动互联网这个圈子,大家都交的很响,也很热门。但实际上我们在移动互联网,我们市场了解移动互联网的现状,移动互联网本身能够产生价值的领域是非常少的,大部分的公司没有商业产品。但其实很多公司真的是很艰难的,他们靠融资找到很好的,除了一个领域,除了手游,手机游戏现在是手机互联网最挣钱的。但对于海量的一些CP的应用,他们如何生存是一个大问题。但其实他们这个价值过程的利用,拿到了很多用户的信息。这些数据其实是有很多潜在的传统行业消费的需求。我举个例子,说起来不是特别好听的一个话,比如说大家可能多少听说过使用过像阿里一系列的报告,其实我们知道我们在银行应用传统的手机银行等等的产品,其实我们知道这些产品的体验极烂,各种不爽,但我们还要忍受。我们希望打通移动互联网与传统行业之间的鸿沟,我们试图若传统行业在移动互联网做的更好。对两个来讲都是双赢的,对移动互联网是正向的事情,对传统行业也是正向的事情。

 

我们是怎么做到的?我可以简单说一下。首先我们为传统行业提供一个基础的产品。因为TalkingData本身我们能够覆盖8亿的设备,我们每天需要处理的数据量,这个体量我们覆盖传统行业,不管你是银行或者说是航空公司或者诸如此类的运营商,你们在移动侧业务流量目前就我们看没有比TalkingData更大的,共我们的客户,但公行实际上手机银行的用户也是千万量级,活跃量很少。所以我们的系统经过了8亿受众的测试,压力测试也好、性能测试也好,我们服务的传统行业本身有非常强的技术潜力。这是第一。

第二个,对于传统行业企业来讲,他们最关心的是两个问题,第一他们如何更好的了解他们存量客户。他们通过他们的一些特有的方法,包括传统的仓库了解他们的一个标准客户的简单化。比如说它的收入量级,或者说消费简单的形象。比如说这个人喜欢玩游戏,比如说这个人的属性是怎样的,这些人是无法了解的。但如果能了解这些信息,他就能更好的向这里推荐一些相关产品。不至于给大家发一些完全不沾边的信息。比如说命名我是刚刚毕业的,推荐给我一个200万的理财产品,这个我不是富二代肯定买不起,诸如此类的例子。

 

所以我们希望做的,因为TalkingData本身是非常丰富的数据库,帮助这些传统的行业做更好的,比较精准的,体验比较好的营销。最后我们能够帮传统很也做一些什么事情呢?这个事情我们一直是比较骄傲。比如说我举个例子,如果在座的有招商银行的客户,招商银行本身也就是我们的客户,招行他的信用卡部门有一个应用叫做掌上生活,我们帮助招行做了一个什么活动呢?我们和现在比较热门的游戏,像刀塔传奇、我叫MT、大战僵尸,我们做了一个积分兑换的活动,比如说我是一个手机游戏的行家,需要花三百多块钱买一个刀塔喘气的装备包,才可以在游戏里有比较好的体现。但我们可以通过合作允许这个用户只需要花9个积分就能够得到这个礼包,这个事情的价值在哪?价值是非常大的。第一个,他帮助银行解决了积分的集邮的问题。大家知道,我们的积分看上去很多,但一点价值都没有。如果我们能用积分换取一些高价值属性的虚拟产品,这是非常有意思的,至少我是愿意的。比如我玩的时候,有一关大不过去,需要买一个道具,让我冲6块钱,钱不多,但我不愿意冲,而且也不值。诸如此类的问题,但如果告诉我,用积分就可以换一个,我肯定很迅速就换了。这只是举一个场景。

当然我们做这个事情,靠的是什么?靠的就是因为我们能够找到招商银行他的用户和刀塔传奇和手机用户之间的关联性,靠的就是用户的积累。通过这些做资源整合。

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因为我不想讲的太虚,我可以多举一些例子。这里我想展示一下我们统计到的中国一些银行的数据。大家看一眼就好,知道整个中国银行移动互联网真实的情况。这是大概数据的情况。然后这是我们对某个特定的银行,对移动手机用户大概分布情况的统计。比如说这个手机银行在各省市分布的情况,这个是这个银行手机客户端覆盖设备的情况。我可以很负责任的讲,目前我们统计到的小米设备的整个占有率的确已经超过三星了,因为之前都在争。这是一个手机银行的应用,跟社交类移动端应用的关联性。这是我们一个简单的分析。其实可以分的种类很多,举个例子,比如我们单纯在一个手机游戏细分的游戏里面,我们可以为游戏打220个不同的标签,比如这个游戏玩重度的游戏还是休闲的游戏,还是轻付费的游戏,还是付费额度在5到10元之间的。其实这些标签都非常有价值,可以倒退这些人生活当中的消费属性、消费亿元。

这也是一个简单的应用关联的排行。这里面基本上排行头两位的不用看。因为这个关联度有什么价值?基本上都是在手机里面占比比较高的。我们重点要看第三到第四个的关联关系,这个关联关系做数据挖掘才是有价值的。这个是我们自己方案的一个推荐。

 

我给大家分享一些案例。其实在传统行业里面,其实有那么一批人,他们也是一帮年轻人,跟我年纪差不多。他们是特别鼓励的,他们在银行里面要求,要尽量做出一个跟移动互联网比较好的产品去竞争的产品,但他们比较受制于银行的体制或者是传统行业的体制流程、规范之类的。他们现在很痛苦,所以我们这里面是希望空间的数据以及技术帮助这些银行的产品研发人员,去更或的改进改良他们的产品。但到目前为止我们觉得做的非常好,可以很好的做产品迭代。大家可以下载一下招商银行最新的产品,你们可以很刺激,几乎看不到银行,几乎变成了电商运营。这是最初面临的困境和挑战。这是我们系统的一些截图。这是一个简单的案例,这个案例很有意思。

比如他们怎么优化受业的价值,他们做了一个APP,一个是左滑页办理现金业务,还有一个符合额度的业务。这个是他页面现实方面的优化。很简单的他可以发现一个用户从业务申请到信息等级这块用户就跑了,没有到下一步。如果他把这个放在主页也可以高很多,就把这个改为这样子。其实各位可能感觉不到,当你们用一个感觉优秀的产品,其实我很负责任的高速大家,这个产品真正来自亿灵感的部分非常少。他需要大量的测试,大量的调优,才能够在很多细节上面给大家不一样的感觉,传统行业缺的就是这样的一种心态、态度。

这个也是一个类似的例子。这个是对于整个投放效果的优化。基本是这样的,招行投放他们的产品有很多的渠道。比如说发短信或者诸如此类的。大家点开看一看,不光不会点链接还会骂你。但他也有很多优化的策略。但这些噪音是无法辨别的,用了这样的平台之后,他能够非常好的评估他的渠道,对用户来讲是没有打扰的,是感觉很好的。

这是有关运营方面的检测案例,这是几个产品优化的一些具体案例。这是他自己的成长曲线。旁边的招行掌上生活还是非常方便的,现在已经覆盖了整个招商信用卡用户70%的用户。有招商信用卡的用户有70%下载了掌上生活。

 

这里我是想表达一下自己的创新合作模式探索,其实我参加过很多大数据的论坛,我不太参加会,我是比较木那的人,我学光电子,我开过饭店,之前做移动互联网,现在做大数据,听起来很跨界,其实我的体会是什么。我觉得任何一个技术,任何一种概念,他只有真正的和大众日常生活发生交集的时候,真正改变了生活中不便的时候,提升了生活当中的体验时,这个技术才有价值。这是我体会特别深的。我觉得现在这个领域和场景也非常多。但真正能够非常扎实的落到地面的大数据方案、数据是凤毛麟角的。

TalkingData我们是非常低调的公司,可能跟我们本身拥有这么多数据有关系,我们不愿意张扬,但我们更想做的事情是,我们如何让这些数据,真的能够改变影响他的生活,这里面其实光高TalkingData是解决不了的,TalkingData是数据加技术的公司,我们要解决任何一个应用场景,需要真正懂场景的人才可以做好这些事情。其实这个过程中,我觉得传统行业还是让我很敬佩的,因为我们在传统行业,不管是银行、证券还是保险,你是餐饮。我昨天还跟××吃饭,他们其实是想了很多的点子,如何人一些手段让我的顾客得到体验,他们想了很多是真的能够落地的。我可以举几个例子,背后都是大数据,都是这些人在想办法,在找解决方案。

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我举个例子,就还是招行的例子,招行信用卡,他之前的信用卡很强,但就是在最近一两年里面,招行信用卡是落后了。因为他的发卡率是极低的。一百人申请了信用卡,70%以上的人没有。为什么?我提交一个信用卡,他各个审核,没有这个人的资信信息,无法给你一个风险判断,只能靠人线下的了解,打听你的信息是否真诚,诸如此类的,很多人很烦,不被信任的感觉,就不要了。我们尝试把首次发卡缩短到3到5分钟,这个也很简单,我们只需要用户在线上提交你信用卡申请的时候,填写你的工作地址和家庭地址就可以了。我们怎么做后面的识别呢?我们在手机客户端填写内容的时候,招商银行掌上生活是可以提取用户的设备号,不是手机号。提取手机号是违法的,设备号作为设备的唯一表示是可以提取的。把这个设备信息,用户填写的家庭地址和工作地址的信息同步传给TalkingData,TalkingData会在自己的数据库里面匹配这个设备,匹配好以后,因为这个设备日常的生活当中会有一些位置上传到TalkingData,这些位置信息是有动态分布的,比如说工作时间,我们发现你的经纬度基本上固定在一个地方,在休息时间,我们发现你的经纬度也是一个相对固定的时间。我们会反算这个经纬度对应的接到信息。这个街道信息跟你填写的住址和工作地质会有一个银行认可误差率。银行认为基本上填写信息的有两个极端,可能是瞎填,要么是填的相对准确,所以我们做一个粗略的匹配,我们就知道这个人的信息填的是不是准确。可以反馈结果给他,交行就可以第一时间高速用户。这个只是一个非常简单的例子,大家可能不会有感觉,我现在申请信用卡,为什么没有被批,其实后面有大量的数据,像我们这样默默无闻的人帮你们做事情。所以我特别希望大家理解,TalkingData我们做的事情,是真正想给大家带来便利。

 

这里面就涉及到各种探索和创新,这里面是需要有一个产业链,很多外围的企业帮助做这样的事情。再举个例子,跟金融相关,关于授信,现在的小微贷款盛行,像美国的一些传统的机构,都是用的传统的模型。现在有专门的公司,他们专门用移动互联网数据做一个人的信用分析。比如说你微博的名称长短,你登陆微博的时间,你的好友的名称情况。你应用里面登陆的时间,使用时长,你应用列表的关联性,这些都会成为评价你信用结果的风险因子。因为我们很难理解,这样的数据跟你信用的关系有什么关联。其实我们现在也不清楚,我们就需要这样的,他不断做这样的验证,我们才能最终找到它的逻辑关系,这里靠的是什么?第一要有很高的数据,第二个要跟实践结合。TalkingData提供数据的支持,如果这个可以,后面我想大家做一些线上的小额贷款申请的时候,可能对于很多没有信用记录的年轻人来讲,比较有优势。还有一个例子是车险,大家知道今年所有保险的定价会全部放开,大家再往后买车险是这样的局面,你的驾驶技术好,行驶习惯好,可能你是半价或者是三折。如果你一年出多少次事故,可能几倍都不愿意给你。我们很多的导航会提一个用户日常很多价值前面的数据。比如是否经常在高危路段行驶,是否经常加油或者刹车。这些都会成为未来定价的因子,这是我们正在合作的项目。

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这是我们跟招行跟游戏的跨界合作。这个基础上我们帮他推荐了两个游戏,就是刀塔传奇和我叫MT。通过这种合作,我们在当日给招行信用卡带来了5万个绑定用户,转化率是非常可怕的,这是什么两极呢?银行类的应用要实现转化的平均成本在两百到三百块钱,我们通过这样的合作,他基本上没花一分钱,达到了5万转化率,理论上省掉了上千万的费用,对游戏来讲也是一样的。

这是我们跟光大银行合作的案例,这个案例就更加悬乎一点,光大银行在银行里面不是太好的,很多银行有杀手锏,比如说招行的生活应用、公行的支付应用。我们光大做一个跟NFC相关的应用,他想把一千万撒在整个大陆地区,一个地区可能就几百万就没了。

TalkingData我们帮他勾勒出哪些用户是NFC手机用户,这里面几个纬度,第一机型和运营商,运营商好像只有移动和联通支持,这个第一遍过滤,第二个是地域。地理信息我们有。第三个是特定应用安装,因为NFC基本上小额支付,这个会在应用端装一个小额支付的应用。第四个典型行为特征,这些小额支付最常见的是坐公交、地铁。光大想了一个点,在一个时间段他是常开车的,我们也可以排出掉他是坐着不动的,我们也可以确定他不是作公交就是坐地铁。我们可以做频繁称作公交和地铁的筛选。我们把南京400万的用户最后只筛了5万个用户,他只需要送达这5万个用户。所以他最后完成指标预算。这是最简单的案例。以上就是我的分享。谢谢大家!

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