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TalkingData's Blog

现在开始,用数据说话。

峰会瞬间 | TalkingData CEO 崔晓波:移动数据 跨界融合

  • 十 12 / 2015
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Data, Enterprise, Events, News

峰会瞬间 | TalkingData CEO 崔晓波:移动数据 跨界融合

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TalkingData CEO 崔晓波

演讲主题:移动数据 跨界融合

崔晓波:欢迎大家来到T11全球移动大数据峰会,TalkingData用数据说话,在这里向在场的100多家媒体、18个行业、343名服务代表和60多个合作伙伴,以及所有在场的朋友们,总共是1893人到了现场参加我们的T11大会,感谢大家。

在过去的四年里,移动互联网无疑是高速成长的四年,人们创造了如此多的应用,如此丰富的内容,已经影响到人们生活的方方面面。TalkingData非常幸运能够置身其中,我不知道在座的感受是不是跟我一样。刚才中移指数已经反映了现在整个在中国移动互联网的使用,使用移动互联网的人群已经达到了13点几亿,跟过去相比增长了3倍,这无疑是非常大的增长。

我们来看看,对人们的生活到底有什么样的改变?实际上手机已经成为人们的一个日常的伴侣,从你早上一睁眼就要打开手机看看今天是几号。查查是否是黄道吉日,我可能用墨迹天气看一下天气怎么样,要不要带雨伞,选择不同的出行方式,可能要听听广播,出门的时候用滴滴打车叫个车。那么,在过完一个忙碌的上午,到了中午的时候,依然可能会打开雪球看看股票的情况,虽然股市不好还是要关注的。我们要打开新闻的客户端看看新闻,有没有感兴趣的内容。甚至经常会看到90后、00后的小朋友用爱奇艺看看片子,用唯品会淘淘货,傍晚可能去吃饭,是不是要预约个车,用美拍分享个照片。甚至我可能是要用YY玩游戏,还有花千骨,他的游戏依然很火。临睡前根据自己的生活习惯,找一找育儿的知识,十一马上要到了,我琢磨一下去哪玩,爱车的朋友去汽车之家看看汽车的资讯。所有的应用有一个特点,特点是什么呢?他们都是TalkingData的客户。TalkingData现在其实已经在支撑着移动互联网众多的应用,大家都在选用TalkingData的平台,使用着TalkingData的工具,享受着TalkingData所提供的服务。

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6接着张天爽研究的一些观点,让我们继续看几个数字。第一,在一台智能手机里面到底安装了多少应用?大家都在关心,有多少是被人经常使用的,有多少是将使用的,一台智能手机里面在中国平均会安装41款应用,苹果和硬件厂商所预装的不算,要装41款,其中经常被使用的25款。最后这个30%是什么意思呢?30%在使用TalkingData的服务工具。平均一台手机大概会有10几款应用都在使用TalkingData的数据和服务。我们觉得责任还是很重大的。问题就来了,为什么这么多的开发者会使用TalkingData作为一个创业公司的工具和服务,他们看中的是哪一点,这几年TalkingData是怎么走过来的?我们到底服务了多少应用和开发者,接下来我从TalkingData的视角给大家分享一下TalkingData怎么一步一步跟着移动互联网做起来。

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我们把整个数据工具的发展分成了三代,第一代简单说是统计分屏时代,这个时代的特点是什么?基本上是我们刚刚创业的时候,在2012年为代表的,是我们跟很多开发者聊,不管你是做什么的,新闻、天气、电商。但是他们都是有一个特点的,需求特别简单,简单到什么程度,我们只要一个工具,能够让我每天看到到底有多少客户安装了我的应用,有多少客户每天都在用,我就满足了,简单吗?看起来简单的东西往往是非常复杂的。那时使用我们工具和平台的全是创业公司,像滴滴、唯品会,聚美,现在大家已经是上市公司了,这是移动互联网带来的必然结果。

后面几年我们发现,使用我们的全是大公司,360、网易、搜狐,发生了什么?其实这件事并不好做,我给大家举一些例子,移动网络是非常脆弱的,把数据做准是非常困难的。2014年我们第一个统计分析产品上线的时候,我们在后台会看到很多数据,这个数据很奇怪。举个例子,很多手机上传过来的时候你会发现时间是1950年,1970年。为什么?很简单,在当时手机的ROM有很多BUG,还有更多的,大家知道有黑色产业链,有水货刷机厂商,他们刷机的时候是不改时间的。网络上的错误带来的东西需要在TalkingData平台上进行纠错,纠错是非常复杂的过程,要有很多数据模型、方法去算,算统计日还是发生日,用方差还是其它方法。

第二,由于移动设备这么碎,刚才中移指数报告已经说到这点了。造成所有的设备是不标准的,传上来的数据非常乱,乱到什么程度呢?给大家举个例子,比如说我们想去看看这台手机用的是哪个运营商的网络,如中国移动,会提供上来什么信息呢?中国移动,中国移动香港,中国移不动等等,所有这些要怎么做呢?要进行标准化,所以只有像TalkingData这样的公司,才有这样的运营团队,每天在处理三四百款机器的标准化工作,把它归类。大家如果看这个,你们会看到小米的手机总共有多少?苹果的设备到底有多少?如果不做标准化怎么可能得出这样的结论,所以这是一个复杂的工作,把它做到极致是非常难的。所以,这是为什么我觉得第一拨移动开发者在使用TalkingData产品的原因。在这个阶段的后期,特别是在2012年底、2013年初的时候,我们发现有很多开发者出现了高阶需求,他开始关注留存率,那个时候在国内没有任何公司去提留存率的概念,TalkingData是第一家实现了留存率洞察、包括断代分析的公司。所有类似的产品全在拷贝我们的,留存率分析是真正让移动互联网真正从一个统计分析开始向细的分析发展的过程。

第二个需求也出现了多维分析,按各种各样的维度筛选我的人群、洞察我的客户,我要看在腾讯这个渠道上,某一个时间里面,然后在某一个省,然后使用某种机型的客户是什么样的。这个是多元的,这种需求出现了,而我们满足了这种需求,TalkingData也在市场上第一个推出平台,经过这个发展就夯实了我们做移动统计分析的基础。

到了2013年,移动互联网整个格局又在变化,真正开始出现赚钱的开发者了。大家知道,很多报告里面都会提,2013年是移动游戏高速发展的一年,很多爆款的游戏都是从这一年开始出现的。从TalkingData的角度来看,我们发现了一个群体,他们很重视数据,甚至他们的生意就是数据,这个群体就是以移动游戏为代表的开发者。他们跟普通的游戏开发者不同,因为我在做生意,做生意本质是什么?我非常的关心,你告诉我怎么能把这个做的更好,我怎么衡量我的客户成本,我的回报是多少,包括更为重要的是数据到底能帮我什么,你能帮我提高赚钱的效率,或者赚钱的金额吗?这是他们衡量数据产品是否有用的唯一标准。

我们跟移动游戏的开发者一起去实验,如何构建一个真正帮助做生意的一套数据分析。这个时候我们推出了很多功能,非常贴近于这些应用或者这些行业。在游戏里面我们有等级分析、关卡分析,这些人打到这个级别为什么打不上去,我们会看他的虚拟物品,分析一些虚拟物品是有用的。有一些虚拟物品你应该做活动,我们从游戏行业学到很多,以至于现在市场上对我们有很多误解,某大厂说TalkingData就是一个做游戏分析的公司,但是那只是我们在2013年做的一个分析实验。

广告领域也是这样,我们发现整个移动互联网的发展业态不是特别健康的。为什么?广告网络想去赚广告主的钱,但是效率不够高,怎么办?就是去骗,然后用假流量,广告主手里也有钱,也想往里投,但是怎么办呢?依靠广告网络提供的数据给钱,这是不能接受的。TalkingData那个时候就发现的这个商机,就推出移动广告生态里面一个监测平台,到目前已经是最大的平台。整个移动互联网的广告流量每天有1/4经过我们。

这个时候,我们又发现更有意思的事情发生了。传统行业开始转型了,我们第一批像招行、银联、平安这类金融客户,都是2013年发展接触的。这些企业非常优秀,我们跟他们交流的时候,发现他们的姿态很低,不太像有些国企,他们真是抱着一种虚心学习,希望渴求数据,渴求在移动互联网中取得成功的企业。我们也投入了很多资源,结合他们的业务发展工具,他们所需要的服务,提炼数据加工算法。所以就出现了很多垂直行业,第二代移动分析的代表是什么?垂直细分,用一个通用的东西在其他领域可能是成立的,在数据这个领域一定是不成立的。数据脱离了业务一定是不成立的,这是我们的结论。

接下来到了今年,很多客户提的需求非常具体。为什么?他说你们做的工具非常好用,帮我们把数据采集,包括整理这件事情做的非常好,然后我可以看到我的客户在流失,我可以看到我的客户是否忠诚,但是有一个问题是我什么都干不了。做一个营销活动的时候,能不能推销,怎么推广广告网络。以前只能按照设备类型来选,或者按地域做广告,或者做时间投放,但不支持按人群。这对TalkingData来说真的带来一个挑战,我们得帮客户能够投出去。TalkingData去投的时候,这个市场要说可以,这就是TalkingData的故事,我们的工具产品经过了三代。我觉得我们没有什么秘诀,我们的秘诀就是只有一个,满足客户的需求,因为我们只关心一个词,我们名片上只有三个词:移动、数据、价值,我们唯一的价值是给客户创造的价值。如果没有给客户创造价值我们就没有价值。我们在不断的给客户创造价值,这是我们TalkingData数据的故事。

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现在我们到底服务多少应用,多少开发者?前面几位领导的数据因为是我们前面给出来的,是以前的一些新闻报道的数据,稍微老一点,最新的数据我们支持了73000名开发者,在我们的平台上我们服务着9万多款应用和游戏,另外一组数据意味着什么,刚才大家看到了TOP前20,如果大家关心TOP100和TOP1000的话,大家可以到我们的网站看。前100里面有30款是使用TalkingData的,在游戏赚钱的里面前40款里面都是使用TalkingData的。

我们是一个数据公司,TalkingData的数据体量到底是多少,有些指标是被我们定义为孵化指标,经常有这样的数据,我们覆盖过多少,我们有多少亿,但是真正的只有一个,就是你的活跃度,目前TalkingData整个的数据,包括设备的活跃度,月活达到了6亿。右边其实比较明显了,我们跟传统房地产、快销行业交流的时候,他们非常惊讶,在移动互联网已经出现了这样的公司,数据体量和维度可以跟BAT相当。他没意识到移动互联网带来了这样的公司,这样的机会,所以现在其实我们在总体的盘子里面,在整个市场里面,从公司角度排名第二。所以这是TalkingData的数据体量。

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也有很多跟技术,或者跟IT相关的同行关心TalkingData的数据体量,处理的能力是什么?我们线上平台里面,每天的入口数据是10个T,实际处理的每天应该是50T到60T之间,是我们的数据体量。给大家一个感性认识,因为大家都在谈大数据,我们其实不谈大数据,我觉得数据大不大是要事实说话的。

第二,我们每天服务10亿次交互会话。每天处理的事件,你在业务里面,特定很多跟业务相关的事件,这是待会我们林总分析的重头戏,每天处理事件100亿次。

这是从我们数据处理能力上来看的,接下来我们看看数据真的有这么大的处理能力就够了吗?一定不是的。实际我们有很多的客户提出更深的要求,在我们即将上线的产品里面就有这个功能,叫做客户洞察,洞察什么呢?他会让你非常吃惊,你会看到你的客户群里面每天在哪个商圈活动,他们喜欢哪个品牌的牌子,主要去哪吃饭?这不是统计分析的内容,是TalkingData数据服务的内容,但是我们怎么做到的呢?实际上我要感谢我们的线下团队,我们有几十人的线下团队,他们每天在负责采集各种各样的线下的POI,帮助我们的客户标识在中国2072个一二线城市,2500家购物中心,大概200万个主流线下场所的信息,我们会跟所有客户数据做匹配,告诉这些客户这些人在哪,每天都去哪,所以这是我们回馈客户比较重要的一部分。

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我们数据的故事要展开去讲的话,可能能讲一整天,会专门有会议介绍我们数据的能力。但是从我们整个数据的加工来看,现在我们已经提供了8个行业,差不多400个体系的数据体量,涵盖人的消费、活动区域、包括偏好、人口属性、地理位置等很多的信息,下一步我们要做的一件事情,就是继续开放我们的数据能力和生态,回馈我们的客户。这是TalkingData从数据服务角度要做的。

对客户来说,提供了很好的工具,有很强的数据加工能力就够了吗?最后我们发现,远远不够。为什么呢?就像刚才所提到的,数据脱离业务,脱离行业,脱离客户需求什么都不是。所以,一方面我们服务了很多客户之后发现,客户需要有一套方法论指导他。我们实际上是总结了移动应用的这种生命周期。包括他做运营的方法论。我们写了一本书,把所有的指标定义做的标准化。

为什么需要?因为大家可以说同一种语言。你好像说的是同一个东西,但是不是,所以行业需要标准,这是我们在2013年做的,我们定义了所有互联网领域的目标,我们解释每一个指标干什么呢,每一个指标会用在什么场景,每一个指标发生问题的时候怎么解决他的定位问题,这是我们当时在做的。每每媒体上会看到大家引用我们的AARRR模型,互联网整个运营的时候是一个漏斗模型。要转换它,把它留住,要做转化。它是有规律的,所以我们发明这个模型的目的是希望客户不再关注每天几百个报表,每天只要看几个指标就能反映你的业务。我们今年看这点已经被实现了,特别是在我们的客户里面。

逐步我们就发现,特别是在我们服务行业客户、企业客户服务金融、汽车、房地产、这奢侈品等行业的时候,发现必须得有现场咨询师。在移动互联网时代,必须有工程师跟客户工作在一起。现在我们日常跟客户工作在一起的会有四个团队,第一是有数据咨询师团队,他在做什么?有很多客户说,我报表解读就有问题,你工具很强大,给我们提供了很多报表,但是我有点看不懂,我今天输入突然降了,到底怎么去分析定位这个问题。你能不能派一个人帮助我,教我,我们可以派数据咨询师,分析师去到现场会帮助分析你的业务,在电商里面是不是客单量?他们会做这个工作,他们在产品优化,你的产品怎么才是一款好产品,是一款合格去推广的产品,营销活动怎么做,他们会来帮你。

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第二,领域工程师,他们是技术专家。现在数据都在TalkingData那边,但是我还有CRM的数据怎么办?你得派工程师把这个数据取出来,放在你们的系统里面做分析,跟你们的数据配合。我们这个团队会帮你真的去做所有的数据的分析,完成比较复杂的分析工作。从今年开始越来越多的客户开始跟我们提需要有种算法、模型的科学家帮助,有风控的需求,广告模型的需求,其他的模型需要建模,做预测,需要数学的知识,我们就会有数据科学家的团队来做。这些团队会形成整个服务的体系,然后给整个客户服务。

但是还有客户说还是不够,我们做了很多项,做到最后,客户都会说你们的产品好,你们的人也很好,但我这做分析的人缺,数据开发的人缺。TalkingData有腾云大学,未来一年里面投入依然很大,我们想培养2000名数据专家到他们那里为他们工作,这是我们TalkingData的体系,我们认为没有服务的数据不是数据。

下一步要干什么?我们命名TalkingData的时候就有一个国际化的梦,希望走到全球,目前已经在欧洲、美国、日本已经组织了分支机构,服务当地客户,移动互联网真的给人们带来了很多的机会。移动互联网本身就是跨国的,因为我们的客户是国外,就要求你的服务跟上去,所以现有我们的服务是一个自然的延展。那么,今年我们会做一些比较大的事情,下半年会在美国建立TalkingData的研发中心。

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但是我们的目的可能跟很多公司真的不一样。为什么?要在美国建立TalkingData数据研发中心非常简单,我去很多次硅谷,希望找到美国顶尖的人才回到中国来工作。硅谷工程师的社群有两拨人,一拨印度的同胞,一拨中国人。印度人做高管和软件开发的工作,中国的同胞在干什么?数据科学家。在美国顶尖的这些做数学的人实际上是华人居多,但是真正到了这些高科技公司里面,你会发现做数据算法模型的人基本上都是中国人。为什么?很好理解,中国人数学底子好,又爬不上去,就踏踏实实干点活。他们都想回来,看到中国巨大的市场,看到了这么大的数据体量,看到了很多很多机会,但他们也犹豫,环境、交通、子女教育。后来我们想,为什么非要他回来呢?实际上他可以利用TalkingData提供给他的数据资源,客户资源,能够帮我们做成数据生意这件事情,就OK了。所以我们灵机一动说,我们在美国建研发中心,3月份去硅谷的时候就跟当地的首席科学家做了一个将近300人的沙龙,就敲定了这个想法。散会了以后有50人找我,马上可以谈offer,我说还得等一等,我们得把我们的数据能力包装好。得有足够的数据预测平台,让他们建模型和算法的时候,才让他们来。

他们可以选择来TalkingData工作,也可以选择还在原来的公司上班,但是来帮TalkingData,所有这一切会变成什么模式呢?美国会变成中国的数据加工厂,会变成中国的数据生意外包,很多人当时就很质疑,我觉得这个趋势已经来了,我们是顺势而为,这是我们在全球市场里面的一些想法和动态。

我们要Form China To world,走向世界。我们跟NewZoo经历长达一年的合作,今年完成了对NewZoo的战略投资。CEO也来到现场,下午应该会发表比较精彩的演讲。但这只是开始,因为中国的企业,中国的数据企业走向全球这只是第一步,我们相信我们在未来的半年到一年里面也会发布很多新闻,请大家关注我们,继续支持TalkingData。谢谢在场的,以及没有在场的很多客户和合作伙伴,没有你们,我们不可能走到今天,也不可能成功,有了你们我们未来会更好,所以对所有在场的客户以及合作伙伴表示感谢,谢谢大家!

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