覆盖超30亿移动设备，8万开发者后，TalkingData正作为数据公司挖开传统行业金矿
昨日，创业家微信发出大数据系列的前两篇，分别为：它是捧红纸牌屋和小时代的背后推手，程序猿们要启动下一个万亿级生意？以及2016年上半年大数据融资盘点：谁在寒冬起舞？
这是创业家&i黑马大数据系列报道的第三篇。我们已经进入了一个数据驱动的时代。那么，你知道自己公司里的数据该怎么用吗？
文丨杨洁
来源丨B2B圈
对于绝大多数移动应用开发者而言，TalkingData并不陌生。有超过8万名APP开发者，每天会通过TalkingData，查看自己的APP的数据变化：用户留存率、活跃度、页面访问路径、渠道分析等。
TalkingData最早从移动应用数据分析平台起家，但如今，它的眼光早已不限于此。早早就已切入了传统领域，并在2013年起，就拓展进了各类传统行业，为企业提供数据更新和分析服务，并协助企业跨界营销。对于创始人崔晓波而言，他的目标，就是做一个平台级的大数据公司。“我们希望数据能改变企业做决定的方式。”这是崔晓波最初为设定的愿景。
找到APP数据分析工具的“灵魂”
当数据采集和存储技术的革新逐渐完成，数据分析在美国也成为创业的主流。但是，成为一家单纯的技术提供商，却并不是崔晓波的目标。
和垂直于某个行业的数据分析公司不同，在TalkingData平台上，已经覆盖了金融、证券、地产、航空、出行、电信、电商等不同行业的企业级客户，由TalkingData提供数据资产管理、数据采集和分析等，以及为企业业务进行咨询。用崔晓波的话说，一切围绕着数据，用数据影响企业的业务，让数据带来价值。
在国内的数据分析公司中，TalkingData是不多地表现出向平台级进化的公司。在崔晓波看来，从技术切入大数据领域，在现今国内的大数据创业环境下，还是一条非常难走的路。而这也是他从业多年以来，根据自己的经验做出的判断。
国内有数以百万计的APP开发者，移动应用数据分析无疑是一个巨大的市场。在4年多以前，TalkingData初进入时，当时也已经有了七八家公司在行业内耕耘，知名的，比如百度和谷歌的数据分析平台，以及友盟、CNZZ等。
当时的崔晓波，从Oracle离开不久，经历过一次不太成功的创业，正在寻找新的方向。“我们算是个挺另类的公司。”崔晓波说，“刚做这家公司的时候，我们的团队，大多都是从Oracle这样的大型企业出来，一群人每天就坐在公园里，讨论了很长时间，就讨论愿景。”
“用数据改变企业做决定的方式”这句话，就是那时候崔晓波他们讨论出来的。他们认定，中国会出现像谷歌、亚马逊这样数据驱动的公司，因此，改变企业用“拍脑袋”方式做决策，成为他们的最初想法。
而在已经有竞争者的状态下切入移动应用数据分析领域，是因为他们研究了国内的七八家公司，以及国外的30多家公司后，得出了一个结论：“国内的数据分析都没有灵魂。”
“中国APP数据分析，是把一堆报表推给客户，有渠道的，有设备的，有运营商的，有活跃用户的，我都交给你，你看就是了。客户不知道这些报表之间都有什么关系，自己应该做什么。”崔晓波说。“而国外的产品，我们比较后发现，他们有方法论，他们认为应用运营是有生命周期、有规律的，而他们的产品设计，也是从这方面出发，完全贯穿其中。”这种“方法论”，就是崔晓波所说的“灵魂”所在。“其次，国外的产品更加专注，有独特的功能。比如说AB测试、漏斗分析。而你知道吗？当时国内的产品，连留存率都没有。”
这些成为了崔晓波决心进入这个市场的原因。他认为，虽然业内已经有了多家公司，但市场的空间，完全还可以扩展。而另外一个原因，崔晓波说，是因为他想做百度等公司之外，一家真正“中立”的第三方数据公司。
崔晓波和自己的团队做了个爬虫程序，把当时主流的应用商店，包括91助手、机锋、飞流、安卓等200多家下载站“扒”了个遍，得出的结论是，10万个有效的下载包中，3.5%在使用独立第三方的应用数据分析服务，8.9%都加载了Google Adwords。在实际数据显示的刚需面前，崔晓波决定，就从这个方向下手开始创业。
2012年3月，应用数据统计平台TalkingData Analytic上线。但与市面上很多的统计平台相比，它增加了很多的新功能，包括用户留存率、用户转化比例、多渠道数据筛选等。TalkingData总结了一套方法论，那段时期也写了很多文章，对应用生命周期的每个阶段需要哪些指标、涉及到哪些场景等做了梳理。当客户的应用出现活跃度下降、收入震荡等问题，TalkingData会指导他们一步步拆解，定义到真正的问题所在。“我们认为，开发者需要的不止是一套工具，而是需要有人教他怎么分析问题。这是我们的差异化所在。”崔晓波说。
产品有了，接下来就是思考商业模式。但是当时国内市面上基本所有的类似产品都是免费模式。而崔晓波认为，当时TalkingData的这些产品差异性还不足以成为收费的理由，因此也采取了全部免费的模式。
转折点很快就出现了。最初，TalkingData服务的对象都是类似于天气、日历等工具类应用，它们的差别不大，需求也很相似。而到了2012年下半年，情况却发生了变化：一批真正“有钱”的应用出现，并且它们对应的市场也逐渐成型了，它们的需求开始深化，面对的用户数据量也更庞大，它们开始深切关注如何基于用户行为进行分析，这种需求和具体业务的关系也更紧密。在离钱更近的一端，数据的价值开始逐渐得到重视。
从游戏行业开始转折
崔晓波他们最先观察到的是广告相关的变化。他们更深地分析之后，确定了四个方向，最后推出了三个试水的产品，分别对应电商、广告、游戏三个“爱花钱的”领域。
针对电商的产品很快就夭折了，因为当时电商行业本身也开始整合。TalkingData针对广告的监测系统Ad Tracking在2012年8月上线，收获了百度、金山、新浪等大型客户。而游戏，却是TalkingData在垂直行业内打法的最佳实践。
游戏是当时“吸金”的行业，游戏开发者对用户的行为更加关心，这些数据和他们的收入息息相关。而在当时，垂直的游戏数据分析平台，在海内海外基本都是空白的，游戏业对很多指标的认识还并不统一。TalkingData推出了Game Analytics，同时也把自己针对游戏公司的方法论，一起卖了出去。
*TalkingData创始人崔晓波
崔晓波说，这场新的战斗在两个月内就宣告结束。TalkingData拜访的第一家游戏公司，就是当时如日中天的zynga。“我们找到它的数据分析团队，将第一个版本的产品提供给他们，说我们做了个数据分析产品，请你们提个意见。结果他们说，这个比我们自己做得好，就用你们的吧。”崔晓波回忆起来，摇了摇头，说“很神”。
在国内游戏厂商中的推广也非常顺利。大多数游戏公司，在此之前，已经使用了TalkingData的数据分析平台，对他们的新产品也接受得很快。除了中小型游戏厂商，包括盛大、趣游、腾讯、EA等大型游戏厂商，也全都使用了TalkingData的游戏行业数据分析工具。三个月后，崔晓波打开了一家应用商店里的游戏排行榜，“排名前100的游戏中，有55家都应用了我们的服务”。
talkingData的盈利模式这时也随着更改了。崔晓波研究了下当时游戏的类别、排名和用户活跃度，制定了新的定价策略：每天日活用户在2万以下的游戏免费；日活跃用户在2万-5万的，按标准付费；超过5万的，价格面议。而这，也得到了广大游戏开发者的认可。
“其实也没赚多少钱。”崔晓波说。但是，这却标志着，TalkingData的大数据服务，从平面化，开始向行业纵深化转变。而崔晓波认为更大的意义是，对他而言，一些新的发展思路清晰起来：一家大数据公司进入一个新的行业，应该采取什么样的方法。
“首先要用强资讯、强化方法论的方式，去教育、开启这个市场；其次是要有自己品牌。当然，你还要有非常出色的产品。”TalkingData的数据报告部门，也在这之后成立。
然而，互联网市场，并不是崔晓波的目标。他简单算了笔账：“整个游戏市场，端游、页游加上手游，大约有1500亿元的市场规模。在线广告也就几千亿。而一个金融市场，就是40万亿元的规模。”崔晓波那时在想，下一步，他们要向传统行业走去。
从业务场景切入传统领域
2013年左右，金融业也正处于战略转型的关口。金融危机的反思、用户消费行为模式和市场竞争格局的变化，都推动金融业向提升客户体验、转向互动和自主服务等方向转变。在互联网发展的驱使下，商业银行开始向移动金融转型。
在这样的前提下，银行、保险、证券等行业，都有了和TalkingData合作的意愿，希望TalkingData能提供数据分析工具，并且辅助移动应用的运营，将内容推送给目标用户。
崔晓波举了个例子。例如招商银行要发布一款信用卡或理财产品，就需要圈出符合需要的目标用户。而针对招商银行庞大的数据资产，TalkingData的服务可以为其准确地筛选出这部分人群，比如是在北京地区居住、年龄在25-30岁之间的年轻女性、在招商资产达到200万元以上、经常去国外旅行等等。
换句话说，TalkingData为金融业客户提供的，就是对他们的数据资产管理服务。同时，TalkingData本身也是一家数据源公司，在移动端累积了大量的数据资产，针对有数据需求的行业客户，TalkingData会将数据进行清理、转换、脱敏隐私保护，加标签，对接给客户。
TalkingData有这样一个案例。他们发现，《刀塔传奇》以及《我叫MT》这两款游戏的用户属性和招行信用卡中心需要的用户属性很契合，于是促成了其中的合作，还支持了后续的信用卡积分的礼包和活动等，最终为招行带来了5万个绑定用户。
而TalkingData的价值，也就完全体现在数据上：将客户的移动数据优化，做数据管理和交换的平台。
崔晓波透露，现在，国内全部的13家股份制银行中的12家，以及排名前十的券商，都已经成为TalkingData的客户。除了金融之外，TalkingData也已经服务了地产、零售、航空、交通出行、汽车、电信等传统领域的大量企业级客户。
从移动应用的数据分析切入，从工具做到现在与行业结合的数据分析平台，用崔晓波的话说，TalkingData找到了一个较为轻松的打法。
在重度垂直的时代，数据也日趋精细化，和垂直行业的对接需求，也越来越强烈。但是大数据如何与垂直领域公司的业务结合，仍然还是个在探索中的命题。
限制垂直行业公司大数据应用的，仍然是老问题，数据源的单一，以及应用场景的缺乏。尤其是传统行业的企业，它们大多只拥有自己的单一数据源，并且无法对之进行优化处理。即使它们找到了其他的数据源，也缺乏与之谈判的能力。同时，它们也更加不了解，数据分析和精准营销，将为它们的主营业务带来什么变化，缺乏应用的场景化。
BAT的优势，在于它们形成了完整的大数据闭环。它们经过数据收集和分析，有具体的业务应用场景，以及用户的数据反馈，将B端和C端完整地结合起来。而在多数垂直行业中，这其中的环节，还是割裂的。
“数据这件事，对企业来说，比起传统IT来它们要更为重视。”崔晓波说。“以前我们在Oracle，出去谈业务，见的是客户的信息化主任、CIO等IT和信息化部门的负责人。而现在我们去谈数据业务，基本都是企业的领导亲自来谈。对于他们来说，重视的级别，完全不一样了。”
Talkingdata也给自己定了个规则，那就是，在传统行业中，一定要从业务部门开始切入。他们讲的不是技术，而是针对业务，去阐述的产品和服务，能给企业业务带来什么样的变化，解决什么问题。而事实证明，这样的切入速度，也会更快。
TalkingData的业务集中在移动数据管理与分析等上，但在平台上，现在已经有几百家大数据应用公司和展开了合作。尤其是垂直到细分领域的营销、销售、社交数据等，这些“离钱最近”、场景也比较成熟的地方，存在着众多机会。崔晓波举了个例子。比如，在地产领域，就有专门做商业地产选址的应用与合作。而针对售楼业务，可以通过看房人信息，统计和分析户外商业广告牌的效果，以及地推效果最好的区域，而合作伙伴据此开发出的应用，可以将地产公司的传统售房成本降低1/4。
崔晓波也希望，国内的大数据产业，能够形成相互合作、相互影响的生态圈子。为了完成产业闭环，TalkingData设立了一支人民币基金和一支美元基金，专门投资海内外的大数据技术和应用公司。
“我们还有第二个愿景，是要用大数据来改变人们的生活方式。”崔晓波说，“当年写下它时，感觉这句话非常‘虚’，但是现在，我开始觉得，它正在逐渐实现。”
*本文为B2B圈原创，作者杨洁。图片来自123RF和受访者供图。推荐关注2B与创业服务公众号B2B圈（微信ID：b2bcyj）。转载请后台回复“转载”获取转载格式。未经授权，转载必究。
推荐阅读
▼
7月专访
6月专访
5月专访
章燎原：人和价值观才是三只松鼠的核心
王东：用游戏思维设计钢贸交易系统
KPCB周炜：投资人音速成长，而创业者却是光速进化
3个有多年工作经验的资深编辑只想独立地创作最接地气最优质的内容在他们的笔下看尽大佬的奋斗史了解创业的方法论洞察行业的趋势在这里，读懂创业
2016黑马创交会
20位B2B产业大咖分享，
300项企业级服务5折起，
来一趟省10万，
黑马会员免费参会
扫二维码报名！