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

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。”