TalkingData：第三方数据平台的生存法则

文/本刊记者 冯珊珊

TalkingData：第三方数据平台的生存法则

文/本刊记者 冯珊珊

每个角色都是挺有自己定位，需求方跟供给方是一个博弈关系。证明数据有价值，这是唯一一个让数据平台盈利的方式。

TalkingData（北京腾云天下科技有限公司）创立于2011年9月，是一家专注于移动互联网综合数据服务的创业公司，2012年5月正式发布首款数据分析产品。2013年完成千万美元A轮融资（北极光领投），2014年完成数千万美元的B轮融资（MileStone和软银领投），总部位于北京，在美国硅谷，日本东京，上海都设有分公司。TalkingData的客户既有腾讯、百度、网易等知名互联网企业，也有中国银联、招商银行，平安集团、国信证券等金融企业。

“传统数据公司拥有的数据更多是宏观的、偏静态的数据，多以问卷、客访的模式获取，成本高，导致采集的样本量、数据刷新的频率都受到很大的限制。我们的数据是偏动态、偏实时的数据。”TalkingData合伙人林逸飞介绍。

深挖交互数据

TalkingData的数据主要有两大来源：第一，移动设备，这也是TalkingData的主要数据来源。

TalkingData为移动开发者提供各种各样的数据服务和数据工具，这些独立设备会报送给TalkingData与应用相关、人群相关、位置相关的各种各样的数据。

“一般大家不会和自己的手机较劲，不喜欢的App不会在手机里面存活时间特别长，如果对App的服务质量不满意，也不会经常打开。比如在金融数据里面，一个人如果不用雪球App炒股，是散户的可能性极大，用雪球App的很可能是专业的投资人。”林逸飞说。

除了一些线上行为数据，移动数据非常有意思的一点，就是能够打通线上和线下。比如打开滴滴打车或者大众点评时，实际上就会抓取用户的GPS数据。再比如wifi数据，用户在不同地点打开手机wifi列表会显示出不同的wifi名称，强弱信号也会有所不同，结合线下每个店铺的wifi指纹，就可以推测出这个设备今天去过哪里。

第二，数据交换网络。TalkingData跟各个拥有数据的机构、平台包括政府、公安、银联都有在进行大量的数据交换和合作。“当你去银行存款产生一笔交易后，银行有了你的数据，这是交易数据。其实，在你走进银行发生第一步交易之前有很多交互数据，可以对人群做一些洞察。”

在林逸飞看来，银行、保险、券商等传统金融机构，虽然他们拥有的数据维度和精准度确实很高，但是这些数据整理起来非常困难，大部分没有能力依靠自己的数据指导生产。由于移动互联网、智能终端和移动APP的发展，获取信息的成本下降，样本量放大，交互数据显得越来越重要。

“次日留存、单日滞留时长等，在银行的互联网金融部门已经成为业绩管理指标，倒退5年，没有人会把这个指标作为考核。这跟银行权益类产品出售有关系，这都是有迹可循的。”林逸飞说。

针对数据收集的合法性问题，TalkingData的数据采集过程是：用户给每个App进行授权，TalkingData在服务这款App的时候，App会相应给TalkingData授权，移动端的数据并没有关联到用户个人是谁、手机号等敏感信息，TalkingData只是知道这个设备ID。

“就像在PC时代，所有数据是靠cookie串联，在移动时代可以变得更加精准和长久化，就是基于设备ID去串联起所有数据。”林逸飞说。

对于刷数据的行为，TalkingData也有相应的防范措施。刷水量得到的数据，跟手机里体现的交互性数据，可以通过算法依靠模型统计出来，把一些水量挤掉。

“比如一个APP说自己有100万用户，另一个App说自己有200万用户，不知哪一个是真的，我们可以给出一个行业的标准。尤其在金融领域，这是一个很高价值的服务。”在出产品之前，TalkingData专门做了一本移动数据指标的白皮书，统一概念。

〉〉 林逸飞：由于移动互联网、智能终端和移动APP的发展，获取信息的成本下降，样本量放大，交互数据显得越来越重要。

从数据到价值

TalkingData把移动数据工具的发展分为了三个阶段：2012年是统计分析时代，当时由于移动设备的种类繁多，设备传上来的数据非常乱，TalkingData在数据的标准化上下了很大的功夫。

通用产品在其他领域可能是可行的，但数据脱离业务一定是不成立的。2013年，移动数据工具的发展进入第二个阶段：垂直细分，以游戏行业为代表。

2015年，客户需求变得非常具体。光是看到客户留存率、客户忠诚度，已经不能满足他们，客户需要获得数据洞见，移动数据工具发展的第三阶段到来：数据驱动决策。

到目前为止，TalkingData覆盖超过30亿独立设备，服务超过10万款应用。每天服务14亿次交互会话，每天处理事件100亿次。从整个数据的加工来看，现在已经提供了8个行业，差不多400个体系的数据体量，涵盖消费者活动区域、偏好、人口属性、地理位置等很多信息。

数据的价值更重要的是在于，对数据的用途是怎么定义的。“BAT三大互联网巨头，百度专注搜索，腾讯深挖社交，阿里聚焦电商。BAT的三个场景带来巨大的流量，衍生各种业务。”

林逸飞认为，传统大型商场也是有场景的，成千上万的人汇聚到这些场景里面进行消费，通过有效手段是可以刻画出这些消费者，在后端衍生出各种服务的。

数据本身的场景属性决定了应该怎么去看这些数据。“比如零售、房产非常重线下，电商、社交非常重线上，到底是线下往线上翻，还是线上往线下带？要看你的具体业态和业务指标怎么定。即使在零售业态，也不是所有人希望把线下翻到线上，线下的分销渠道和服务，是负担也是优势。金融没有仓储、物流、制造，玩的就是数字，线下ATM是包袱，但也是最后一公里使用时最大的便利，也不是不能转换成价值。”

很多传统企业的一大通病就是自己手上有很多数据，但不知道怎么用，也不知道如何把这些数据分享共享出去。TalkingData安排了三个团队在客户端工作：第一个团队就是数据咨询团队，主要负责帮助企业制定数据计划，梳理业务流程，确定它的数据指标和标准；

第二个团队是领域工程师，主要负责把新老数据进行打通，帮助企业实施应用TalkingData的数据产品，管理企业自身数据，帮它做用户分群、人群洞察以及人群追踪活动等等。

第三个团队数据科学家，他们更擅长数学、算法、模型等方面的工作。“三个团队有机整合在一起工作，让数据真正产生业务价值，而不是停留在IT层面。”林逸飞说。

移动端包含着大量的用户行为数据和情景数据，可以对人群做出更精准的分析。近两年，大型品牌广告主纷纷加大对移动互联网的营销费用，就可见一斑。

定位第三方

“这个生态存在一个能够互相谈判的空间。一个广告主也会同时在多个平台上投放广告，你希望知道哪个平台贡献了多少流量，第三方的角色一定要存在，这个体系才有可能循环，这是格局造成的。”自成立以来，TalkingData就定位一家第三方专注于移动互联网的综合数据服务公司。

“在这个市场里面每个角色都是挺有自己定位，需求方跟供给方是一个博弈关系。利益是互相矛盾的。我们就是一家做第三方数据的公司，从来不去做业务，做了任何一个业务，也走不到今天，可能变成广告、游戏公司了。”林逸飞说。

证明数据有价值，这是唯一一个让数据平台盈利的方式。截止目前，TalkingData已涵盖移动应用数据统计、移动广告监测、移动游戏运营、公共数据查询、综合数据管理、数据咨询服务等多款移动数据产品及服务。

“针对不同形态，不同领域，收费策略不一样，有些免费，有些交换，有些合作，有些是甲乙方，有些分成，有些风险共担，有些帮助做一些业务，数据本身会直接刻画很多生意，几种可能性都是有的。”林逸飞说。

从开始给金融行业提供数据服务，后续又扩展到的汽车、零售、电商、奢侈品、房地产等领域。“某一个垂直领域的数据只能代表一个事情的一个侧面，有机整合在一起才能刻画出一个完整的画像。我们的特点是横向特别宽，可以看到一个全貌。”

PC端数据逐渐褪色，用量小了，ID也不精准，更长的打开时间和可能性在移动端。林逸飞认为，“手机里面能够获取的各种服务完全替代PC端；手机端的强IT性，这是PC端不能比的，手机号、IDFA等等数据，跟设备之间的ID特点是持久化的，存活时间长达一年到一年半。PC端的cookie会被要求重置，互联网上的所有浏览器、网站都有这样的选择，跟使用者的关联性基本是两到三天，本身不太具备对消费者的刻画能力。”

移动端包含着大量的用户行为数据和情景数据，可以对人群做出更精准的分析。近两年，大型品牌广告主纷纷加大对移动互联网的营销费用，就可见一斑。

林逸飞介绍，目前，TalkingData在国内有近350名员工，超过一半是技术人员。“我们有很多海外业务，美国、日本都有分支，跟硅谷的算法和技术团队也在进行深度合作，所以我们在硅谷有自己的创新中心，在欧洲有跟出海游戏合作的咨询公司。”