从服务互联网公司转而聚焦传统行业，TalkingData希望最终成为一个优化、升值和交换数据的平台。

　　文｜CBN记者 娄晓晶

　　图｜方舟

　　何鹏每天早上醒来做的第一件事，不是打开邮箱，就是打开TalkingData看看公司所有游戏的数据。现在，何鹏的明星产品“Popstar消灭星星”在整个安卓系统的游戏类别排行榜里排名第一，每天平均新增50万用户，相比活动之前日均25万的新增用户数，看起来最近推出的万圣节活动还是起到了效果。

　　何鹏是手机游戏公司掌游天下的CEO，旗下运营着30款手机游戏，每天的总启动量已经过亿。“而这个量级的数据光是数据处理的响应都要好半天，如果创业者自己开发，可能需要几百台服务器，这是创业公司自己没法负担的。”何鹏对《第一财经周刊》说，这也是选用第三方数据统计分析公司TalkingData服务的首要原因。

　　何鹏是使用TalkingData来进行数据分析的3万家移动应用开发者之一。TalkingData的移动应用统计分析产品App Analytics已经覆盖独立移动设备7.2亿部，而专为移动游戏进行运营分析的Game Analytics产品也覆盖了3.5亿部独立的移动设备，拥有5000款活跃的移动游戏。

　　当然，对何鹏来说，更有价值的也许是TalkingData提供的数据分析。比如“用户留存”的指标：这包括每天用户的增量如何，这些用户使用的是什么机型，甚至于每个用户在游戏里的行为是怎样的等等。TalkingData还可以让他看到自己的游戏在各个渠道的表现，如果一款游戏在某个特定渠道的变化超过了10%，就可以及时调整。所有这些变动都和最终的指标—收入—直接相关，“可以说，玩的就是数据。”何鹏说。

　　这个市场现在看起来很大，而TalkingData的创始人崔晓波在最开始创立公司时，对做第三方的数据分析业务存有疑问：第三方的数据统计分析工具是否会有人用以及值不值得做。

　　当时，崔晓波从甲骨文[微博]辞职不久，刚经历了一次不太成功的移动互联网行业创业，为了寻找下一个创业方向，他和团队开发了一个爬虫程序，把飞流、91、机锋、安卓、EOE（移动开发者社区）等应用市场的数据都“扒下来”分析，想看看第三方数据分析这件事到底有什么市场。意外的是，他们统计的前10万个有效应用中，有20%的应用使用了第三方服务，其中3.5%用了国内一家独立统计分析平台“友盟”的服务。崔晓波意识到，这个市场是存在的，而且是刚需。

　　由此而来的问题就是，既然已经有别人做了，还有必要自己做吗？当时，国内做应用数据分析的公司已经有百度[微博]、友盟、CNZZ等；国外也有Flurry、Mixpanel、Localytics等20多家做移动数据分析的公司。

　　崔晓波发现的一个市场空白点是：国外的产品比较强调分析功能，但是比较适合单一的iOS市场，不太适应国内有上百家安卓市场的现状；而国内的产品功能还比较简单，满足不了开发者更深层并且更多样化的需求。“从产品的功能角度来看，有足够的空间，这个市场还是初级形态，可以做，但是要做得更专业。”

　　决定做之后，接下来就是考虑商业模式。崔晓波参考了当时国外20多款类似的产品，绝大部分是收费的，其中只有Flurry一款是免费的。而Flurry的业务逻辑是：通过数据统计分析服务吸引应用开发者，把其中一部分有推广需求的应用及其流量导到自己的广告网络里，然后赚取广告差价。

　　在崔晓波看来，“从数据分析平台到广告推广平台”的业务路径“比较绕”，商业模式不够清晰，“离钱有些远”；此外，他认为，数据平台最核心的资产就是数据，一旦切入到某个业务，很容易失掉数据平台的中立性。最终，崔晓波他们决定，做第三方的中立的移动数据平台，对数据服务适量收费。

　　2012年5月，TalkingData的第一个产品TalkingData Analytic正式发布，这是一套针对通用移动应用的数据统计分析平台，增加了多种新的分析功能，包括通过自定义的模型分析用户的转化比例、和多渠道进行数据筛选等。正是这些新功能让TalkingData得到了包括何鹏在内的第一批用户。

　　而在TalkingData Analytics正式上线的一年多时间里，该产品一直对应用开发者采用“封闭注册”的方式，期间他们也拒绝了很多大应用开发者入驻—应用开发者数量的增加意味着平台运维成本的增加，而在App Analytics没有清晰的商业模式之前，规模化的风险很大。

　　在这种慎重的开拓与观察中，崔晓波注意到，无论在应用开发者中，还是在品牌广告主那里，都会有一个负责推广的部门，这个部门的人关注的问题有些不同，他们更在意利用不同的渠道做应用推广的效果和花费。

　　针对这批“花钱的人群”，TalkingData又在2012年8月上线了第二条产品线：移动互联网广告监测系统Ad Tracking，专门解决移动应用推广效果的评估。这款产品第一批的付费大客户就有百度、金山、新浪等等；此外，秒针、多盟、有米、安沃、力美等第三方广告平台也都成为了TalkingData的合作伙伴。

　　在2012年7月移动游戏开始热起来的时候，崔晓波发现，这个“钱多得跟天上掉下来似的”行业对数据统计分析工具的需求，跟普通应用相比“有挺大的区别”。

　　移动游戏开发者更关心收入，以及与收入相关的数据和指标，比如每天用户的ARPU值（每用户平均收入）、大额付费用户的行为，比如达到哪个关卡、完成哪些任务、购买了哪些虚拟物品、有没有重复购买等等，“非常类似于电商的数据分析需求”，而这些“强调运营分析的中型和大型应用开发者”正是TalkingData在创业之初就设定好的目标人群。

　　2013年1月，针对移动游戏开发者，TalkingData正式发布了Game Analytics，为游戏公司提供精细化的运营服务。

　　在为移动游戏开发者提供数据分析服务的过程中，崔晓波发现了一个问题：整个行业很多指标的统计口径是不统一的。崔晓波曾经在一场游戏开发者大会上见到几个手机游戏公司的CEO在讨论彼此的用户留存率，发现标准各不相同—有的是拿注册用户来计算，有的是拿付费用户来算，有的是拿活跃用户算。

　　崔晓波觉得，需要有一家机构为整个游戏领域的业务指标“统一度量衡”。所以，TalkingData在推出Game Analytics的同时，同时发布了一套针对移动游戏的指标“白皮书”，之后又推出了一个模型，即在移动应用的整个生命周期里，应用开发者真正需要关注哪些指标，碰到问题时怎么去分析问题等等。

　　这也让TalkingData卖的不再仅仅是产品，而是一套方法论。这也启发了TalkingData从产品起家做数据平台的构想，在崔晓波看来，游戏也不是最大的客户群，“即使有一天游戏到了千亿的市场，这个级别也无法打过任何一个传统行业。”但是在移动互联网这个行业里的数据更有价值，这个平台上积累的数据资产是基于Cookies，与应用用户的喜好和交易行为直接相关的，可以作为数据的供应方。

　　有数据需求的主要是传统行业，比如金融、奢侈品、旅游、医疗，对数据都有清理、转换和交易的需求，供需两者之间很大程度上有对接的机会，而TalkingData真正的商业模式也在这里：把数据优化、升值，做数据交换的平台（Mobile DMP）。

　　有了这个判断之后，“我都不太混互联网圈子了，每天就和传统企业打交道。”崔晓波去接触了各类传统企业，发现它们“有的是钱，但是找不到用户”。

　　他曾经接触的一家做母婴服装的公司就遇到这样的问题。“他们三成的销量都在天猫[微博]上，以前他们能掌控渠道，现在天猫把你这些衣服卖给谁，物流怎么办这些问题都解决了，但是你就找不到用户了。”想要再找回用户并不是一件容易的事，传统的推广手段都很贵，想找到一个付费用户的成本动辄都要成百上千。

　　在传统企业里，“最有壁垒”也可能最有收益的，就是正被互联网金融冲击着的银行业。银行希望跟TalkingData购买数据做风险控制，并且精细定位，把服务推送到自己的目标用户那里。

　　招商银行希望用自己的积分体系来吸引更多的用户绑定信用卡；而通过DMP平台里的用户画像，崔晓波发现，招商银行信用卡用户中的目标用户中，有很大一部分和几款移动游戏的用户有很高的重合。TalkingData辅助招商银行和游戏刀塔传奇合作，推出了信用卡积分兑换游戏礼包活动，使招商银行新增了10万平时获取成本要每人100元的绑卡用户，消耗了3000万积分负债。

　　而对于游戏开发者来说，他们也获得了以往人均成本25元的20万新增用户。何鹏的消灭星星最近也和招商银行进行了类似的合作，用户反映说，“大礼包都不够抢的。”

　　崔晓波认为，只要能够不断地把拥有共同目标人群的人碰在一起，这样的合作模式是可以规模化的。目前，几乎所有的股份制银行都已经成为TalkingData的客户。

　　现在让崔晓波最为担心的是管理问题。因为随着公司扩张到百人以上，崔晓波发现直接报告给自己的对象有20人之多—作为南开大学管理信息系统专业的毕业生，他想起自己的管理学老师曾经讲过，一个领导者直接管理的属下不能超过7个，所以他也在改变自己的管理方式来面对不断扩大的规模和更多的挑战。

　　更大的挑战是，作为一个与传统行业结合的数据平台的角色，TalkingData需要不断尝试和创新才能解决客户的需求。而此前纯粹数据分析的产品，还可以参考其他公司的做法。

　　目前看来，解决这个问题的方法是建立一个懂商务也懂技术的团队，把数据加工成业务所需要的信息。好的一面是，如果这真的实现了，TalkingData就拥有了自己真正的壁垒。