【数据观图文直播】T11全球移动大数据峰会
2016-04-19

媒体介绍:中国大数据产业观察网(简称“数据观”)是一个面向全国的大数据产经传媒、科技财经类专业网站。

报道作者:翟文静



主题:T11全球移动大数据峰会(会议大厅)

时间:2015年9月11日

地点:中国大饭店(会议大厅)


【9:15】嘉宾陆续进场

现场画面

9:25【主持人】各位尊敬的女士们,先生们,大家早上好!欢迎大家参加 T11全球移动大数据峰会,请允许我代表 TalkingData 对大家的光临表示热烈欢迎。同时感谢大家对 TalkingData 的一贯信任和大力支持。

首先,有请全国手机媒体委员会、中移指数大数据移动互联研究院 联席主席 杨元星先生致辞。

【杨元惺】尊敬的各位嘉宾,大家上午好!首先,我代表全国手机媒体委员会和中国手机移动互联产业联盟,以及中国移动互联发展指数,中移指数大数据移动,互联研究院对T11全球移动大数据峰会的召开表示热烈的祝贺!我代表TalkingData的各位同仁为峰会举办所付出的辛勤工作表示衷心的感谢。

当今是大数据的时代,得大数据者得天下现在随着智能移动设备的普及,大数据成为我们日常生活中的重要组成部分。国务院刚刚下发了促进大数据发展行动纲要,将大数据上升到国家战略,要求全面推进我国大数据发展和应用,加快建设数据强国。所以说,如何应对机遇和挑战,将现有的海量数据资源转化为经济和社会发展的动力,是摆在政府和产业界面前的重要课题。

杨元惺

【主持人】谢谢杨主席。

数据推动应用,数据驱动发展,接下来有请中央网信办移动网络管理局局长 徐峰先生,TalkingData 联合创始人 蒋奇先生,共同上台揭晓《2015中国移动互联发展指数数据报告》,有请二位。

请两位揭示报告。

【主持人】谢谢徐局长,谢谢蒋奇先生,接下来有请中国移动互联发展指数专员张天爽先生,代宣读发布《2015中国移动互联发展指数数据报告》。有请。

【张天爽】谢谢主持人,非常高兴能跟大家一起分享《2015中国移动互联发展指数数据报告》。在开篇之前请允许我介绍一下《2015中国移动互联发展指数》,我们跟在座各位都有一个梦想,就是用移动互联网的数据,加以巧妙的构思和设计,能够反映中国移动互联网的发展,就像股票指数和天气指数一样。这个指数可以服务于政府,帮助政府,服务于我们的开发者,让开发者更加好的找准自己的开发方向,更好的服务于传统行业,拥抱移动互联网,帮助他们降低在经营当中的风险,可以更好的帮助投资机构,找准非常优秀有投资价值的企业。


9:38【张天爽】由此我们邀请了中国工程院院士领先的团队,在中央网信办的领导下,开启了移动互联发展指数,我截取一部分大家看一下。

最简单的问题就是我们移动互联网发展到今天到底有多少台移动设备可供我们计算呢?给出大家的数据是截至到2015年Q3我们预计中国会有12.4亿台移动设备在运行过程当中源源不断产生数据。我们看到他们的增长趋势是不断放缓的。接下来,我们知道那么多的设备可供我们进行挖掘,用户的年龄分布是怎么样的?80后、90后和00后,三者加在一起的占比占到了72%,其中25岁以下的青年他们的占比超过的36.6%,就是说长江后浪推前浪,移动互联网的未来一定是属于年轻人的。

接下来我们简单的通过一线城市,二线城市和三线城市用户的增速来表现我们看到一线城市增速35.5%,二线33.2%,三线以下城市是41.5%,我们可以不可以理解成农村包围城市新的移动互联网的格局诞生了呢?


【张天爽】一线城市平均每个用户智能设备上装了43.6款应用,二线城市41.4款,三线城市40.4,三线城市用户增长速度是非常快的。但是我们的数据表现出来的,在移动互联网的使用行为方面,三线及以下城市的用户还需要进一步的培养。接下来我们说一下移动设备的品牌,毫无疑问,苹果当之无愧还是霸主的地位,接下来我们可以猜一下绿色的部分,三星,蓝色,小米、紫色华为。苹果的数据呈现了一个下降的趋势,可能得益于其他竞争对手不断的推陈出新。苹果两天前发布了6S和其他新的产品,我们可以期待一下苹果在未来的数据表现。

说到苹果我们就会想到今年苹果推出的苹果手表,不到4个月当中,这个手表的保有量增长突破了100万。下面我们看到在苹果手表上所运行的排行,包括社交类、影音类、运动和饮食,这个数据可以呈现给更多在可穿戴设备上比较感兴趣的开发者。

下降的是游戏类的,从34.7下降到34.1,社交聊天、影音播放,聊天购物都存在不同使用时间的减少,大幅度上升的有什么呢?教育阅读、健康医疗,资讯新闻,交通导航、金融理财。这部分的数据给我们的投资人和开发者呈现了非常清晰的移动互联网发展的方向。对于投资机构,或者对于我们在座的开发者来说有一定借鉴的意义,可以朝着更加美好的方向前进。我们看一下工作日和周末的使用情况,用户的行为是怎么样的?周末的清晨6点到7点,午休12点前后和晚饭以后,这段时间用户的活跃度是比较高的。周末的0点到3点,上午11点左右用户的活跃度是比较高的。

张天爽


【主持人】感谢张天爽先生精彩的演讲。

4年来,TalkingData 在移动互联网大数据领域取得了骄人的成绩,他们是怎么做到的呢?在接下来的环节中,我们将为您一一揭晓。

(T11主视频)

【张天爽】接下来不同的人群我们抽取了三种比较有特点的东西,北京的游戏人群,杭州的O2O人群,和上海的金融人群。北京的游戏人群晚睡早起是比较辛苦的。6点10点的活跃度是比较高的。杭州的O2O人群早晚都比较活跃。上海的金融用户我们看到在晚上21点到22点的活跃度有一个明显高于其他两类人群,不难发现那个时间正好是美股开盘的时候。

最后一张大的图表,我来宣布一下,2015年7月移动应用用户覆盖的占比TOP20的排行榜,见于这个对于中国移动互联网的成就,我念出他们的名字,腾讯的微信占比达到76.3%,QQ76.1%,手机淘宝40.2%,支付宝钱包35%,搜狗输入法31%。酷狗音乐,360手机助手,……微博、……360手机卫士、腾讯手机管家、美团团购。

最后,为了科学的严谨性,我向大家公布移动互联发展指数报告说明,分布由数据来源,数据周期,概念定义等一系列科学严谨的元素组成,构成了2015移动互联发展指数的来源。此次《2015中国移动互联发展指数数据报告》的部分我给大家宣讲结束,剩下的时间交给主持人。谢谢。


【崔晓波】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,但是能不能找个人来?我这做分析的人缺,数据开发的人缺,我们有腾云大学,未来一年里面,我们投入依然很大,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。

【崔晓波】逐步逐步我们就发现,特别是在我们的服务,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,我们发现必须得有现场咨询师,我们发现在移动互联网时代,你必须得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,第一我们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,我不知道。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,我们会帮助你分析你的业务,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。

第二,领域工程师,他们是技术专家的。现在我们的数据都在TalkingData那边,但是我还有CRM的数据,等等,我怎么办?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、模型的科学家帮助我们,我这有风控的需求,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。

【崔晓波】最后我们发现,远远不够。为什么呢?就像我们刚才所提到的,数据脱离业务,脱离行业,脱离客户需求什么都不是。所以,一方面我们就服务了很多客户之后发现,客户需要有一套方法论指导他的。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年准备做的,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。


【崔晓波】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跟我们提出更深的要求,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?在你的客群里面。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。

我们数据的故事要展开去讲的话,可能能讲一整天,我们也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,下一步我们就是要做的一件事情,就是继续开放我们的数据能力和生态,回馈我们的客户。这是我们TalkingData从数据服务角度来说,我们要做的。我们又回来,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?


【崔晓波】也有很多跟技术,或者跟IT相关的同行关心你们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,我每天服务10亿次交互会话。我每天处理的事件,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。


【崔晓波】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者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TOP1000和TOP1000的话,大家可以到我们的网站看。但是前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。

我们到底是一个数据公司,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,我们跟传统行业交流的时候,房地产、快销一些用户交流的时候,他们非常惊讶,在移动互联网已经出现了这样的公司,它的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。


【崔晓波】这个时候,我们又发现,有意思的事情又发生了。传统的行业开始转型了,因为我们第一批客户像招行,银联、平安这样的客户,都是跟我们在2013年发展接触的。这些企业他们非常优秀,他们为什么优秀呢?因为我们跟他们交流的时候,发现他们的姿态很低,不太像我们以前碰到的那些国企,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跟他们一起,结合他们的业务发展工具,发展他们所需要的服务,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。数据脱离的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,我昨天跟客户交流的时候,他提的需求非常具体。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非常好。然后我可以看到很多很多数据,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,做什么,但是有一个问题,我什么都干不了。我做一个营销活动的时候,能不能推销,怎么推广广告网络。我跟他谈的时候,他会说,对不起你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,我们不支持按人群。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,大家看到,如果是大家看到TalkingData的工作人员,包括在业务里面有接触的话,会注意到他名片上只有三个字,移动、数据、价值,我跟所有的员工都在强调,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的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。


【崔晓波】我们进来,我们跟移动游戏的开发者一起,我们去实验。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,我们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?我就是去骗,然后用假流量,广告主手里也有钱,我也想往里投,但是怎么办呢?我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,我们就进来推出移动广告生态里面一个监测平台,到目前我们已经是最大的平台。整个移动互联网的广告流量每天有1/4经过我们。后面的同事会跟大家有更详细的分享。


【崔晓波】第二个需求也出现了多维分析,我是要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。我们满足了这种需求,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,什么变化?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,这一年很多游戏,爆款的游戏都是从这一年开始出现的。但是从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唯一的标准。


【崔晓波】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。所以的网络错,带来的东西需要在TalkingData平台上进行纠错,纠错是非常复杂的。要有很多数据模型、方法去算,算的统计日还是发生日,用方差还是什么去算,这是非常复杂的过程。

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?我给大家举个例子,比如说我们想去看看这台手机用的是运营商的网络,提上来的信息就拿中国移动来举例,会提上来什么信息呢?中国移动,中国移动香港,中国移不动,真的有等等,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,我们才有这样的运营团队,每天我们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?如果你不做标准化的话,怎么可能得出这样的结论呢?所以这就是一个非常复杂,看似简单的工作,但是你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。因为他们试了,他们发现也做不好,那就算了。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我们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。


【崔晓波】我接着对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?大家都挺关心的,有多少是被人经常使用的,有多少是将使用的,这个手机揭示了这一点,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,接下来我给大家简单分享一下从TalkingData的视角看,我们怎么一步一步跟着移动互联网做起来了。

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、电的。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。前两天使用我们工具和平台的全是创业公司,像滴滴、唯品会,聚美,现在人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,你就是把数据做准都是非常困难的。我们第一个产品,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。

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,对人们生活的影响已经到了生活的方方面面。我们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的。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看看新闻,有没有我感兴趣的内容。

甚至有经常会看到90后、00后的小朋友用爱奇艺看看片子,用唯品会淘淘货,傍晚我可能去吃饭,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,他们在选用着TalkingData的平台。使用着TalkingData的工具,使用着TalkingData所提供的服务。


9:55【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,在这里我谨代表向来场的100多家媒体,18个行业,343名服务代表,以及60多个合作伙伴,以及所有在场的朋友们,总共是我1893人到了现场参加我们的T11大会,感谢大家。


【主持人】接下来我相信大家肯定很期待,TalkingData老说CEO是负责吹牛,产品老大是负责真的牛。所以我们就请我们TalkingData产品的掌门人闫辉给我们分享一下在产品方面到底有什么,请大家欢迎!


10:35【闫辉】大家好,我是,是一只产品狗。其实我在上学的时候最喜欢的是什么呢?一是喜欢学数学,第二挺喜欢学美术的,虽然后面没有真的做事情。如果前面的数学课讲完了,如果能来一堂美术课真的是很温馨的回顾,产品是从需求出发,所以我们从需求开始讲起,回忆我们的过去。在2013年我们面对所有的客户对我们提的最多的一个需求是他们期望了解自己,他们有各行各业的人,最开始是移动APP的开发者,后来2013年手游开始兴起和井喷,我们接了各种各样的需求,希望从各种维度和指标检测仔细,分析自己,优化自己的产品。由此我们在当前推出了我们的首先三条产品线,是我们主力数据工具的产品线,包括移动应用的分析,还有游戏的分析平台,以及广告方面的专业的广告监测,移动端的。

时间一直在推移和发展,到了2014年我们再跟客户做访谈和交流的时候,发现大家的想法确实有所转变,那个时候更多人想知道的是环境和别人,那个时候很多人有所困惑,说你们有套平台,OK,我只需要做简单的事情,我需要看到所有的数字。当我还在沾沾自喜的时候,我这点小量又在上涨了一些,但是没有想到我们的同行和竞争对手比我们发展的更快。同时也不知道整个行业是一个什么样的标的,什么样算是成功,什么样算做的好,我应该达到什么样的标准。由此在2014年,我们带来了一些新的产品。他帮助大家观测整个的行业,去了解你的环境、整个移动的环境,还有你的对手。


【闫辉】到了2015年,更多的人又产生了困惑,说我现在知道了自己,也知道了别人,按理说我知己知彼应该百战百胜才对,但是问题出在哪里?每天的数据是我能看到大量的内容,但是却用不了,这是最痛苦的事情,因此我们从2015年开始也开始做一些新的产品线帮助大家真的把数据切切实实用起来。放出去,用出去,产生更多的价值,因为刚才已经介绍过我们整个产品线和产品系列,这块发展我就不过多的做介绍。

整个经过三年的构成,整个的TalkingData已经建成了由分析工具、行业的洞察,乃至于整个数据平台这样贯穿式的链式的服务平台。我们看到希望帮助大家了解自己,了解行业,然后找到你所需的数据。最后用出数据,去开源节流,什么是开源,什么是截流,让你的生意扩的更大,找到新客,留住客户,这是整个我们TalkingData,移动大数据平台。

回过来我们看一看当下,因为“911”是在9月份秋天的日子,秋天是一个收获的季节,但是每一个收获的季节其实对一个做产品的人来说,其实是一个非常纠结的时候,一年看似好像又快过去了。在收获的季节到底是有收获,还是没有收获,其实好比是去年春晚的一句话,天天飘来五个字,但是这个字是什么呢?有两种答案,一,一切都很好,二,都会过去的。我们来盘点一下,2015年我们带来什么样新的产品,看看我这个挠头的产品经理是等待时间过去,还是一切都很好?


【闫辉】2015年我们带来了全新的版本,分析了3.0,在3.0的时期,在整个2015年我们都会基于3.0去迭代,3.0我们进入了灵动分析的时代。我们依次发布了一些新的产品和功能,包括平台的支持。还有大家一直非常非常想要的一个移动端去看数据的产品,后面就是整个广告监测平台的扩充和发展,最后就是整个灵动分析的主体。首先发现的是灵动事件的功能,接下来一个一个来看整个平台的发展。

这几个图标大家应该非常非常熟悉了,说到移动互联网,很多人其实主要看的就是iOS、安卓,还有WindowsPhone,今年有什么改变呢?整个移动互联网在去年年底到今年年初他们都在谈一个话题,H5有没有可能兴起,会不会有好的发展,另外一个话题就是苹果发了新的硬件,一块表,是否还能不能再颠覆和改变我们的世界?我们的分析平台蹦出了两项支持,第一个是对苹果手表的支持,你已经可以追随苹果手表的数据,我们会继续关注苹果手表后面第二代的系统很快会出现,还会有什么样继续的迭代。另外一方面H5你也是一样可以在我们的应用分析当中获得使用。我记得在最近一两年有很多人在跟我们交流,说TalkingData你们一直是做移动方面的数据,你们为什么不发移动版呢?不出一个移动端的产品,今天我们告诉大家,它真的来了。我们率先上线的是Game和移动分析的应用,我们看看移动版本是不是真的可以挤掉PC版,给大家带来一个新鲜,你可以通过移动的网络,或者直接订阅服务号察看你的分析,我们还会有一个客户端。

非常抱歉的告诉大家,确实前段时间,因为数据量太大了,有些稍微不稳定的情况,但是同时我们也发现的,服务不稳定的时候,客户痛苦,我们更痛苦,因为我们的所有客户没有第二个真正可以信任和选择的目标,可以去做移动的监测。所以我们也是希望去对接更多更多的平台,还有把整个后端服务器做的更稳定一些,能够给大家带来一些更好的服务。


【闫辉】讲完了现在的当下之后,大家一定会感兴趣TalkingData在接下来的路里面会给大家带来什么新的内容,也是借这个机会提前给大家带来一些新的展望。TalkingData整个的数据工具其实如果说你按更抽象的名词去界定它的分类。可以分成数据的聚合,也就是采集方面,还有数据处理方面,还有外表形式的功能表现方面。首先,从数据的这种聚合,还有收集的方式方面,我们在后面的路径方面主力的去追加一些像API采集的方式,让大家灵活的定义数据,给大家加工。数据处理方面主要是两类分类,一类是追加更多数据的指标,还有解析数据的维度。在用户的了解方面,主要还是在于对于客户的倾向,意向和数据挖掘上面,大家更关注的是表象的功能。其中一个重要的功能,叫做营销范围的内容,我们实际上已经在Game的平台上实现了一部分营销的功能,但是它只是我们营销体系中的一环。

我们想把数据应用起来,你知道你的数据量掉的时候,想要做点什么的时候,就需要这样的工具解决你现实的问题。除了一些功能之外,我们也会去跟随整个行业的一些细分领域发展,来给大家一个更对应的,更好用的平台报表和功能,我们目前是针对于游戏都一些定制,后面我们有计划对金融和生活类的应用继续做更多更好用的模板,简化他们的工作。

以及我们后半年还会继续迭代的一些内容,刚才我们讲到3.0的灵动分析的系统,目前发布了他首个的功能是我们的灵动事件。后面还会继续迭代,有3.1和3.2,其中3.1中会包含一些重量级的功能,可以灵活的定制。这个整套功能我们还会做研究,成熟了之后,不光是可以在上面看一些数字,还可以用灵动数据更改你的简单界面,了解哪种是更适合你的。

最后,三条线介绍完毕,谢谢大家。希望有您的陪伴,因为我们一直在路上,跟大家一起我们可以跑的更快。

(播放视频)


【闫辉】你也可以在外面的演示台中可以获得一个纯在线的演示。

第三,就是TalkingData怎么才能帮助你们把数据用起来的话题,我们在去年已经发布了TalkingData DMP产品,今年我们带来了全新的数据递送的服务,DataSync。整个进到我们系统当中,你会看到是人群管理和人群管理的面板,你可以找到你所关心、关注定向的一个精准人群,一切的数据工作从创建一个新的群体开始,TalkingData已经准备了5项大的分类,包含10个行业中有2000多个精准的数据标签可以提供你的使用。

你只需要找到你关心的词,就可以去轻松的创建你所感兴趣的用户群,整个用户群是基于整体行业的。在屏幕右上角会给你人群全行业的预估,怎么将这些数据用起来呢?通过跟更多媒体的直接对接我们现在已经可以完成直接将数据递送给所有的投放媒体方,由此无论你想获新客,还是找到已经把你删掉的一些老客户,都可以用新的服务去完成这件事情。当然其实选择一个数据供应商,最最重要的地方在哪里?里面提到了两个名词,一个叫做PII,如果你的数据供应商沾了一个东西,不是一个很好的合作伙伴,这些数据信息是违法的。我们会去用更好的方式包装出更合法的数据,我们会用我们的TDID做数据的串联和衔接,实现你想要的业务,但是一定是合法、合规的。

后面还是一段视频,让大家了解它能带给大家什么样的能力。

(播放视频)


【闫辉】我不知道大家看完视频有什么样的感觉,但是其实我的第一感觉是什么?这个公司的产品好倔强,视频做的不是很专业,是非得自己录,因为我们想自己的事情都亲历亲为。公司传出来一段佳话是,产品人员手艺抖,功能产品就会有。整个的分析工具介绍完了之后,大家可能会更感兴趣的话题是第二部分,是关于整个行业数据的部分。

我们也是带来了更多新的功能,在2015年。OK,先是看我们整个的应用指数这个模块。你可以在移动观象台的应用指数中看到整个,所有的应用分类,各个分类的排名和市场占有率的一个情况。我们确实在今年得到最多最多的需求,就是希望让这个分类和领域扩的更细。因为大家说,如果说我能看到一个市场排名,但是我每天看到TOP20都是那些,谁都知道微信和QQ是最大的,我们每天看到他还有能力,由此我们带来了全新、细小的类型,包括金融理财的类型,有保险等等。还有2014年兴起的O2O的分类,里面有很细分的各种领域。还有搜索栏,有些长期关注TalkingData的合作伙伴已经订阅我们榜单的服务,叫做新兴应用榜,以及我们的潜力应用榜,会在我们整个行业中找寻到所有有潜力,而且是新发布出来的应用,会给你展示成榜单进行发布。

除了跟应用相关的信息之外,其实TalkingData还有很多很多的线下数据。刚才介绍过,我们已经有一个非常庞大的线下团队帮助我们做线下数据的采集。但是为什么要做这样的事情?其实整个行业一个最困难的话题就是线上和线下的数据融合打通?打通之后能够带来一些什么样的改变?我们的观象台也对这块的努力有所演示,我们也带来了全新的功能,叫做行为地图,但是目前开放的是北京区域的行为地图,基于线下数据的采集,我们会拉出来像机场、火车站、医院、学院,还有一些标杆性的地标。这样的地标你可以在地图中看到他们人口聚集的热度,到底哪个地方聚集的人更多,同时你点开每一个地方的时候,我们还会告诉你,去哪里的人从哪里来?他们去那里的时候喜欢用什么样的应用,以及在他们的生活中喜欢逛什么样的品牌店。我们把线上和线下的数据连接起来了。

(播放视频)


【闫辉】我们再看一眼分析对大家来说最大的问题在哪里?这是整个灵动分析的一个核心功能,我们叫做它灵动事件。事情的起因从那里开始呢?我相信可能在会更多的人是负责业务的人员,如果是了解一些技术的人可能了解他们的痛苦,在做分析的时候,我们的分析工具确实能帮你追踪各种各样的一些业务。但是真正痛苦的人是谁呢?有两方面。一方面真正读数据和用数据运营的人员。另外一方面给他们做支撑后台的技术,今天你想加一个数据点。可能你对应的工程师需要干一天的时间,还需要琢磨你的应用需要发布和上线,哪怕你只需要追加一个数据点的定义,你可能需要消耗半个月,乃至一个月的时间,去把他们上线。我们很早以前就有一个想法,能不能让所有的数据追踪点更灵活、更可控?让大家不用再费那么神,随着技术的不断的演进,我们给拉带来一个全新的功能,它不需要你再做复杂的集成,也不需要那么重的找研发商量,考虑你应用上线的问题。你所有的数据点已经可以在平台上直接面对你应用的界面,直接定义。我们后面可以看一看它是怎么工作的?

当你摇一摇手机,我们会创建一个渠道,让你的应用和我们的平台实时相连,这个时候你应用的界面,一些元素、可操作的项目会传到平台,你可以添加每一项用户的操作,非常的灵活。如果口说不是非常清楚的表达这件事情,后面我们直接来看一个演示。


【闫辉】整个的监测线,目前已经完成了对218家媒体平台的对接。这是我们支持的总体的量。在这上面大家可以看到很多很多耳熟能详的,大的平台。我们今年新对接的几个大的平台,其中包含了有整个谷歌Adwords、广点通,还有我们在上个月新对接的,新浪微博的一个广告平台粉丝通。整个监测我们只需要做到更广的覆盖和更好的服务。

我们再看一眼分析对大家来说最大的问题在哪里?这是整个灵动分析的一个核心功能,我们叫做它灵动事件。事情的起因从那里开始呢?我相信可能在会更多的人是负责业务的人员,如果是了解一些技术的人可能了解他们的痛苦,在做分析的时候,我们的分析工具确实能帮你追踪各种各样的一些业务。但是真正痛苦的人是谁呢?有两方面。一方面真正读数据和用数据运营的人员。另外一方面给他们做支撑后台的技术,今天你想加一个数据点。可能你对应的工程师需要干一天的时间,还需要琢磨你的应用需要发布和上线,哪怕你只需要追加一个数据点的定义,你可能需要消耗半个月,乃至一个月的时间,去把他们上线。我们很早以前就有一个想法,能不能让所有的数据追踪点更灵活、更可控?让大家不用再费那么神,随着技术的不断的演进,我们给拉带来一个全新的功能,它不需要你再做复杂的集成,也不需要那么重的找研发商量,考虑你应用上线的问题。你所有的数据点已经可以在平台上直接面对你应用的界面,直接定义。我们后面可以看一看它是怎么工作的?

当你摇一摇手机,我们会创建一个渠道,让你的应用和我们的平台实时相连,这个时候你应用的界面,一些元素、可操作的项目会传到平台,你可以添加每一项用户的操作,非常的灵活。如果口说不是非常清楚的表达这件事情,后面我们直接来看一个演示。


【主持人】有请 TalkingData 执行副总裁 林逸飞先生


11:07【林逸飞】大家好上,数有先后,进退有据。当我们可以用数据去刻画这样的主次关系,不同的先后顺序时候,我们才可以做到进退有据,我们看看这些数据的价值是怎么来的?其实是一个攻城的过程,这个还蛮烦琐的。我会跟大家讲这些数据为什么有价值?

第二件事情,我们会有一个很复杂的工程,让这些数据真的可以被幻化成一些企业能够的原材料,或者我们的生意。这个过程里面我们离不开人,包括领域工程师,数据咨询工程师,他会跟我们的开发者、企业一起帮我们使用好你的数据。当数据不能产生价值的时候,数据是没有用的。我整个想跟大家沟通这样萃取的过程,加工以及产生最终价值的流程。个人很喜欢这张图,刻画了所有人的感觉,在圣彼得大教堂,每当世界上的人选教皇的时候,人都在这里等待着,2005年那个广场是这样的一种场景。2013年新的一界教皇诞生的时候,你会发现每个人用以记录、传播、记忆一个事件的手段跟途径是这样的。移动互联网和智能手机对每一个人的影响是深入骨髓的。我们要提纯的就是这样一些数据,相应的我们刚才已经看到了移动指数里面提及的一些数字,包括我们的覆盖程度。

林逸飞

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【林逸飞】这里面我们大家会发现,不跟之前一样,大家只用他做QQ、社交也好,金融属性跃居了第一。国民的财富账户,……这个战场就在手机上,人群有了这样的变化,刚才也给了这样一些数字,每个人的手机上装这么多款的应用,我个人可能超过200款,金融类的居多,资讯类的我每天早上会看8个。一二三线城市没有什么区别,三线城市要用滴滴打车吗?基本上不用,除了这个,大家没什么区别。所有互联网在地域上没有限制,层级、城市的差距没有限制。你完全不受城镇化、空间和速度的推广,在今天找不到第二种。这个萃取怎么做的?我用了一个更耸人听闻的算法,今天我们的人是被手机包围,那些觉得我演讲没有什么意思的,都在看手机。你会发现每个人的手机长在每个人的身上。随手可得的便捷服务让你使用各种不断推陈出新的APP,你的手机里面一定会出现这样的APP,天天影响着你的各种生活,包括在金字塔上端的各种行业。这个时候你会发现在手机的尺寸上,大家没有区别。比的只有一件事情,谁对客户的服务好。我们要萃取就是这样的数据,这样的。为什么有价值?我问三个简单的问题。对你没用的APP会装吗?服务不好,体验不好的APP会打开的次数高吗?不会,APP是否已经有自然分类了?每个APP都有自己的属性,不说其他的复杂的信息,我们只说这些复杂的信息,已经可以去非常清晰的刻画所有的人群,除了你对他们是提供服务,还是做消费的一些引导。(就校对这)。

好了,他们后面会去做,通过我们灵动分析的产品,数据中心,经过各种加工,会形成相应有标签的数据,有温度、有情感的数据,有货币化的数据,然后我们进入到了数据工程这个阶段。

中间罗列的这些图标是今天TalkingData提供的平台工具,会在你统计分析,做广告投放,做人群筛选,等等各个角度上提供一个极致的工具,更方便的去跟互联网接壤。这些数据进来的时候,我们会进入一个浩繁的互联网。我们会把这样大压力、碎片化、质量很低的数据经过不同的算法和人工的工作萃取成一些标准化,具有标签属性的数据。让它成为我们整个的TalkingData后台的数据中心,也就是我们整个的一个引擎,或者我们的一个宝藏。


【林逸飞】在这个里面我们会把数据再进行分层的提纯,基础的数据只代表基础,代表事实性数据,所谓男或者女,老或者少。我们会对人的行为偏好,一些场景,他是在走还是跑,骑车还是坐车,开车还是公交。类似这样的我们认为都是事实数据,有很多数据科学家每天做的就是一件事情。我们也跟其他的高校,包括今天在清华、北大我们合作的教研室,通过这些数据刻画这样一些行为数据也好,行为偏好也好,这些是基础数据。

当这些基础数据发生作用的时候,前面谈到每个行业使用数据的时候真的是不一样。银行和房地产完全不一样,我曾经举过一个相对过分一点的例子,银行的数据非常强,大家都有坏账、风控,只不过游戏打开的频次是打开金融的频次的十几倍。我们要做行业性的数据,我们会有领域工程师跟我们的合作伙伴坐在一起,我们要知道你的KPI是什么,业务是什么,怎么产生行业性的数据,这是我们在上层看到的数据。

这个标签我们已经在不断的拓展中,所有这些标签都作为基础标签。这个时候我们要建的一件事情就是所谓数据的二次输出,我们把它加工成有意义、有情感数据。客户在你的手机上留下了什么数据,你自己的APP是你的全部,在客户的眼里是1/41,如果你到APPstore是240万分之一,大家要珍惜每一个APP留在你手机上的痕迹。线上使用什么样的APP,我也举过这样的例子,如果不是雪球,就用小伞,那么一定死的很惨。线上的APP关联仍然能够刻画一些用户的属性。


【林逸飞】当你通过移动互联网的形态获取你的客户的时候,什么样的渠道是有效的?不一定。不是说应用宝,或者腾讯这样的就一定有效,因为你每次投放的受众可能是不一样的。有过我的客户希望覆盖的是老年人,大家可以想象通过腾讯QQ空间能够覆盖到老年人,那是多么有活力的老年人。大家会发现说所有人使用的数据也好,每一个在时间上都被切成不同的片,你进入了不同的场景。你买礼物的时候可能会上礼品说,当你在一个关键的纪念日的时候,买东西也有不同的选择,海外购也有不同的选择,所有的人通过APP是被场景所刻画的。创业的同时有很多VC的钱投进来,我们传统产业也干了一件事情,他们花了很多的钱在不同的场景下已经聚集好了。

今天你想想懒得做饭的一些人群,叫人上门做饭的人群,比如说像我这样的人。以前你怎么找,找不到,现在有人帮你烧了好几万亿,已经在那了。你只需要你跟他有什么区别,这叫互联网+。

我们无论是移动互联网的客户,还是我们传统产业的客户,我们有自己的第一方的数据,纯度非常高,浓度也非常高,这是第一方的数据。跟外围还没有列全各种数据结合的时候,是从营销获客,风控、土地规划、城市规划,每一个地方你都可以发挥自己数据跟其他数据结合产生的价值。

在软件的部署形态上,我跟前面两个人看上去就不一样,我是年纪最大的。过去20年服务于大新企业,也有像过去两年服务于移动网。我们会兼顾大型企业和新出现的创业公司,以及互联网的形态,我们的产品上可以采用私有云的形式,Saas的形式,规避自己使用习惯和行业特点的要求。


【林逸飞】这个事还没完,当我们做这样数据工程的时候,我认为至少需要五个元素,后面三个前面已经讲过了。我们需要一个数据的生态,我们有自己一个豁大无比的数据中心,我们跟第三方的数据源和第一方的数据源展开工作,我们有自己的数据中心,他们做耕耘。我们还有两类工程师,我们希望部署到客户的现场,跟客户理解我们的数据,对方的数据,我们做什么。

进退有据的数据,也得有据可查,如果还是拍脑袋,真的是辜负了这个年代。如果我们所有的决定仍然是定性的,那是这个时代的悲哀。原来我们的模型是这个,通过两年的运转,我们把这个运行改的更复杂一些,AARRR,我不是做美术的。上面这个敞口为什么这么大?所谓的漏出这块跟客户已经被牵引到你的门口做运营,是完全不一样的事情,你希望这个市场是巨大无比,理论上来讲是巨大的市场,他的口径和颜色是很不一样的。后面实际上在AARRR这几个角度上我们也对不同的指标进行了仔细的分析,经过过去两年跟不同的客户,线上客户,传统的客户合作积累一些经验。我们会把相应的指标做详细的细分。

【林逸飞】更有趣我们在一些行业客户里面,甚至把这样一些指标跟行业客户的KPI结合在一起,举个不恰当的例子,银行信用卡。大家看的是什么,开卡率和退卡率,有人会看次日留存吗?会开我的开卡绑卡率吗?现在很多银行都会看。那是一个热度最好的数据,那是一个获客最关键的指标。这只是一个指标,你怎么定义,我们有很多详细的标准,这个指标怎么解读又是后面考虑的事情,所以我们会提供一个TalkingData的服务,希望结合我们三个指标体系,把我们的指标结合到客户的业务中,通过你使用的数据,客户留存的数据,广告投入的数据,不同策略,通过他们去做相应的分析,然后做相应的增效,或者助攻,让那些客户成为你的忠实客户,吸引众多的客户,不管是下载、激活,使用时长。它是一套整个的体系,不是今天我能讲清楚的。


【林逸飞】这是其中一个片断,你通过什么渠道把你的APP放出去,当所有客户安装你APP的时候,哪些指标是关键,登陆的时候有很多详细的新手任务,当他浏览你的时候,你会面临这样的风险,也许浏览完就退出了,保留下来的客户是什么。这只是我列出来我看到有经验的一些KPI。很多人之前并不看,你要不要在这个地方看一看客户的反应,什么时候按捺不住退出的,哪个环节的时候是第三步还是第二步是真的太长了吗?新手任务,现在几乎所有的APP初创都有一些新手任务,有不同的设计,不是为了愉悦客户,愉悦客户的时候应该记住客户的痕迹。我见过七八个不同的题型,我们的消费者进去看的时候,这种情况下都会结合你现有的数据我们分析,这样的留存、转化,这样客单价的题型出来,意味着什么,下面的调整我们的推荐是什么。我只是举个例子。

我们呈现给客户这样一些报告,我们经过一个月跟你现场工作之后,我们会出这样的报告。


【林逸飞】第二个是活跃率,覆盖只是一方面,要看活跃,要看客户的停留时长,页面深度、活跃轨迹。我们可以得出一个简单的数字,这个数字对很多人都可以有衡量的意义。

包括我们在客户的APP不同版本的时候做360度的评测,通过我接触这么多APP的经验给你打一个分析,包括APP上线以后,错误的分析,页面的分析,这些都是报告的分析。基于这些之后,右下角这个图,上面是我们所有的指标,这一侧是来自TalkingData的各种数据。客户在第一方留存浓度最深的数据在哪里?拼接的360度视图的数据,遵循了AAARRR的规模,你可以找到把这三种数据留存在一起的KPI,这叫做有据可查。我把这样的服务打成三个包,我们提供给不同的客户使用,包括初期我们见过很多传统企业在做相应的互联网试水的时候,运营了一段关键词和微信号,觉得效果不好,我们决定做APP。基本上是三个主要大的服务包提供给我们的各种客户。

最后我们谈到的是数据价值。经过了这一系列的工作,我们希望数据焕发出应有的价值。这是某股份制银行,第一方DMP的数据。我们是以营销使用作为唯一的目的,所有的数据会以闭环作为他的特征,我们可以追踪、管理、监控任何一次营销活动和推广。


【林逸飞】其中一个例子,比如跟Uber,任何一个打车软件培养线上消费的形式,给所有人送一个188块钱的红包,以前是发一个短信,现在不是这样。我们会给你一个标签,汽车类的,二手车类的,这些基本上刻画了跟车和车相关的群组,我们跟第一方数据进行吻合的时候,我会告诉你这些有必要。其他的运转率极低。其他有两个有意思的结果,第一个,当时我也觉得在这个屋子里面有很多人会猜,没有车又有用车需求的人,会对这个有兴趣。但是真正数据投出来的结果,实际上恰恰不是这样,反映率最高,是有车,而且又有车需求的人对这个应用感兴趣,响应率高达10.3%。除了对相应投放的效果达到166倍之外,你会发现这个过程是一个非常典型的数据训练的过程。银行第一方数据结合第三方的数据,通过一个实际的投放,结合了一个实际的场景,对数据进行一次训练。对任何一个APP、开发商来讲都是一样的。这次训练的结果是意味着什么?对出行类的人我们有了一次鲜活实际的数据。

这是一种迭代的积累,积累的地方是在我们所有的内容。另外是我们针对银行,我们跟金融相对的合作多,我们帮他在线上的客户画像,线下的客户画像,第一方数据之外,他在线上长什么样,线下什么样,我们做相应的数据加工,帮助他,辅助他进行相应的营销和销售。

还有一些有趣的尝试,大家也知道过去一段时间,做P2P的非常多,我们也提供这样的数据。举个例子,你会发现一个手机上,装了七八个借款的APP,会不会是一个风险。第二,如果你会发现七八个手机老在同一个点,或者同一个WiFi,或者同一个时段,同一个APP上一起借钱,会有问题吗?这些数据我们会提供给一些客户,作为他风险定价模型里面某一个辅助输入的数据,这种形式之前我们获取这样一些数据是不同困难的。这又是一种使用。


【林逸飞】还有一种,我们看一个保险的客户,他们探索比如说车险,有没有一种习惯是特别不好的驾驶习惯,开车的时候看电影,这些数字是可以刻画出来的,我们可以把车险和保险感兴趣的人群圈出来,这些人群是我们的潜在客户,也可能是我们既有客户描述维度极大的增长。

下午大家可以看到这个案例,跟时尚女装品牌的合作,从入门到展示区到试衣间,收银处。两年前看好一款衣服,照个相,然后去淘宝买。这种情况下我们看到是第一个交易漏斗,我们会干什么,这个是我们自己做的小玩意。WiFi探针,从入口处到展示处到试衣间我们会看到什么样的人是回头客,什么样的人真正消费,什么样的人在一个月里面来了第二趟,这些都是进场数据,不神奇。结合了我的TalkingData DMP以后,我不光知道什么人来了,还知道谁来了。会出现线上客户的刻画,他是玩花千骨的还是什么,线下可以看他是吃星巴克,还是热干面,我会帮助零售品牌制定他的营销策略。


【林逸飞】时间有限,我把更多的翔实的案例留在下午,下午的分会场上大家会有机会看到我们来自于房地产、奢侈品、汽车、各种领域里面去应用这些数据的更有趣的案例。作为结束,先跟大家重复这句话,数有先后,进退有据,掌握好数据,才能让我们的数据不失据,TalkingData给大家带来的就是海量数据,极致工具、专业咨询。谢谢大家。


12:00【主持人】感谢各位嘉宾在百忙之中抽出宝贵的时间来参加本次峰会,我们上午的分享环节到此结束。在主会场外,我们特别设置了产品展示区,及合作伙伴展示区,各展区设置了精彩的互动环节,希望大家喜欢。

此外,下午13:30分,我们的三大分论坛将准时开始。分论坛上会有来自 TalkingData 和我们在各行各业的合作伙伴带来的精彩分享,更有令人期待的抽奖环节,欢迎大家准时参加。谢谢!


主题:全球移动大数据峰会 跨界融合

时间:2015年9月11日 下午

地点:中国大饭店会议大厅B


13:30【威廉】各位来宾下午好!你们吃饭了没有?我是麦顿资本的合伙人,我们投到TalkingData。跟各位介绍一下,我们其实和TalkingData,您看这个市场,我们就觉得一个中国的大数据市场和海外的大数据市场,你要抓住这种机会,还是要