不到一年移動終端數據積累到8億，熱云數據是如何做到的？

李莉

熱云數據給自己的定位是一家移動數據引擎公司，產品和服務包括移動游戲數據分析平臺、移動廣告效果Tracking平臺、移動大數據洞察系統、實時個性化推薦系統等，服務范圍涵蓋手游、電商、金融等領域，目前已為超過2500家移動游戲和移動互聯網公司提供了數據分析服務。

熱云數據創始人白冬立2009年進入游戲行業，有著近七年的游戲和數據相關工作經驗，其團隊主要成員來自Google、百度、京東、Zynga、PayPal等公司，在大數據系統采集技術、數據挖掘算法、用戶行為分析建模及數據應用方面有豐富的經驗。

2015年熱云數據完成A輪5000萬人民幣的融資，投資方為凌志漢理基金，并于同年年底積累移動終端數據達到8億。

靠“產品差異化”厚積薄發

熱云數據目前主要業務集中在手游領域，而了解行業的人都知道，熱云數據在行業內并不是先驅者，友盟、TalkingData以及DataEye等均比熱云更早進入這一領域，并且他們的產品也已得到市場認可。那么，面對已經不再是“藍海”的市場現狀，2013年11月成立的熱云數據如何“安身立命”？

雖然進入數據服務領域的時間相對較晚，但晚起的鳥兒未必真的會沒蟲吃。在白冬立看來這未嘗不是件好事，他告訴《創業邦》，就基礎服務而言，熱云數據并不比其他競爭對手差，起步晚反而更能看清競爭對手在行業領域做得好與不好的地方。

也正是抓住了市場已有企業在游戲行業用戶個性需求服務上的欠缺，熱云數據以手游為切入口，在用戶畫像上，對用戶的年齡、性別、消費能力、興趣愛好等數據的收集更具完整性。另外，其在運營過程中對付費用戶的付費核心指標及充值喜好、用戶留存/流失等數據的分析也更具豐富性。

數據層面，熱云數據最大的競爭優勢是對金融、電商、O2O、房地產、汽車等增量市場的把握。這部分市場是競爭對手還沒有觸及到的，而熱云數據依托自身產品的差異化、服務的個性化與藍港互動、金山云、小米、人人游戲等大型公司迅速建立了聯系，不到一年的時間積累8億移動終端數據。

而在白冬立看來，大數據要做好三個層次的服務才算是完整的數據服務公司：

1.數據的完整性和豐富性：完整性表現在對用戶做畫像，其年齡、性別、興趣愛好、消費能力等都與數據相關；豐富性則表現為收集的數據要兼具廣度和深度，數據更多的是反饋用戶的真實行為并且能夠支撐到整個行業的生態鏈。

2.數據的深度挖掘：收集數據后要做深度的挖掘，基于用戶行為找到相似用戶群體未來的去向，更多地對具體行業發展趨勢做預測。

3.商業化模型：投入精力、技術對所收集和整理的數據做出適合具體行業的商業化模型，才能將數據更好地商業化。

相比很多同行只做其中的一塊業務，熱云數據在數據方面的挖掘顯得更全面、更豐富，這也是熱云數據迅速積累大量移動端數據的關鍵因素之一。

繞不開的行業難題

相比國外數據服務市場的成熟，國內的數據服務領域顯然還處在初期發展階段，就目前而言，國內的數據服務公司屈指可數。成立熱云數據之初，技術出身的白冬立原本以為將國外的創業模型、方法論搬到國內會很容易占領市場先機，然而事實卻遠不是想象的那樣。

首先付費模式根本行不通，國內面向To B的廠商付費習慣并不好，不管數據信息大小，他們一般都不愿意花錢。其次是數據信息封閉。國內存在太多的信息孤島，在不侵犯商業隱私和價值前提下，把它們整合利用起來才是王道。

但白冬立稱，數據服務行業面臨的問題遠不止這些，最大問題其實是數據的持續獲取和用戶數據的準確性，這對整個行業來說都是很大的技術挑戰。

數據持續獲取難題表現在用戶經常換設備上，你一年前積累的用戶可能一年后價值就沒那么大了，目前較好的解決方法是把手機號作為用戶唯一設備識別ID。但白冬立坦言：“這也不是壞事，至少在用戶畫像維度上，數據會更豐富。”

另一方面，保證數據的準確性是行業最大的技術挑戰。就目前而言，數據服務公司為客戶提供的數據精確度并不是很高，多多少少都會存在誤差。因其受到用戶設備、網絡環境等因素的影響，要做到像財務數據般分厘不差，技術挑戰可想而知。

數據服務如何體現商業價值

移動互聯網的數據價值遠比PC互聯網數據的價值更大。它能直觀地反映消費行為、心理傾向的過程，同時，移動數據生命周期長，數據的積累價值也高，這也是巨頭和創業者們涌入的原因。

不過在移動數據服務領域，現階段變現方式比較有限，投放廣告是比較直接的一種變現方式，但白冬立并不贊成初創公司利用廣告急于變現，他認為這樣反而會降低核心業務的服務質量，容易失去客戶的信任。

白冬立告訴《創業邦》，其實熱云數據目前已經達到收支平衡，收入主要來源于游戲發行商和渠道的個性化、用戶數據獲取等相關服務，其次是廣告收入。

因專注于游戲行業，加之對用戶畫像的深度開發，熱云數據在為用戶提供精準營銷上更高效。白冬立稱，未來公司發展穩定后，幫助用戶監測廣告效果、電商、金融等都能為公司提供巨大的盈利空間。

不過，白冬立也表示，國內數據服務起步較晚，這一領域內其實并沒有明顯的商業模式，很大一部分公司都在探索中，怎么把數據更好地體現在商業價值上還需要與同行共同探討。