從Zynga到熱云，數據分析的魔幻時代

趙艷秋

移動互聯網的競爭已沒有壁壘，企業利用數據精細化運作尋求生存。

2009年，白冬立加入Zynga，負責Zynga數據分析部門和技術團隊，對Zynga全球業務進行支撐。

彼時，這家總部位于舊金山的公司，正伴隨網游的興盛而崛起。公司很多游戲如《City Ville》、《Farm Ville》借助Facebook社交平臺的“病毒式傳播”，讓它成為全球規模最大的游戲廠商之一。

在Zynga，白冬立團隊構建了跨地域和語言的數據分析平臺。“最高時，平臺上每月活躍用戶將近3億，數量非常龐大”。

白冬立團隊也潛心做了很多深度數據分析模型，像德州撲克運營中要用到什么模型，《Farm Ville》“偷菜”游戲在用戶增長過程中又用到什么模型……

這些模型幫助Zynga游戲實現 “病毒式傳播”。如Facebook用戶間可以相互送禮物。“我們運用統計學算法，判斷哪些用戶社交性特別強、積極為別人送禮物，哪些不太愿意與別人交互。然后，會把活躍用戶每天送禮物的上限提升，讓他們能拉動周邊更多的人，使Zynga游戲更廣泛地傳播。”

白冬立團隊還做了AB測試模型，幫助產品經理從量化角度判斷哪些運營活動或產品功能更受用戶歡迎。

“那時，Zynga是游戲行業中數據分析做得最好的企業。”前Zynga 中國區CEO田行智回憶說，“我們在3年內投入近1億美元打造數據倉庫，能實現多維快速分析，直到現在也無人能及。”而白冬立經歷了全程建設，也從實操角度感受到了大數據的威力，這為他后來的創業奠定基礎。

結束割裂的數據分析

2013年底，白冬立創立熱云數據，定位在移動互聯網大數據分析服務上。最開始，公司從熟悉的游戲垂直領域入手，之后漸漸拓展到直播、電商、金融等其他熱門移動互聯網領域，提供營銷和移動廣告監測服務。

但白冬立認為，這只是企業大數據分析的初級階段——針對企業業務的某一個點進行分析判斷。而下一階段，企業數據分析應該貫穿到整體運營過程中。

現在，企業不同部門都是從“自己那攤事”，而不是從企業整體出發來看待數據分析的。市場部和產品部關注的點就不同，KPI也不一樣。

同時，市場上涌現出大量大數據企業，或聚焦營銷分析，或聚焦用戶行為分析，開發獨立的工具。因為投放數據和用戶行為數據沒有打通，分析結果很難做到全面準確。如果要放在一起分析，還要數據部門通過人工方式，效率不高。

“現在是時候進入大數據分析的新階段——從企業完整業務視角開展數據分析。”白冬立說。今年熱云數據推出一體化數據分析產品TrackingIO。最近，一家客戶發現自己產品的用戶次日留存只有百分之十幾，而它的競品是30%左右。采用TrackingIO分析發現，原來，新增用戶的一半來源很差，導致整體留存率不高。

強烈的精耕細作需求

不僅如此，在移動互聯網領域，客戶精耕細作的需求越來越高，這要大數據平臺支撐。

“移動互聯網已沒有壁壘。只要有一點點賺錢的機會，無論是直播還是共享一個充電寶或單車，都有大量資本涌入。而且任何產品都能被拷貝，任何營銷團隊都能被復制。”如今正在直播行業創業的田行智說，“在這種情況下，企業要精耕細作。”

據統計，即使如今直播行業已被“清洗一大半”，市場上仍有500個直播APP，競爭激烈。“在直播行業，一個付費用戶應該在第一天就能付費，這跟游戲不同。所以，我們要把最好的主播以算法方式呈現給最合適他的觀眾。我們還要監控長期的投資回報收益。如果你不懂數據，就沒法做”。

而在諸葛找房產品合伙人劉子曜看來，最要緊的是找到“流量空白區”。

根據熱云數據的監測報告，有62.51%的客戶都通過幾家頭部渠道，如今日頭條、UC、廣點通等獲取用戶，這讓頭部渠道的流量競爭異常激烈。“但實際上，移動端流量是高度分散的，比如美團、墨跡天氣、快手、美圖秀秀與今日頭條的用戶是有重疊的。如果用大數據技術，不一定非要擠到頭部渠道，可以找到一些相對廉價的流量空白APP，獲取想要的用戶。”白冬立說。

開放數據能力

一旦企業從整體角度看待數據分析，白冬立說，大數據分析的又一新階段將接踵而至，那就是數據能力的開放，這讓數據能真正發揮價值。

“現在，行業做的是讓工具發揮價值，而不是數據能力發揮價值，還處于很淺、很粗暴地商業化嘗試，如營銷DMP，這讓數據價值被嚴重低估。”他說，“未來，數據能力開放后，它會告訴企業，接下來該怎么做，著力點放在哪。”

經過3年多的運營，熱云數據已累計包括10億多臺真實去重移動終端設備數據，中國1800多家APP、移動廣告平臺流量數據等。在游戲行業，它覆蓋85%以上的公司。

“我們希望盡可能把數據的價值挖掘出來，進而把某些能力或價值開放出去，反哺2B的客戶，并嘗試讓數據發揮更多價值的方式。這是熱云數據的愿景之一。”白冬立說。

目前，業界提出數據開放原則“可用不可見”。白冬立說，這也是熱云數據堅持的，可以為用戶提供決策支持，但原始數據不出熱云數據的平臺。熱云數據也在開發支撐數據開放的技術平臺，預計二季度完成內測。

“我們也會堅持做一家中立的大數據分析公司。不會因之前服務那么多游戲客戶，就去做款游戲或者做個發行”。

熱云數據還具備全網設備黑名單。它監測累計超過30億臺設備，發現75%的設備沒有任何行為數據，能從每天3.5次點擊數據中，識別虛假流量，徹底解決企業面臨的刷量問題。

不做定制化項目

現在，熱云數據SaaS產品付費客戶數超過800家。面對市場的定制化需求，白冬立坦承，以公司愿景和團隊結構，不提供定制化項目。2016年，熱云數據曾做過定制化服務。“雖然客單價很高，但開發周期特別長，回款特別慢，通常交付時有一半以上是不能滿足最開始承諾的，客戶說行就行，說不行就不行”。有了這些經驗，白冬立他們決定公司堅持做標準產品和服務。“在這個方向上，天花板還很高，可做的事也很多。

不過，熱云數據通過系統設計功能實現部分個性化需求。如行業看單功能，不同行業需要不同指標，系統支持客戶實現數據分析的自定義。

而在熱云數據逐步深入的行業，如果客戶提出的需求具有典型性，熱云數據也會開發，這讓它能做出更符合行業要求的平臺。

“我們相信數據分析的未來是開放數據能力，我們只有不偏離跑道，客戶才會在更高數據分析發展階段中看到我們。”白冬立說。