從2011年起，移動互聯網開始進入紅海競爭，融資環境差，同質化嚴重等因素導致應用間的競爭異常慘烈，不過這種狀況反倒催生了b2d市場春天的到來——開發者們越來越重視利用數據統計、分析工具去運營和優化自己的產品。但在國內市場，數據統計分析還處在一個很初級的階段，往往只具有簡單維度的統計能力，正是在這種環境下，一群創業者建立了talkingdata公司，希望利用自己在大數據領域的技術積累開創一篇天地。

2012年2月，talkingdata的第一款產品talkingdata analytics beta版發布。這是一款面向移動應用的通用型數據統計分析產品。 在產品上線后，利用互聯網圈的朋友作為種子用戶，加上第三方應用市場等渠道的推薦和自身市場工作，talkingdata很快獲得用戶。他們又接連推出了一些更廣泛的產品——游戲數據統計分析平臺talkingdata game analytics，無線廣告投放效果評估系統talkingdata campaign，以及綜合移動互聯網數據服務talkingdata insight。

在功能上，2012年5月正式發布的talkingdata analytics與市場上的那些數據統計平臺相似，從三個維度為用戶提供數據：

• 用戶級別數據-包含整體用戶量、新增用戶量、活躍用戶量等。
• 行為數據-包含留存度、回訪率等。
• 應用質量數據-包含應用被打開的頻次、用戶黏度和各種操作行為。

此外他們有能力通過下載量占比、用戶留存率、活躍度、留存率、單日用戶下載量（防止渠道作弊）、用戶活躍頻次等維度幫助開發者對推廣渠道進行評估。

閆輝說，由于在功能上大家都很相似，所以他們將重心放在了統數據處理的細節和力度以及對結果組織方式的優化上。截至到目前為止，該平臺覆蓋?1.3億移動終端，為8000余款應用提供數據服務。

talkingdata game analytics則是市面上少見的一款產品，目的是幫助那些缺乏數據解讀能力的游戲公司繞過繁雜的數據和統計頁面去分析數據。它的特點在于其和游戲本身的業務體系和賬號有緊密的結合，并利用一套方法論將數據變為量化的價值去展現。

至于talkingdata insight，則是一套配置靈活的綜合數據解決方案。這個系統中涵蓋了數據統計、機器學習引擎、仿真系統、智能推薦引擎等多種服務。

talkingdata insight并不像其他統計分析服務那樣提供日志收集、數據管理、運算、報表輸出等一套完整的解決方案，而是更像一個集合了多種運算模塊的計算引擎。talkingdata的產品負責人閆輝告訴我，talkingdata insight通常有兩種使用場景：

• 很多中大型企業有日志系統收集大量的數據，但他們缺乏數據的分析能力。他們會將這些日志導入talkingdata insight中進行運算，利用分析結果優化產品。
• 而talkingdata insight的第二類應用是在沒有數據的積累下，通過設置一些模型，利用相應的模塊去模擬結果，為產品設計進行參考。例如他們曾和國內某一線游戲公司合作，根據游戲策劃設計的數據去模擬計算游戲中的經濟系統、戰斗系統、廣告系統等模型。

以上的三個產品都是talkingdata獨立運營的項目。而talkingdata campaign則是他們與第三方廣告監控平臺秒針系統合作的產物。他們聯合幫助客戶評估廣告、渠道投放等推廣方式的效果,如轉化率等，其中talkingdata主要負責無線業務，而秒針系統的服務對象更多的是那些品牌廣告主。另外，talkingdata campaign還提供了兩種模式——基于設備指紋技術的免sdk追蹤方式,及精確度更高的追蹤sdk，前者部署更快，而后者更為精確。

以上的四個產品中，只有talkingdata analytics是完全免費的，我問閆輝其他產品是否會推出免費的簡版服務，他給除了否定的回答。因為他認為只有全面的服務才能讓客戶體會到產品的有效性，所以他更傾向于贈送一些免費使用權限給開發者試用。在這四個產品之外，他們還提供為企業提供定制化的解決方案服務talkingdata enterprise。

大數據的產品雖然看起來強勁也離錢更近，但實際上也面臨一些挑戰。閆輝說在他看來如今面臨三個痛點：

• 大量的開發者對數據分析業務的接受度太差，需求量不深，只滿足于一些基本的統計服務。
• ?無線行業抄襲嚴重，一旦一個功能推出，很快就會被競爭對手原封不懂的搬走。
• ?在前兩點的作用下，用戶在選擇產品時難以從功能層面看出區別，很多用戶又不會注意細節，比起通過使用產品效果去做決定，許多開發者更傾向于從ui上做選擇。

陳粲然 ray chencanran@gmail.com

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