热云数据CEO白冬立：8亿用户数据价值分析

       大家下午好。我们是本次大会的赞助商。我们热云数据是新成立一家不久的大数据公司，我们其实非常年轻，大概成立时间不到两年，但是我们的发展速度是非常非常的快的。不到两年的时间我们基本上已经积累了国内超过8个亿的移动用户的用户行为数据。虽然这次我们来参加这个会也没有太多需要分享的东西，我们唯一带来的就是说，把我们的理念带到这个大会。这次大会真的是座无虚席，人非常非常多，我也不知道大家都是从事什么行业的。刚才说了我们是带着这8个亿用户来参加这个会的，所以我也是通过我简短的介绍，把我们现在有的这些数据，它们都是什么样的数据跟大家做一个简单的分享，也希望这个会议结束后，对于跟移动用户数据相关的朋友们可以去找我们谈一些合作。

 

　　这个PPT我想给大家看的是国内现在移动互联网的基础设备的趋势。大家可以看到，移动的手持设备，包括苹果，Pad设备等等呈非常迅速发展的趋势。移动设备的人数也是这样的一个发展趋势，到了2015年，今年监测到的数据已经超过接近6个亿移动手机用户。也就是说，这些设备或者这些用户其实背后都是反映的一个真实现实生活中的人。我们需要做的是通过整合这么多的移动用户，他们背后的这些用户行为，把这些数据搜集到我们的一个非常非常大的数据仓库中来，然后我们去做一些模型，然后通过一些数据挖掘算法，怎么样能够把这些数据有价值的部分挖掘出来，然后给我们的合作伙伴包括我们的客户去用。这个图当中大家可以看到，我们现在搜集数据的来源主要包括这样一些来源，刚才我也提到了8个亿的移动设备。通过我们跟国内的手机硬件厂商的合作，还有跟我们一些金融行业的合作伙伴，包括有证券的一些企业和银行的一些企业合作，还有就是我们刚才提到跟运营商的合作等等的。把一些数据的孤岛，独立在各处的数据我们把它聚合在一起，然后放到我们一个庞大的数据仓库当中来。

 

　　我们第一步要做的，就是怎么把8个亿的设备，把它想办法码齐了，来看这些人都是什么样的属性。从这当中可以看到，包括他们的性别、年龄，人口学的属性等等的，其实是非常非常清晰的。包括他们所处的行业，他们学历的分布，包括他们现在都用的什么样的手机，包括他们在哪些地域去分布的，这些我们也把这个事情，大概用了一年多的时间主要在做这些事情。我相信这里可能有比较有价值，就是大家可能会关注行业的数据。包括我们跟金融，跟电商，跟一些快消领域的合作伙伴一起会把一些垂直细分的领域，它们的用户画像整理的会非常非常清晰。

 

　　我说一下我们当前已经和三个垂直领域，进行了一些商业化的合作，也初步设计了一些商业，就是大数据在这三个领域的可以实际的商业模型。包括我们在娱乐或者泛娱乐游戏行业，我们跟一些CP，就是内容提供商，发行公司，还有渠道，甚至刚才在台上演讲的，像个推这样其他的第三方合作公司，一起做的产品。从这张图当中大家简单看一下，就是中国游戏类的市场规模，其实这个趋势大家可以看到，到了2015年的时候，它的增长趋势是呈放缓的状态。不过整体的市场大概是超过400个亿的规模。

 

　　从这里也可以看到，这些游戏的用户，或者通过手机去玩游戏的这些用户，他们经常玩的一些游戏的类型，通常是以休闲，棋牌，动作，角色扮演等等的习惯。这张图是金融类的一些用户，他们平时用手机，或者移动设备去做的一些事情，最常用的可能就是我们现在用微信支付，支付宝支付，这些可能已经非常非常普及了。剩下的话像手机银行，包括一些P2P的工具，银行炒股，投资类的等等，这些用户的使用习惯，我们也能够监测到。这是一些电商的使用习惯，在网上去购物，包括团购，海淘等等这些用户，我们也能看到他们的趋势。相对来说电商垂直类的我们做了一个细分，这些手机用户他们平时从网上购买的行为习惯大家也可以从这个图当中看得到。

 

　　现在看一下我刚才说的在这三个：娱乐、金融和电商领域我们做了哪些事情？首先在泛娱乐这个领域，我们第一件事情，我们最开始做的事情是我们给这个行业应用开发者或者游戏开发者提供了一些数据分析的工具，然后进而我们去了解我们这些客户他们在数据层面还有其他的需求，包括刚才台上刚才演讲的行业伙伴当中去投放广告，去使用一些第三方支付等等行为的过程当中，我们也比较深度的去跟他们进行了一些数据合作。比方来说，我们为这些发行公司提供的大额付费用户的流失预测的数据挖掘发行。这个其实帮助他们在整个游戏或者说在游戏或者应用的运营过程当中，提供了一个非常不错的工具。就是在他的这些付费用户还没有流失之前，我们去做了一个流失预测。这个流失预测的算法我们准确率已经做到了超过80%这样的准确率。对于他们去提升收入的付费环节来说，起到了一个非常非常大的帮助。

 

　　在金融这个领域的话，我们目前是跟三家银行和一家证券公司有了这样一个合作。第一，帮到我们证券的公司去做VRM的系统，就是一个叫访客关系管理的系统。就是通过背后的数据，帮着这些证券公司的它们的一些访客去分析，比方今天一天有一万人去使用它的客户端工具也好，或者网站也好，我们帮它们做的事情，就是说这些人当中有哪些用户是它潜在的客户，进而我们会帮它去做一些比较精准的分析。这个分析其中一个就包括他们个人信用等级的评估。而个人信用等级评估的部分所用到的数据，我们是通过跟一些金融类的合作伙伴，还有一些我们的，比方我们有一家公司叫开车帮，他们能拿到国内几个省份的车主去隐私化的数据等等。还有我们跟一些房产的公司去合作，能够拿到它去隐私化的，就是他有什么样房产等等的数据，帮助我们去建立这样一个为金融公司提供个人征信的服务。进而其实就是帮助我们的证券，还有银行客户去分析它的潜在客户的信用等级这样的事情。

 

　　第二，我们目前为止在给两家银行客户做这样的合作，就是它们在推出一个新的金融产品的时候，其实它们除了传统的一些推广的方式以外，它们其实特别希望能够通过互联网的广方式去找到它们潜在的客户。我们现在帮它们做的一个案例，就是从我们现有8亿的用户数据库当中，去找出来哪一些用户是这两家银行它推出来的金融产品的潜在用户。我们还跟国内差不多一百家广告平台，还有DSP的一些公司去合作，帮着它们把它的产品推向，我们从数据库选出来的这些目标用户。从实际的结果数据上来看的话，这部分的效果是显著为这两家银行的新用户获取部分提升了非常非常大的效率。

 

　　还有我们跟一些电商的企业，包括京东，还有淘宝上的一些店铺进行的合作，帮它们去做基于用户购买行为的个性化算法，这个其实在它们的商品销售的环节，提升它的订单转化率方面也提供了一些比较大的帮助。金融或者电商这些领域，我们其实只是一个比较初步的用大数据跟它们结合的一些案例。我相信可能在座的很多朋友当中，有很多的朋友可能对于我们这个企业是不是可以跟这个数据结合的想法，我们在线下可以再去深入的交流。

 

　　最后简单说一下我们热云公司。我们公司是2013年年底成立的，我们的核心技术人员，因为我也是技术出身的，大家也许能听得出来，都是来自于一些Google、百度、阿里、京东这样的公司。我们成立这两年的时间，这样的发展历程，关键的节点在今年，我们在十月份拿到了五千万元的融资，我们还会融下一轮。我们还覆盖了8个亿的移动设备。我们一个理念，叫数据，开放和共赢，吸引更多的合作伙伴跟我们一起探索挖掘这些用户当中的价值。这张图展示了我们现有用户的特征，包括三个多亿游戏类用户，两个多亿电商用户，一个多亿金融用户，还有一些出行，还有教育类的客户，就是这样的一个数据简单展示一下。

 

　　人群画像我们也基本上分成几个大类：人口学属性，垂直类的，就是不同行业垂直类的标签，和超过22万个细分的标签数据，通过这些数据我们做了基于不同行业的一个非常非常垂直的用户画像系统。这个系统也可以后面通过我们的网站开放出来给大家看得到。

 

　　我们的心态也是这样的，就是在快速发展的过程当中，我们希望能够跟越来越多的合作伙伴，还有客户一起去把移动大数据和不同行业之间的结合点，这个商业模式找到。这是我今天的简单分享，谢谢大家。