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TalkingData成立于2011年9月，是一家独立第三方移动数据服务平台。几个创始人之前都有在甲骨文做数据产品的经历，而创业的想法其实非常简单，就是做一款移动应用的数据统计分析工具。
了解行业的人应该知道，他们并不是先驱者，友盟在当时已经是一家成立了近一年半的公司，其产品已经取得市场认可，TalkingData想要“安身立命”，早期采取的方式就是做差异化。对于他们来说，业务的爆发期其实是来自移动游戏领域。
在2012 年移动游戏的热度开始升温时，付费游戏“一锤子买卖”的现象发生转变，游戏过程中不断消费的模式提高了对运营的要求。TalkingData发现游戏本身是一个不断产生数据的过程，并且用户基数大，游戏公司对于数据决策的需求更多。依托游戏获得了足够多的设备量之后，他们陆续推出了广告追踪、精细化营销等服务业务，并与众多传统企业建立了合作，拓展了业务范围。
发展到今天，TalkingData已经将大数据分为统计分析系统、数据平台和数据商业化价值三部分，并与不同领域的企业展开合作。在与CTO肖文峰的交流中，他着力于向雷锋网编辑展示，同样是做数据服务，TalkingData的差异化设想与落地的方式。以下是记者与肖文峰的对话（有删减）：
雷锋网：为什么要做移动应用的数据分析工具？
肖文峰：在做数据统计分析工具之前，我们其实做了一款给应用市场用的推荐引擎，积累了一定的移动应用数据。移动应用分析当时国内外已经有在做的公司了，产品一共12款左右，我们把这些产品都分析过后发现只有Flurry和友盟做的还算不错。
不过他们也有各自的问题，Flurry是一家国外公司，对于国内的环境来说，落地很困难。友盟当时也是刚开始做，并且产品统计“太重”，分析“太轻”。从市场需求看，统计分析是一个刚性需求，而现有的产品并不能够满足，这让我们看到了方向。早期产品侧重于深入分析，希望打造成移动分析的入口。当然，发展到今天我们的业务范畴与友商有很大不同了。
雷锋网：这种“不同”体现在哪里？
肖文峰：友商的服务包括统计分析平台、游戏统计分析平台、推送平台、社交平台、升级反馈平台等，简单的说就是围绕开发者提供工具服务。
TalkingData的业务包括三块：针对开发者的数据收集平台（包括开发者平台、数据接口交换平台）、数据处理加工平台（收集数据之后加工处理，打标签）、数据商业化平台（数据经过收集、处理、变现的过程）。相比于友商，TalkingData除了为开发者提供服务，还与ToB类客户建立合作。
我们的区别就在于做的是大闭环，将线上的数据结合到线下。比如全城热恋之前一直以为自己的客户是中年人，买钻石是为了投资、保值，但经过我们的数据分析构建用户画像后发现，他们的客户其实主要是年轻人，买戒指是为了结婚用的。这样在广告投放上，就可以做到针对客户精准投放。
现阶段平台上目前有8万多应用，不到7万的开发者，服务企业包括金融、保险、汽车等等传统行业。
雷锋网：不同领域的数据分析难度在哪里？
肖文峰：这个难度其实挺大的，人群数据的获取、激活、登录、留存、付费等等，利用通用平台就可以满足。而移动游戏需要深度运营，体系是不一样的。
应用是一个设备代表一个人，但是网游是有账号的，一个手机上可能有几个账号。如果按照设备ID来统计，肯定会存在账号统计丢失。但是如果想对账号进行分析，就需要另外一套架构，还需要将账号和设备统一起来，这样才能够判断每个玩家的所有信息。
往深度说，游戏内部有很多关卡，想要了解玩家的游戏进程，在产品设计上的方向上不同。虽然方法论的模型是一样的，都是从用户获取到留存、互动，转化成付费，甚至是帮助游戏做口碑传播都是一个体系，但里面细微的调整是需要针对每一个特定的案例来做的。
雷锋网：你们收集数据的方式都有哪些？
肖文峰：数据来源主要分为三种。首先70%的数据来自于开发者，开发者的应用如果使用我们提供的功能，就会加入相应的SDK，这部分获得的数据是与开发者共享的。其次是来自应用市场，之前与机锋、91、同步推做推荐算法的时候，签订了数据共享协议。最后是与数据第三方服务商合作，进行交换。
雷锋网：在对外宣传上你们一直强调“中立性”，指的是什么？
肖文峰：因为想去搭建一个平台，所以我们选择不站队。这其实体现在两个方面，首先TalkingData上的服务不仅有我们提供的，也集成不同公司的。比如BAT这些大公司，都在做自己的生态，可以算是我们的竞争对手，但我们的平台并不会排斥他们的服务。大公司围绕自己的体系做平台，并没有集成竞争对手的服务，这就很难将平台做好。这是服务功能上的中立。
其次是业务中立，我们是做数据分析的，虽然与各个领域的公司合作能够得到很多数据，但不会因此进入客户的业务领域。我们的一个友商就曾进入过广告行业，希望能够利用数据分析变现。不过这种做法导致原有的合作变为竞争，广告行业的公司是非常排斥的。
做好自己的业务，我们能够合作的领域非常多，盈利并不成问题，接下来可能会看到我们在穿戴领域的一些新动向。
雷锋网：保持中立在融资上会受到影响么？
肖文峰：不会。目前已经融了两次了，每次都是千万美金。其实只要对未来的方向想的足够清楚，投资人是不会干预我们的。去年我们的收支状况是平衡的，不过投资人现在还不希望我们，对于构建生态来说，希望有更大的目标。
雷锋网：为什么涉足穿戴领域？
肖文峰：公司的愿景其实分为两块，一块是想要利用数据改变企业决策的方式，我们正在建立的生态也是为了完成这个目标。另一块是让人们更加深刻的了解周围的生活环境，这需要收集用户的周边数据。现阶段我们只拿到了应用数据和位置信息，但对于光感、声音、加速度等数据整理出来，将会有很多用处。
比如同样在公园里走路，有可能是游客、清洁工，本地人等等，传感器收集到的数据可以将用户的信息刻画的更加清晰。以此做针对性推送也更加适合。做游戏行业需要更加深度的统计分析，穿戴也可以对游戏、运动背后的人进行分析。当然，就像之前谈到的，涉及到不同领域，首先就需要将整体框架做好，这是我们需要克服的。
雷锋网：创业做一家数据分析公司，最大的困难是什么？
肖文峰：困难其实主要体现在两方面，首先是发展规划。业务模式中ToB是占主导地位的，想要做这方面的服务就需要考虑清楚未来发展的方向。因为客户的所有数据都在服务平台上，如果对发展的方向不好，没几年公司就死掉了，对于客户来说，损失也非常大。
其次就是如何建立信任。TalkingData的特点就在于很多成员都是来自传统行业，对于ToB公司来说，知道需要采用什么样的沟通形式，怎么去建立信任。我们内部总结就是“既了解传统行业，又了解移动端”。
雷锋网：很多数据分析公司对于人才的需求都很大，你们怎么解决这个问题？
肖文峰：团队目前大概180人左右，在2011年创业的时候我们仅仅只有20个人。其实对人才的需求是很多公司都要面对的问题，尤其是像云服务和大数据这类对技术要求很高的公司。我们的解决方法其实也很普遍。
首先是自己培养，从学生开始就招进公司培养起来。然后因为成员在业界的多年积累下的人脉，找到了一批符合要求的员工。还有一点很有意思，团队在技术上积累了很多经验，我们非常愿意去社区、论坛做分享，这样也帮助我们吸引到很多对这类技术感兴趣的人加入。
在采访的过程中，肖文峰多次提到了产品的“生态属性”，在雷锋网看来这也是他们产品差异化的体现。记者近期采访了许多家大数据和云服务公司，虽然做的都是其中一个领域的事情，但个中差异却不尽相同。
TalkingData只是众多创业公司中的一家，不过其不断拓展新领域的方式却让其独具特色。在与肖文峰的交流中，记者总是在不断的思考一个问题，当“大数据”和“云服务”口号喊得震天响却不知道有什么用处的时候，创业公司能够找到如此多的差异定位是否也可以证明，人们对于这个领域的了解还远远不够呢？
历史告诉人们，对于未知领域的探索，收获总是大于风险的，雷锋网也将会长期关注这个领域的创业者。
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