累计付费客户过千家，热云数据推出第三方DMP产品 | 爱分析访谈

调研 | 李喆 贤豪

撰写 | 贤豪

　　时至今日，热云数据旗下产品线共囊括了GameAnalysis、TrackingIO及UserDesk等数款产品。凭借这几款产品，热云具备了同时为广告平台和广告主服务的能力。其中，UserDesk作为最新推出的第三方DMP产品，填补了热云服务广告平台能力上的欠缺。

　　该产品目前支持为客户提供用户画像、投放策略支持(投放媒体筛选等)、人群定向和拓展、投放效果优化等服务。

　　然而，就在2017年8月对热云的访谈中，白冬立还曾表示国内尚不具备让DMP业务茁壮成长的土壤。细探究竟，数据量覆盖不全面、数据质量不佳、产品效果难以精确衡量等都是限制因素。

　　那么，热云此次下定决心切入DMP市场，到底做了哪些准备？今年3月初的这次访谈，白冬立给出了他的答案。

　　首先，过往业务积累的海量高质量数据为打造DMP奠定了基础。

　　热云在过去几年的业务发展中，通过与超过450家广告平台，以及超过2000家拥有流量的厂家合作，热云已经累计覆盖了10多亿设备，积累了多达数十亿量级的数据。

　　同时，为保证数据质量，对于流量造假等行为做了严格的排查，引进了规则排查、算法排查以及黑名单机制，正是基于以上两方面准备，方才促成了UserDesk的落地。

　　至此，与之前推出的广告监测和用户行为数据分析产品TrackingIO以及Game Analytics一起，热云构建了覆盖上下游厂商的产品体系，面向游戏、金融、电商等多行业提供服务。市场空间有限，推出创新产品有助突破天花板

　　在对此次推出的UserDesk寄予厚望的同时，白冬立也并不避讳国内DMP市场空间有限这一限制因素。

　　为此，白冬立给出了他的解决思路：基于数据挖掘去判断用户行为背后潜藏的需求，进而提炼出创新产品。

　　在热云，这个思路是通过BPU(商业化产品事业部)予以落实的。比如此次与UserDesk相继推出的AdInsight，就是瞄准了广告主对于广告投放素材、投放媒体甄选、投放效果分析等方面的需求而推出的创新产品。

　　近期，爱分析专访了热云数据创始人兼CEO白冬立，他对热云数据近一年的发展、业务模式以及工具型公司如何突破DMP行业天花板发表了看法。以下为部分内容分享。

布局多行业，热云数据打造第三方DMP产品

　　爱分析：此次新推出的DMP产品UserDesk，与之前的产品有什么关系？

　　白冬立：第一款产品是Game Analytics，面向游戏内容提供商(CP)和发行商。主要提供的是游戏内行为数据分析服务。这款产品到目前为止都是免费的。

　　继GameAnalytics之后推出的是ADTracking，这款产品面向的领域主要是游戏和电商，提供广告监测服务。

　　ADTracking之后是TrackingIO，是将广告监测和用户行为数据分析打通的一款产品。面向的行业也不再局限于游戏和电商。

　　而当我们的数据量达到很大的量级后，我们做了第三方的DMP产品UserDesk。

　　此外，我们还有其他的一些产品创新，近期会陆续公布。

　　爱分析：作为一款第三方DMP产品，UserDesk能提供何种服务？

　　白冬立：这款面向广告平台提供营销云服务，协助广告平台帮助广告主去改善投放效果。

　　广告主在广告平台上做广告投放时，首先要依据一系列维度对人群做划分，如按性别、年龄、地域等。然后基于此对特定人群做投放行为。

　　UserDesk的产品价值，即在于提升了广告平台在营销业务链中的价值。比如，客户可以通过输入用户设备ID等数据在UserDesk平台上做查询，确认该用户所属的细分人群和对应的标签，从而在目标投放群体的选择上更为精准。

　　而在效果衡量上，广告平台可以通过eCPM(earning cost per mille，千次展示收益)衡量UserDesk在提升广告平台服务广告主的能力上的价值。

　　爱分析：UserDesk与TrackingIO的区别在哪？

　　白冬立：首先，定位的客群是不同的。UserDesk面向广告平台，而TrackingIO是为广告主直接服务的。

　　其次，功能上也有所差异。UserDesk做的是投放效果上的优化，如对于目标人群的精确划分等的帮助。TrackingIO则与之不同，只专注于广告投放效果的监测和用户行为数据分析，并不在投放效果的改善上发力。

　　爱分析：TrackingIO在监测上通过何种方式进行？

　　白冬立：具体操作上，业内都比较相似。一般是嵌入SDK或者API的形式。我们跟国内超过450家广告平台，以及超过2000家有流量的平台对接，凭借对于用户的设备ID的监测，只要用户点击了广告主发布的广告，即可支持对其全用户生命周期数据做追踪。

　　爱分析：与UserDesk一并推出的Ad Insight解决何种需求？数据源是？

　　白冬立：对于很多广告主而言，对于投放策略、投放素材等的需求往往是其主要的痛点。为此，我们通过网络爬取拿到了全网的信息流媒体中的广告数据。对于其中的投放媒体的选择、广告语等素材，结合投放效果，做了全面的分析。我们希望通过这部分能力去为广告主的投放决策做一些补充性支持。这些能力的集成便是Ad Insight。其数据源完全基于网络爬虫。这部分数据会存储到一个独立系统。

七成客户来自游戏业，维持三倍营收增速是目标

爱分析：目前客户数在什么量级？多来自于哪个行业？

　　白冬立：付费客户已经超过了1000家。

　　目前70%以上的客户来自于游戏行业，其余来自金融、电商、直播、房产等重点布局的行业。预计到今年底，这个数字会降到50%左右。

爱分析：客群定位上，几款产品有何区别？

　　白冬立：UserDesk关注的是头部客户。其他产品是面向全行业客户的。

　　爱分析：您如何定义UserDesk所定位的头部客户？

　　白冬立：首先，DAU/PV需要在过亿的量级。这样的企业能给出的网络预算相对充足。其次，最好是自有流量，并愿意为数据付费。UserDesk的为数据赋能的理念在于用热云的数据提升客户的流量价值。这就要求客户最好能自有流量以支撑UserDesk的功能快速作用到客户的实际业务中去。

　　爱分析：同样作为SaaS应用，UserDesk和TrackingIO的定价策略有何不同？

　　白冬立：TrackingIO是按年订阅或按照客户使用量收费。UserDesk则是基于客户在投放上的预算按比例收费。当然这个前提是，客户最终的投放要涉及到对于UserDesk数据的使用。

爱分析：获客方面，采取了哪些策略？

　　白冬立：直销、新媒体运营、线下活动等方式都有采用。因为我们的销售线索越来越多，后续也不排除做电销。

爱分析：团队规模在什么量级？人员结构如何？

　　白冬立：总人数在80多人。60多人的研发人员，我们的营销团队大约有10多人。

爱分析：对于今年的营收增速，希望达到什么水平？

　　白冬立：近两年我们的发展很稳健，是少数大数据企业中盈利的公司，也在寻求更快增长的创新模式。

工具型公司需在多个方向加强探索

爱分析：哪些客户构成了对DMP产品需求的主体？

　　白冬立：第一类是各类新闻、视频客户端、超级APP等。这类厂商通常本身有流量，能将流量用于吸引广告主投放广告等，但其往往缺少能将流量价值做进一步提升的数据。因此，他们愿意为DMP付费，这也是Userdesk这类第三方DMP实现落地的最优选择。

　　第二类是ADX和DSP。这类厂商对于DMP也有需求。但由于其本身利润率也并不高。因此，在付费能力上较第一类厂商有所不如。

　　第三类是想要DMP的优质数据做撞库等作弊行为的不良厂商。对此，我们是坚决抵制的。

　　爱分析：您对于DMP行业的竞争格局和市场空间如何判断？

　　白冬立：现在业内不少工具类公司在往营销方向转型，主要还是因为营销领域的利润空间比较大。也有不少营销类公司在加强这方面的技术储备。

　　单从营销层面来看，我认为拥有流量的营销公司磨练好技术后的发展前景会更好。技术的提升能帮助它将自有流量快速变现。而工具类公司要获得流量，相对来说难度还是比较大。

　　对此，我认为工具类公司其实可以基于现有的客户和数据，做一些创新产品出来。这也是探索商业变现的一种方式。

　　爱分析：工具类公司基于现有客户和数据在创新产品上的探索，具体如何操作？

　　白冬立：我们新设立了创新产品事业部(BPU)就在做这样的事情。我们通过将用户行为数据挖掘出来，找到细分群体的明显特征。继而从这些特征中发掘细分群体的潜在需求。如果市面上没有产品能满足该需求，我们就可以着手相应产品的研发。

　　也就是说，基于数据挖掘去判断用户行为背后潜藏的需求，进而提炼出产品。这是工具类公司在创新产品上可行的探索道路。

　　爱分析：工具类公司未来有无可能切入企业内部数据，比如CRM等业务系统的数据？

　　白冬立：其实这件事很有价值，比如在做线上线下的营销方案时，切入企业内部数据是很必要的。

　　但一旦切入这部分数据，就很难避开定制化开发，模式就会加重。如果对于私有部署还没做好足够的准备，还是应该慎重考虑。