DataEye CEO 汪祥斌：游戲行業(yè)或將率先進入數據買量時代

大數據數據分析 DataEye 游戲行業(yè)

汪祥斌 | 2017-02-13 08:20

【數據猿導讀】 2016年整個游戲行業(yè)崛起了一股買量潮流，一些主流廣告平臺的采量正代替應用市場成為游戲持續(xù)獲得用戶的主力手段。在2017年買量成本還會有更大幅度的提升，競爭將會比2016年更加激烈

來源：數據猿作者：汪祥斌

本文為數據猿年關策劃活動《大數據的2016，我的2016》系列稿件，感謝本文作者 DataEye CEO 汪祥斌 先生的投稿。

敬請期待2月16日（本周四），由數據猿與中歐商學院、騰訊視頻共同舉辦的高端領袖線下演講欄目中歐微論壇之《超聲波》。

剛宣布獲得新一輪融資的大數據公司DataEye迎來2017年的開門紅，這對于2016年在資本市場遇冷的其他創(chuàng)業(yè)公司來說，無疑是個極為振奮人心的消息，值得祝賀！2015年DataEye獲得第一輪融資，時隔一年再次獲得資本青睞，技術與實力兼?zhèn)涞腄ataEye未來業(yè)務將會如何發(fā)展？

以下是DataEye CEO 汪祥斌的專訪實錄：

DataEye做了3年的游戲行業(yè)數據分析服務，2016年我們感受最深刻的是大家對于數據的重視大幅度提升。在傳統(tǒng)應用商店流量銳減的情況下，商業(yè)模式高度清晰的游戲行業(yè)率先感受到移動互聯網下半場流量去中心化的威力。2015年移動人口的紅利結束，整個流量市場開始重新走向分裂，而2017年移動互聯網的流量將進入全面的去中心化階段。

一、流量去中心化之后，買量正取代傳統(tǒng)渠道成為游戲行業(yè)的主要導流手段

2016年整個游戲行業(yè)崛起了一股買量的潮流，一些主流廣告平臺的采量正代替應用市場成為游戲持續(xù)獲得用戶的主要手段。從DataEye全年數據的追蹤來看，游戲行業(yè)買量從年初到年尾成本幾乎增長近3倍。一方面買量正成為主要的獲得用戶手段，而另一方面也加劇了整個采量市場的巨大競爭，造成了買量風險的成倍增加。而在2017年，買量成本將還會有更大幅度的提升，競爭會比2016年更加激烈。

對于成本的上升，更多游戲廠商只能從兩方面進一步應對：

第一是技術性的控制買量成本，拓展新的流量渠道；

第二是提升產品的數據運營能力，深入分析玩家行為獲得單體的最大回報。

二、2016年數據在游戲行業(yè)的應用將更加縱深，數據驅動買量或將成為一種新的技術手段，未來成為標配

數據驅動買量將深刻體現在以下幾個方面：

1、用戶畫像的刻畫以及數據精準匹配后，大幅降低用戶成本

從2016年DataEye與主流的廣告流量平臺在數據挖掘層面深度合作來看，數據在降低流量成本方面是可以發(fā)揮更加重要的作用。但在這個領域我們也發(fā)現一些問題：

第一是數據的有效利用率很低，在流量端包括一些競價平臺對數據的消化和利用率目前基本處于一個很低的水平，這就導致我們在擴量階段很難最大化數據價值；

第二是數據噪音，現在大家都很認可數據，知道數據當中的價值，但缺乏有效的評估手段。我們每天幫流量方以及競價平臺處理海量的數據，我們發(fā)現其中有大量的數據是低效無價值的，大家只知道自己有很多很多數據，但不知道其實只有10%是真正有效的能刻畫直達用戶的數據。

（某流量方用戶的不同偏好對于某類游戲的點擊與激活的影響）

2、買量效率的大幅度提升

目前大部分的買量團隊依賴的還是精細化的人工投放，這個過程當中效率是比較低的，而且對于流量優(yōu)化的手段也只能局限于素材，太過于依賴投放人員的個人經驗。如何有效運用數據、利用數據分析與挖掘大幅度提升效率也將是買量下一階段PK的重要一環(huán)，也是目前我們希望能通過一些技術與數據手段去解決的問題。

3、試錯成本（對新渠道的摸索所付出的成本）將大幅度降低

2017年在一些知名的主力渠道上的買量PK將會非常慘烈，是否拓展新的流量渠道也是需要慎重思考的決策，而這首先要考慮的就是成本。在2017年成本大幅上漲的背景下，試錯的成本也將會非常之高。利用數據的分析與挖掘降低自身的試錯成本是一種非常好的策略。DataEye在其中的位置就是提供數據的指引幫助流量買賣雙方盡可能匹配，第一降低買方的試錯成本，第二提升賣方的轉化成功率。

三、數據在垂直行業(yè)的應用將越來越深刻

DataEye是一家數據公司，是一家專注于一個垂直行業(yè)的數據公司。這三年我們對數據有了更加深入的理解，對我們所從事的行業(yè)也有了更加清晰的認識。

我們認為數據變現和數據技術變現是兩回事。數據變現是通過挖掘與分析找到數據背后的商業(yè)價值和模式去實現變現，而數據技術變現是輸出數據相關的技術產品幫助客戶去實現變現從而實現自己的價值。目前國內大部分的大數據公司其實都是通過技術變現幫助客戶去實現價值輸出，包括我們之前做的很多統(tǒng)計分析類的產品，廣告追蹤類的產品等等，其實都是利用自身的技術產品手段去幫助客戶實現一些價值轉換，這種商業(yè)模式很成熟但本質上利用的并不是數據本身的價值。DataEye在不斷探索的過程中，逐步明確我們要做的是數據的價值模式，而不是工具模式。

數據要實現變現，其效率與數據資產質量成高度正相關，注意是數據資產質量而不是數據規(guī)模，數據真正的價值不在大而在用。在平臺及數據商業(yè)價值轉化階段，質量是比規(guī)模更為制約變現效率的重要因素，而且也一個是很難逾越的坎。未來數據在各個垂直行業(yè)的應用會越來越深刻，越來越觸動行業(yè)的痛點，也會越來越深刻的與業(yè)務進行揉和，沒有和業(yè)務結合的數據是沒有價值的。

個人簡介：

汪祥斌，DataEye CEO ，2005年創(chuàng)辦中文開源社區(qū)Joomlar，擁有4萬活躍開發(fā)者；

2011年初年加入騰訊，在互動娛樂部門從事游戲組件及運營支撐系統(tǒng)的核心研發(fā)工作，支撐過多款知名游戲的運營工作；

2013年7月，從騰訊離職創(chuàng)立DataEye。成立以來，DataEye一直保持高速穩(wěn)健發(fā)展，目前已經成為一家專業(yè)的面向垂直行業(yè)提供基礎數據的服務商。

注：本文由 汪祥斌 投稿數據猿發(fā)布。

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