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TalkingData高铎移动数据连接未来新日

发布时间:2020-01-15 23:05:29 阅读: 来源:风扇灯厂家

TalkingData的数据量累计覆盖现在已经超过了12.3亿了,在去年年底我们联合新华网在国家会议中心发布一个报告,当时TalkingData的数据在中国累计覆盖超过10亿,在春节过后我们已经超过了12.5亿。整个设备的覆盖是12.3亿。这12.3亿里面我们的数据分成四个部分:1.应用。我们为很多的APP开发者提供应用统计分析,这些典型的应用是像滴滴打车、唯品会、聚美优品、搜狐新闻……2.游戏覆盖。在座的我粗略的统计,40%以上的游戏开发者,你们用的游戏统计分析应该都是TalkingData的。3.广告监测。在iOS的付费Top300里面,有50%到60%是用TalkingData的广告监测。4.线下的数据,在中国覆盖了2000多家的商场的数据。整合所有的数据之后,我们的排重之后的覆盖是12.3亿。每个月的活跃设备是4亿以上,每个月有一些区别,这是TalkingData整个的大数据库。在这个数据库的基础之上,我们提出了一个概念:连接。大家可以记住连接的核心,就是TalkingData自有的一个TDID的标签体系,我们通过TalkingData的TDID连接了很多APP、游戏、广告、银行业务的数据。也有很多WiFi,就是说大家线下商场的WiFi数据,当然也有一些做第一方、第二方DMP的公司,所以我们通过TDID基本上打通了大家现在在移动端看到的所有的数据源。所以我今天才强调我的核心是连接,通过连接的数据大家能看到有什么样的商业价值呢?这是我今天想分享的三方面的内容。

我们对我们整个数据库做一个梳理,展现出来给大家看到的就是四类的标签体系,比如,我们会划分一级标签、人口属性、设备属性、地理位置、应用兴趣、游戏偏好、消费偏好和生活兴趣。那么二级标签是游戏类型、应用类型、性别、美术风格、游戏题材和游戏的付费意愿。三级标签是商旅出行、阅读、母婴、汽车、家居美容。四级标签是阅读、打车等等。我们共划分了四级的标签体系,平均每个设备会被我们画出10个以上的有用标签。我们覆盖了12亿设备,所以说加合起来之后,我们的数据库里面拥有超过100亿的标签是可用的,这是目前我们所有的数据的一个增值的基础,也是我们对外输出数据价值的基础。

做广告投放时会找到DSP,通过DSP又找到一个DMP平台,很多DSP自己也有,同时也会引入第三方的。比如说我们,发出请求,我们会给他返回精准的一个标签指导和帮助他们做有效的投放,提升ROI。和大家分享一个案例,使用TalkingData DMP提升了1.73倍,首次CVR提升了11.5倍,首次付费提升了3.89倍,这是使用TalkingDataDMP之后,广告投放的效果得到了惊人的提升。这个案例是在广告行业得到了很成功的验证,目前有很多的DSP广告平台已经在跟我们对接,在做这种精准的广告投放。

下面我想分享一个跨界营销的案例,是互联网或者游戏行业与银行打通的一个案例。掌上生活的诉求有两个,一个是获新客,第二个是他想提升他信用卡的活跃性,所以他找到我们,希望我们有一些方案能提供给他们。我们分析掌上生活应用,因为掌上生活的统计分析是用我们的,有我们TDID的唯一的标识,所以我们能够通过TDID连接起国内我们所覆盖的设备和应用的合法来源获取的数据。分析出来之后发现,跟掌上生活相关性最高的是三类行业。第一个是社交,第二个是电商,第三个是游戏。大家都很清楚社交和电商,基本上是被巨头垄断的,我们选中了游戏行业来和掌上生活做一个跨界的合作。

最终我们选择哪类游戏呢?我们来看一下,掌上生活应用的这些设备和用户,同时游戏的安装比最高的是休闲和卡牌,游戏次数最多的是卡牌和SLG,单次游戏时长最多的是卡牌和RPG游戏,总体的付费率最高的是卡牌和RPG,那结论就因人而异了。我们最终选择的这个测试的案例,或者说选择游戏应该是卡牌游戏,既然选择了卡牌,大家都很清楚,在2014年风靡整个游戏圈的两个游戏是什么?是《刀塔传奇》和《我叫MT》,所以我将他联合一起和招行的掌上生活做了一个跨界的方案。这个方案简单地描述就是说用掌上生活的信用卡积分,换取这两个游戏的道具。我们采用了两种方案,每天合计发放5000个礼包,99积分换,或者说注册后换。这两种方案对于《我叫MT》和《刀塔传奇》来说,它们增加了20万的新用户,大家知道在游戏行业,这种重度游戏,推广一个游戏的成本应该有多高,所以可以说我们帮他节约了大约有500万的投资投入成本。对招行掌上生活收益是更巨大的,它获取了10万的新用户。金融类的投放获取一个用户,同时要做一个绑卡行为,投放成本可能是超过100的,甚至到300、500,所以我们帮他降低了至少1000万的推广成本。但是更重要的是我们帮他消耗掉了他们已经化为消费成本的积分,是3000万的积分,他的APP也获得了很大的收益,日新增的激活率增加了10倍,月活跃率增加了3倍,信用卡的绑定率增加了2倍。此外,覆盖人群里面基本上覆盖了他的信用卡的55%,最重要的是他的休眠客户被激活了,他的信用卡一年一上,没有用的40%用户,都被激活了。我们看到不但是2013年、2012年,甚至一些2006年、2007年的一些信用卡用户,也被休眠唤醒,来使用他的积分换取这些游戏的道具。这个案例在去年在招行内部是一个创新一等奖,是非常知名的一个案例,这是我们要做的一个跨界营销的案例,它的核心就是因为TalkingData有自己的TDID的唯一ID体系,能够把和我们合作的一些游戏、应用和我们合作的另一方的银行、证券和保险,他们的一些APP或者其他的数据连接起来,做一些大数据的分析,帮助两方降低成本,提升他的运营效率,这是一个跨界营销的案例。

第三个我想分享的是一个数据O2O的案例,就是我们现在中国覆盖了一、二线城市,大约有2000家商场,不仅仅是商场的外部数据,商场内部比如珠宝店、品牌服装、电影院、餐馆,这类的Wifi数据我们是覆盖的,我们有完备的Wifi指纹,能够和这些外部的信息连接起来,我们组建了一个线下的数据管理平台。通过TalkingData的TDID的标识,把线下的数据和TalkingData的移动DMP打通,做一个完备的线上线下的数据方案。

有了这个数据方案之后,我可以举一个例子。在品牌广告行业做投放,我们其实是和一家汽车品牌做合作的。你会发现对一些汽车品牌做投放的时候,他一般会找一些知名的TOP的媒体,比如说三大门户的一些APP或者其他的。那么他们在移动端,有可能他们的CPM在这种大的媒体上,能做到超过100,但是对于一些我们在手游圈里面,大家可能会做一些小应用,比如说2048、一个都不能死或者是其他的小应用,你这里面基本上是被品牌投放的时候排斥在外的,你的收益可能CPM连一块都不到,这是一个目前的现状。但实际上可能玩这些轻度游戏的或者说小游戏的用户,其实是高端用户,他并不是广告主认为的低端或者低层级的用户。对此我们有一套解决方案。比如说我们通过汽车品牌的投放,我们去筛选他们的潜在客户,筛选一个月内去过他们的品牌4S店的一些人,筛选过他们指定的居住过某一类高档小区的,筛选过使用某些指定应用的,甚至他们在某段时间内有过出国或者去一些高大上地方旅游行为的一些人。筛选之后制作相关的标签,通过我们的原标签筛选这些数据库,计算权值和排重,提取所有适合这个品牌广告主的一些ID设备,通过这个ID设备我们和一些跟我们合作的DSP广告平台做投放,匹配出一定的流量然后做投放,最终回得到一个结果是,这个汽车品牌的投放成本降低了50%,但是最重要的是,很多的小游戏、小应用,原来汽车品牌根是不屑一顾的。但是现在通过这种方案,证明玩这种小应用的,也是高端汽车品牌或者奢侈品的投放对象。本质上是我把媒体购买变成了受众购买,这是我们做的一个O2O的整体为品牌广告主做的一个解决方案。

今天我的分享就这三部分,谢谢大家。

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