
TalkingData:未來10年是大數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)的階段
“未來幾年,所有的金融企業(yè),包括現(xiàn)在的銀行、券商、保險(xiǎn)和所有在線上風(fēng)起云涌做金融生意的運(yùn)營商,爭(zhēng)奪的就是一件事情——那就是國民財(cái)富賬戶。國民財(cái)富賬戶如今是通過什么樣的渠道去會(huì)聚、去使用、去體驗(yàn)的呢?那就是指尖上的銀行。TalkingData不僅擁有移動(dòng)數(shù)據(jù),同時(shí)我們跟線上、線下的大型金融企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)和金融運(yùn)營商進(jìn)行了很多深入的合作。我們舉辦這樣一場(chǎng)發(fā)布會(huì),就是想從TalkingData的角度,看一看今天在指尖上所有做金融相關(guān)業(yè)務(wù)的狀態(tài)是什么樣子。”TalkingData執(zhí)行副總裁林逸飛在TalkingData移動(dòng)金融應(yīng)用行業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)告發(fā)布會(huì)開場(chǎng)發(fā)言中如是說道。
“用數(shù)據(jù)說話”是TalkingData的一貫秉承的宗旨,這里有個(gè)問題是大家比較關(guān)心的,那就是TalkingData的數(shù)據(jù)是怎么來的呢?據(jù)介紹,TalkingData有以下幾大數(shù)據(jù)源,首先,通過提供SDK插件,TalkingData可以從8萬多款合作應(yīng)用和游戲的應(yīng)用端直接掌握數(shù)據(jù)。第二,TalkingData和安卓類應(yīng)用商店合作,獲取數(shù)據(jù)。第三,在合規(guī)、合法,不侵犯任何合作方利益的情況下,TalkingData采用數(shù)據(jù)交換和合作的方式,獲取更多元的數(shù)據(jù)。最后,TalkingData還會(huì)在線下做布局,采集線下的數(shù)據(jù),以此跟線上數(shù)據(jù)打通、做匹配,形成一個(gè)全行業(yè)遍布的數(shù)據(jù)網(wǎng)。
今年年初,這家獨(dú)立第三方數(shù)據(jù)服務(wù)提供商曾發(fā)布報(bào)告解讀2014年國內(nèi)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),當(dāng)時(shí)覆蓋的數(shù)據(jù)藍(lán)本是10億移動(dòng)智能設(shè)備,而在最新發(fā)布的《TalkingData移動(dòng)金融應(yīng)用行業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)告》中,TalkingData覆蓋的移動(dòng)智能設(shè)備為13億。下面就讓我們來看看這些智能移動(dòng)設(shè)備向我們揭露了哪些移動(dòng)金融趨勢(shì)吧!
移動(dòng)金融眾生相
經(jīng)過近2年的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)金融的規(guī)模發(fā)展迅速,覆蓋用戶數(shù)量巨大。從用戶規(guī)模上來看,2014年第一季度,移動(dòng)金融應(yīng)用的用戶數(shù)量為3.3億;而2015年的第一季度,這一數(shù)字達(dá)到了7.6億,增幅高達(dá)130%。
移動(dòng)金融用戶性別分布較為均衡,整體來看,女性用戶較多;從細(xì)分行業(yè)來看,男性用戶相對(duì)喜歡證券和理財(cái)產(chǎn)品,而女性用戶更偏愛銀行和生活應(yīng)用;移動(dòng)金融用戶呈年輕化分布,80后中青年用戶成為移動(dòng)金融的中堅(jiān)力量,占比達(dá)到52.7%,其次是90后,占總體用戶的23.2%,與傳統(tǒng)線下金融的客戶年齡分布有很大的不同。
從用戶的地域分布上來看,移動(dòng)金融應(yīng)用的用戶主要分布在東部沿海及中部經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的地區(qū),不過從增長速度上來看,三線城市起點(diǎn)較低,因此增長迅猛,潛力巨大。
應(yīng)用類型方面,主要集中在理財(cái)和證券兩類上,二者之和高達(dá)58.4%;而生活應(yīng)用、支付類應(yīng)用,則因行業(yè)內(nèi)存在巨頭,所以總體數(shù)量相對(duì)較少。
從用戶規(guī)模細(xì)分來看,移動(dòng)保險(xiǎn)、移動(dòng)理財(cái)產(chǎn)品整體用戶數(shù)量相對(duì)較少,發(fā)展空間巨大。
事實(shí)上,在每個(gè)用戶的設(shè)備中,安裝的移動(dòng)金融App數(shù)量遠(yuǎn)不及其他類型的應(yīng)用,日常打開這些應(yīng)用的頻率也并不高。一方面,金融類應(yīng)用背后依托的是金融機(jī)構(gòu)提供的服務(wù),服務(wù)遷移成本較高,用戶粘性好;另一方面,對(duì)于絕大多數(shù)金融類應(yīng)用而言,往往只有在需要的時(shí)候用戶才會(huì)開啟,目的明確,不會(huì)像工具、游戲等類型的應(yīng)用需要經(jīng)常打開使用。而不同城市的用戶對(duì)金融應(yīng)用的喜好也有所不同。
一線城市的移動(dòng)金融用戶呈現(xiàn)不同的應(yīng)用偏好,北京用戶偏愛理財(cái)產(chǎn)品和生活應(yīng)用,上海用戶更關(guān)注證券,深圳用戶偏愛銀行和保險(xiǎn)。
從金融應(yīng)用的使用情況來看,證券類應(yīng)用日常使用次數(shù)最多。
移動(dòng)金融覆蓋率Top20的應(yīng)用中,支付寶錢包覆蓋率最多,高達(dá)35.0%;銀行類應(yīng)用數(shù)量達(dá)到8個(gè),占主流;此外,支付類和證券類應(yīng)用也較多。
移動(dòng)金融活躍率Top20的應(yīng)用中,銀行類應(yīng)用占據(jù)7席;閃銀和你我貸兩款新興P2P理財(cái)產(chǎn)品亦榜上有名,分別位列第8、15位。
移動(dòng)金融進(jìn)入高速發(fā)展期
在過去的20年中,移動(dòng)金融經(jīng)歷了1995—2005年的混沌期(金融機(jī)構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)化:銀行、保險(xiǎn)等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)利用信息技術(shù)將業(yè)務(wù)照搬到網(wǎng)上)、2005—2012年的萌芽期(互聯(lián)網(wǎng)金融興起:第三方支付逐漸成長壯大,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸開始萌芽,互聯(lián)網(wǎng)與金融的結(jié)合深入到業(yè)務(wù)領(lǐng)域)、2012—2014年的初步發(fā)展期(互聯(lián)網(wǎng)金融多樣化:P2P網(wǎng)絡(luò)借貸快速發(fā)展,眾籌融資起步, 銀行、券商對(duì)業(yè)務(wù)模式進(jìn)行重組改造,加速建設(shè)線上創(chuàng)新型平臺(tái)),進(jìn)入2014年至今的高速發(fā)展期(互聯(lián)網(wǎng)金融移動(dòng)化:互聯(lián)網(wǎng)金融全面移動(dòng)化,支付、銀行、證券等細(xì)分行業(yè)相繼成熟)。
目前,各大銀行、券商,以及互聯(lián)網(wǎng)新銳企業(yè),都在移動(dòng)金融領(lǐng)域展開布局。TalkingData認(rèn)為,從目前的情況來看,大體的產(chǎn)業(yè)布局幾近完成,各個(gè)金融細(xì)分領(lǐng)域,都有對(duì)應(yīng)的移動(dòng)應(yīng)用和服務(wù)可供用戶選擇。移動(dòng)金融已經(jīng)進(jìn)入高速發(fā)展期,支付、銀行、證券等細(xì)分行業(yè)相繼成熟,記賬、信用卡管理等更多移動(dòng)金融新形態(tài)出現(xiàn),并且逐漸在功能及用戶體驗(yàn)方面高速演進(jìn)。
除了傳統(tǒng)金融行業(yè),互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在金融領(lǐng)域的布局也已經(jīng)初現(xiàn)端倪。無論是BAT還是京東,都已經(jīng)開始憑借龐大的用戶群,借助互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)向金融領(lǐng)域滲透。
而傳統(tǒng)金融企業(yè),也正在逐漸加速向移動(dòng)互聯(lián)過渡。
而高速發(fā)展的產(chǎn)業(yè),也帶來了一些問題和機(jī)遇。此前火爆的P2P網(wǎng)貸行業(yè)就亟待一套行之有效的方法加以監(jiān)管,P2P網(wǎng)貸行業(yè)利率正在回歸理性化;而問題平臺(tái)數(shù)量激增,行業(yè)或?qū)⒋笠?guī)模洗牌;同時(shí),P2P向移動(dòng)端快速滲透,移動(dòng)端將成為未來一段時(shí)間各家企業(yè)必爭(zhēng)之地。此外,HCE的崛起,讓互聯(lián)網(wǎng)公司進(jìn)入NFC支付領(lǐng)域成為可能;手機(jī)廠商直接參與移動(dòng)支付漸成趨勢(shì);免密支付這種新興的形式,也將助力移動(dòng)支付飛速發(fā)展。。。
不僅發(fā)布數(shù)據(jù)報(bào)告,與企業(yè)合作是重頭
最近一段時(shí)間,TalkingData發(fā)布報(bào)告的頻率非常高,這也讓很多人覺得TalkingData只是做報(bào)告的企業(yè),其實(shí)并不是這樣,除了服務(wù)于6萬多應(yīng)用開發(fā)者,TalkingData的客戶還包括騰訊、百度、網(wǎng)易、搜狐、360、Google、Yahoo、Zynga、寶開、嘀嘀打車等知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),以及中國銀聯(lián)、招商銀行、中信銀行、平安保險(xiǎn)、國信證券、Orchirly、碧桂園、亨得利、全城熱戀等傳統(tǒng)行業(yè)巨頭。
TalkingData有幾條業(yè)務(wù)線:首先是開發(fā)者服務(wù),第二是數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),數(shù)據(jù)觀象臺(tái)就屬于這條業(yè)務(wù)線,第三數(shù)據(jù)商業(yè)化平臺(tái),這也是TalkingData的賺錢大部,服務(wù)于各大銀行和其它傳統(tǒng)企業(yè),第四,咨詢服務(wù),幫企業(yè)做數(shù)據(jù)分析、APP優(yōu)化,還有跨界營銷等服務(wù)。
TalkingData認(rèn)為,2012-2015是大數(shù)據(jù)1.0時(shí)代,行業(yè)應(yīng)用主要是大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理、挖掘、分析等,解決的是效率問題。2015-2025是大數(shù)據(jù)2.0時(shí)代,大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用開始蓬勃發(fā)展,包含大數(shù)據(jù)風(fēng)控、精準(zhǔn)營銷、精細(xì)化運(yùn)營、金融分析、大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等等,解決的是大數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)問題。TalkingData首席金融行業(yè)專家鮑忠鐵指出,“2015年開始進(jìn)入大數(shù)據(jù)的2.0時(shí)代,也就是大數(shù)據(jù)變現(xiàn)的時(shí)代。此前,所有的廠商、企業(yè)都是在解決大數(shù)據(jù)的效率問題,也就是解決了大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析問題。其實(shí)大數(shù)據(jù)還有更大的魅力,還有更大的價(jià)值。TalkingData的愿景是,基于數(shù)據(jù)幫助所有企業(yè)改變決策方式,另外也讓所有的企業(yè)了解數(shù)字化環(huán)境。我們的使命就是幫助所有企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)的價(jià)值變現(xiàn)?!?/span>
可以說,金融機(jī)構(gòu)做大數(shù)據(jù)已經(jīng)有幾年的時(shí)間了,但由于數(shù)據(jù)的量和精度不高,他們的大數(shù)據(jù)應(yīng)用都偏向于內(nèi)部數(shù)據(jù),大部分金融機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用還處于初級(jí)階段,大數(shù)據(jù)的價(jià)值還沒有被充分發(fā)掘,特別是移動(dòng)大數(shù)據(jù)沒有被充分利用。在大數(shù)據(jù)2.0階段,也就是大數(shù)據(jù)變現(xiàn)時(shí)代,金融機(jī)構(gòu)可以通過使用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),也就是這些描述用戶個(gè)人屬性的數(shù)據(jù),補(bǔ)充自己的用戶畫像。需要注意的是,TalkingData提供的是基于設(shè)備的類的數(shù)據(jù),而不是每個(gè)人的數(shù)據(jù),不會(huì)提供諸如身份證號(hào)、手機(jī)號(hào)這樣的信息。
在移動(dòng)金融領(lǐng)域銀行應(yīng)用主要關(guān)注三個(gè)方面,一是利用移動(dòng)運(yùn)營統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)洞察客戶;二是對(duì)移動(dòng)APP進(jìn)行優(yōu)化,提高客戶體驗(yàn);三是移動(dòng)APP的跨界營銷,創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)收入。
鮑忠鐵指出,沒有經(jīng)過梳理的數(shù)據(jù)是沒有價(jià)值的數(shù)據(jù),而TalkingData的強(qiáng)項(xiàng)在于不但有數(shù)據(jù),還會(huì)對(duì)所有的數(shù)據(jù)打標(biāo)簽,以此形成360度用戶畫像。再借助360度用戶畫像,幫助企業(yè)做營銷、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等數(shù)據(jù)變現(xiàn)的事情。“通過TalkingData的數(shù)據(jù)庫,我們可以幫助所有客戶進(jìn)行360用戶畫像。這樣就可以知道他的用戶的興趣偏好、生活習(xí)慣,以及潛在消費(fèi)能力等等。我們?cè)鴰椭粋€(gè)銀行做精準(zhǔn)營銷,在沒做精準(zhǔn)營銷之前,他通過廣播式投放獲客率只有0.38%,首次精準(zhǔn)營銷后,客戶的獲客率提升到3%,第二次精準(zhǔn)營銷之后,客戶的獲客率達(dá)到了5%?!?/span>
寫在最后
移動(dòng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)是未來驅(qū)動(dòng)各個(gè)行業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新的重要工具,TalkingData與其他的數(shù)據(jù)平臺(tái)并不相同,真正做到了大數(shù)據(jù)服務(wù)所必需的獨(dú)立,沒有通過與數(shù)據(jù)相關(guān)的具體業(yè)務(wù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn),而是通過數(shù)據(jù)本身的價(jià)值找到了大數(shù)據(jù)應(yīng)用落地的全新方式。通過將移動(dòng)數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)合,TalkingData實(shí)現(xiàn)了很多跨行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新。
除了定期發(fā)布的數(shù)據(jù)報(bào)告外,TalkingData在2014年9月面向公眾提供免費(fèi)數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)——TalkingData移動(dòng)數(shù)據(jù)觀象臺(tái),通過移動(dòng)數(shù)據(jù)觀象臺(tái),使用者可以方便的查詢移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的關(guān)鍵數(shù)據(jù),比如熱門機(jī)型、操作系統(tǒng)等,方便用戶了解行業(yè)動(dòng)態(tài)。除此之外,觀象臺(tái)還具備國內(nèi)安卓應(yīng)用排行查詢功能,能夠提供包括應(yīng)用覆蓋走勢(shì)在內(nèi)的安卓應(yīng)用分類排行榜
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
LSTM 模型輸入長度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長序列 ...
2025-07-11CDA 數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-11數(shù)據(jù)透視表中兩列相乘合計(jì)的實(shí)用指南? 在數(shù)據(jù)分析的日常工作中,數(shù)據(jù)透視表憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)匯總和分析功能,成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我們誠摯通知您,CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實(shí)施重大更新。 此次更新旨在確保認(rèn) ...
2025-07-10BI 大數(shù)據(jù)分析師:連接數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化者? ? 在大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能(Business Intelligence,簡(jiǎn)稱 BI)深度融合的時(shí)代,BI ...
2025-07-10SQL 在預(yù)測(cè)分析中的應(yīng)用:從數(shù)據(jù)查詢到趨勢(shì)預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,預(yù)測(cè)分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價(jià)值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中,“query end”(查詢結(jié)束)并非工作的終點(diǎn),而是將數(shù) ...
2025-07-10CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:從報(bào)考到取證的全攻略? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)爭(zhēng)搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時(shí)間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時(shí)間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門控機(jī)制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03