摸象:做领先的全域大数据平台

作者:导报记者 周颖

已有183次阅读发布时间:2017-11-09字号:





创业悟语:
   “摸象大数据不仅要精准帮助企业营销,还要进入到企业的内部去,开展数据定制服务。这是件需要足够耐心才做得成的事,同样也是件非常有趣的事。”
   ——摸象大数据CEO高鹏
样本意义:
   谁都在说大数据的今天,大数据这个概念越来越觉得抽象而不可理解。摸象却从实实在在的身边事做起,通过对各种关系的细致研究,总结出了很多有意思的服务方向。它把抽象具象化、数字趣味化,赢得了互联网女性的芳心。一个企业,要取得成功,有耐心、有想法,比什么都重要。
   关于大数据,很多人喜欢用这样一个比喻:“大数据就像一头大象,每个人摸到的地方不一样,不过,摸到的地方越多,就越可能接近真相。”
   那么,在垂直女性消费领域,高鹏无疑是摸到的地方较多的人之一。所以,也有人称他为“中国最懂女人的人”。
   “摸象大数据希望给这类重度购物女性足够多维度、足够精准的用户画像。”高鹏表示。经过团队7年的潜心积累,每天分析50亿用户行为数据,如今,摸象大数据已经凝结而成中国3.5亿女性用户的行为预测引擎“无相盘”。它完全由人工智能和机器学习形成,对用户、热点和时尚的把握可以说比任何运营团队都要准确。摸象大数据打出的一句口号就是“比她的老公还了解她”。

理智地“折腾”
   高鹏,摸象大数据CEO。毕业于浙江大学计算机专业,博士学位。毕业后就职于亚信,专攻IT技术领域;随后,2002年进入浙江移动信息技术部、数据业务部,后任宁波分公司总经理。但就是这样让众人羡慕的高工资高职位的工作,同样没有成为高鹏前进的羁绊,2009年,他选择辞职,踏上了创业路。
   最初三年,高鹏和他的团队做的事情主要是,为中国移动等运营商做用户行为的数据挖掘和分析。
   2012年,高鹏发现,做得风生水起的各种电商网站都在迫切地寻找流量通道。于是,瞄准了这个机会,果断转型。“我们做了一个很大的转型,不再只是做运营商服务,而是转型成了一家为商家找用户、找流量的精准营销类公司,也就是DSP方向。”高鹏表示,摸象是第一批对接谷歌、淘宝流量市场的投放平台。
   各种客户蜂拥而来,不到半年时间,摸象便实现了盈利,然而高鹏却发现了一个问题——数据随着商家业务的变化而变化,不容易进行积累沉淀,还让他的团队精力非常分散。
   就在他苦恼之际,2013年底,和“淘粉吧”的一次合作让他看到了希望。“淘粉吧”的主要用户群就是19~35岁的女性,她们基本都属于反复、重度购买者,是网购的主力消费人群,而且由于足够活跃,数据也容易积累。在摸象内部,他们将这些人群叫作“剁手女”。“女性买东西一般不是因为需要,而是因为喜欢。同时,还有一个重要的特点,女性买东西容易受到外界的推荐。于是我们就瞄准做这样一个垂直的人群。”2014年开始,摸象就把主要精力放到了针对“剁手女”的数据沉淀和挖掘上。
   和原来为商家找用户的模式正好相反,定位“剁手女”之后,摸象大数据开始为用户找商品,如同亚马逊和淘宝的网络购物推荐系统一样,在积累了大量数据之后,摸象大数据开发出了自己的推荐平台——摸象营销云,平台通过汇聚“剁手女”人群每天的互联网访问流量,逐步建立和优化该人群的兴趣标签和购物行为模型。当“剁手女”用户在任何一个RTB(即时竞价)覆盖的网站出现的时候,“摸象营销云”会根据她的“购物欲望推算结果”实时推荐相应商品,以取得最好的营销转化效果。
   2016年3月,当阿尔法围棋(Alpha-Go)挑战世界围棋冠军、职业九段选手李世石,最后以4:1结束了这场“战争”后,无疑掀起了第三波人工智能的浪潮。对此,高鹏也深受启发,他决定,摸象不仅要帮助企业营销,还要进入到企业的内部去。
   “这也就是我们目前在做,未来也继续会做的业务——数据定制服务。”高鹏告诉记者,去年下半年开始,摸象开始对大客户和中小型企业提供这项业务。

优化数据谋共赢
   “我们最初的目标是让摸象成为用户的随身购物的入口,而这个目标在2015年就初步达成了。”高鹏表示,2015年这一年摸象发展非常迅速,成功实现了大规模的盈利,并获得了来自唯品会的天使投资。
   那么,基于全网覆盖的摸象营销云平台和商家是如何合作和互动的呢?
   凡是主要消费群体属于“剁手女”的互联网、移动互联网商家,摸象会营销云平台为这类商家提供简洁的自助设置界面,商户在接入时,只需要提交自己的目标用户群特点(例如人群标签特征、购物时段、购物城市等)、待推广的商品列表以及期望的ROI和计费模式即可,云平台便会依照商户提交的初始设定开始投放,经过一段时间的效果评估和机器学习后再开始大规模全网投放。
   对商家来说,摸象大数据的分析和推荐能力可以让商品的营销推广更加精准和有效,对摸象大数据来说,和商家的合作实际上也不断从多个维度补充和优化用户画像库。
   而在如何实现用户和商品、服务之间的最优链接方面,数据收集是关键。记者了解到,目前,摸象的数据采集主要有三方面来源,ADX流量市场、合作用户的数据打通以及第三方平台的数据共享。
   2016年,摸象自建了数据管理平台——摸象无相盘,在这个平台上,广告主可以根据自己产品的特色,自主选择想要的目标客户和想要投放的媒体进行投放,从而最大程度地提升广告效果。
   “数据来了之后,摸象无相盘会对这些数据进行清洗、匹配、整合、挖掘,给每个用户贴上各种各样的标签。”高鹏解释,比如,某个女生夏天经常买裙子,买的裙子风格都是学院风,图案方面喜欢碎花的,或者是带流苏、钉扣的。这种情况下,就可以给这个用户打上比如“学院风”“流苏爱好者”等各种标签。平均每个用户应该会达到200至300个标签。有了标签之后,就可以给用户推荐相应的、贴合“口味”的商品。

全面布局做到极致
   “我的目标是将用户和商品实现高效连接,如果所有的广告公司都能像摸象大数据这样,根据用户的兴趣和需要,从海量的商品中挑选出适合她的并推荐给她。如此一来,广告就会减少很多,商家也能省去不少费用,最重要的是,用户可以免去被大量跟自己无关的广告涌入电脑、手机屏的苦恼。”高鹏表示。
   目前,摸象已有3.5亿女性用户,愿景是成为女性全域大数据平台,利用大数据给用户带来美好体验。记者了解到,2017年年中,摸象将计划大力发展以面向600万淘宝天猫等中小卖家为主的原创自助广告投放平台摸象小推,在公司客户种类构成中,旨在形成大中小客户的全面布局,实现公司快速稳健发展。
   同时,在人工智能能力输出领域的应用上,摸象大数据已经上线Mox女性大数据云开放平台,将摸象强大的智能运营和数据能力通过API/SDK等形式开放给第三方合作伙伴,目标打造以女性全域大数据为核心的全新移动互联网开放生态圈。
   而对于摸象来说,目前最重要的业务方向是数据定制。“比如某个空调品牌,他们之前的数据库可能就是单纯的电话+姓名,最多再有个地址,可供挖掘的数据非常单一。那我们这里有3.3亿个画像库,可以依托摸象大数据无相盘内海量数据核心优势和高密度用户标签体系,结合企业不同战略目的,构建可视化的360度用户画像,提升企业数据洞察力。”高鹏表示,如此一来,通过用户平常的互联网行为,分析出他们的喜好,提供给企业,让企业知道自己的设计理念是否符合用户的实际需求。
   高鹏告诉记者,摸象目前在合作的一个女鞋品牌,每年要出七八十款样式,但爆款率一般只有5%—10%,所以大部分的款式设计出来都是浪费的。这个时候,摸象就可以根据用户平时喜欢看什么视频、小说,逛什么网站来分析出他们喜欢的款式。“提高设计爆款率对女鞋品牌来说非常迫切的。而这样的数据定制服务在金融领域也显得尤为重要。”高鹏说。
   此外,记者了解到,摸象还建立了一个DaaS(数据即服务)平台,这个平台主要针对中小型企业客户,客户可以申请账号,在这个平台上进行人工查询,得到对企业有所帮助的数据服务。
   对高鹏来说,如何不断提升推荐系统的精准度,从而不断提升商家ROI(投资回报率)是当下最关心的事情,除了应对来自不断崛起的同行竞争外,挑战还在于,如何实时将越来越年轻的新用户的新行为变化纳入分析模型。
   “而最近我们还在研究的一个方向是,用户日常网络行为和商业购物之间的关系,我们也叫它红楼梦与小黑裙的关系。”高鹏介绍说,通俗的讲就是喜欢看红楼梦和不喜欢看红楼梦的人,他们之间有什么区别。同时,根据用户的网络喜好和行为,推断出他所钟爱的品牌和款式,然后再进行验证。“这是件需要足够耐心才做得成的事,同样也是件非常有趣的事。”
来源:市场导报 编辑:潘锋
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