应用商店渠道式微,流量去中心化,DataEye 要如何玩转游戏买量生意?

时间:2017-05-05 14:53:38 来源:36Kr

  流量去中心化:国内DSP平台众多,渠道中心化被打破,新的DSP平台不断涌现。如何能通过数据提升广告投放的质量与效率、降低广告投放的风险,已经覆盖10000多家厂商、24000万游戏、15亿移动终端的DataEye,具有不小的优势。

  应用商店渠道微,流量去中心化,DataEye会如何应对这不可逆转的趋势?对此,DataEye CEO 汪祥斌先生接受了媒体的专访,聊聊他的想法:

  2017年1月20日,汪祥斌在知乎上写了一篇文章——《DE的数据商业化反思》。

  作为DataEye的CEO,汪祥斌写下这篇文章时,公司已经成立三年多,最为外界熟知的标签还是“针对游戏的第三方数据分析服务平台”。

  相比于三年前这家公司成立时,中国移动互联网的环境早已发生了不小的变化——应用商店渠道式微,流量开始去中心化,大量游戏公司站在同一起跑线,但流量成本却居高不下。

  三年之中,汪祥斌带着团队做过不少“数据变现”的商业化尝试,他们研究过智能汽车这样的新硬件载体,也推出过游戏安全的产品,最终选择了流量去中心化背景下的游戏广告投放服务的生意。

  他们能玩转这门生意么?

  一、应用商店渠道式微,流量去中心化

  2015年,中国移动互联网如火如荼。当时有人跟汪祥斌分析,流量会越来越聚集。

  当时,这个观点并没有得到汪祥斌的赞同。

  在他看来,2015年智能机红利已经逐渐消失,虽然每年仍有亿级出货量基数,但增速已经开始放缓;基于智能手机出货红利的应用商店模式,也将受到冲击;未来的流量一定是去中心化的。

  现在,这一观点已经逐渐被接受、认可,而这两年DataEye的报告也已经证明了这一趋势。

  不过这时,汪祥斌的判断更加激进,“多则几年,少则一年,应用商店的模式一定会被淘汰”。

  做出这个判断时,恰逢腾讯应用宝筹备多时的7.0版本改版上线。除了应用分发,也在尝试将网上购物、影视、电子书等资源容纳其中,为用户提供更多增值服务与价值。

  事实上,这背后反应的是应用商店都面临的难题——流量大幅下跌,原有模式难以为继。应用商店往往只在手机买回来第一个月能够保持高打开率,相比于在应用商店被动接收全部类型游戏推荐,用户或是倾向于主动搜索,或是被各类“精准推荐”内容服务。

  这意味着,用户的行为发生了变迁,原有的分发形式已经没有太大竞争力了。

  2016年,中国游戏行业掀起了一股买量热,广告平台成为获取用户最为重要的手段之一。艾媒咨询(iiMedia Research)的数据显示,2016年中国DSP的广告投放规模已经达到235亿,移动DSP的广告投放量达到130亿元。

  汪祥斌预测,未来手机分发甚至很可能连入口都没有了。依据之一就是他的观察——互联网巨头们纷纷将注意力投向内容分发,百度今年甚至将内容分发作为了公司最为重要的战略之一。

  对游戏公司来说,这意味着机会的公平化,大量的公司被拉到了同一起跑线,花钱买用户可能是未来的大趋势。

  对DataEye来说,意味着这是商业化的一个重要机会,因为对于数据公司来说,流量越分散,商业价值就越会突显。

  二、游戏买量的新生意

  当游戏公司被买量拉到了同一起跑线,市澈争加剧,买量成本必然水涨船高。DataEye2016年监测的数据显示,游戏行业流量的成本全年增长近3倍。

  对大量游戏公司来说,问题就变成了如何高性价比进行广告投放。

  这恰恰是DataEye的优势。国内DSP平台众多,渠道中心化被打破,新的DSP平台不断涌现。如何能通过数据提升广告投放的质量与效率、降低广告投放的风险,已经覆盖10000多家厂商、24000万游戏、15亿移动终端的DataEye,具有不小的优势。

  2016年初,DataEye开始转向游戏推广与分发的服务支撑,2016年底陆续推出相应产品。目前,正在与一些游戏厂商、广告分发平台进行相关合作。

  一般来说,游戏厂商的广告投放多依靠于自身或者业界经验,具有主观性,也往往意味着前期可能会产生一系列沉没成本。DataEye则将这一过程自动化,智能化,根据游戏类型、推广成本,挑选适合的渠道,降低试错成本。此外,基于过去积累了大量的数据及用户画像,可以帮助游戏厂商更有针对性的精准投放,避免盲投,提升投放效果。

  目前,DataEye的这一服务还在探索期,暂时还没有可以公布的统计数据。2016年,DataEye曾和一些客户合作,做媒体端定向挖掘、精准投放,当时已经可以将成本降低一半左右。

  DSP平台的商业逻辑一般是低买高卖,赚钱流量的差价。但DataEye的定位并非是DSP广告平台,而依然是游戏厂商的服务工具,是提升广告平台投放效率的工具。

  之所以选择这样的商业模式和定位,与汪祥斌和DataEye对游戏行业、数据行业的认知密不可分。2011年,一手创办了开源社区Joomlar的汪祥斌加入腾讯,在互动娱乐部门,从事游戏组件及运营支撑系统的研发工作,也支持过多款知名游戏的运营工作。2013年7月,从腾讯离职创立DataEye,也是一直在做游戏行业的基础数据服务。

  游戏行业的商业化变现,很可能并不同于其他行业。游戏行业商业模式清晰,资本“快出快进”,好的游戏只要有投放,就有可能带来收益。而广告投放则是整个游戏产业中现金流聚集且稳定的环节,也是离钱最近的地方,是厂商最愿意付费的环节。汪祥斌估算,大的游戏公司的投放预算很多都是几亿规模,游戏行业全年广告预算约为两三百亿。而在这个流水大、利润高、看重时效性、关注ROI的行业,被服务者只要能够获得相应的收益,付费意愿也强。

  三、数据商业变现竞争的下半场

  中国游戏数据统计行业兴于移动互联网的繁荣。友盟、TalkingData、DataEye、这些数据公司均是以行业“送水人”的姿态出现在游戏行业。但相比于赚得盆满钵满的游戏公司,数据公司却在商业变现上迟迟没有找到走得通的好模式。

  在已经习惯了“羊毛出在羊身上熊买单”的中国移动互联网行业,为了快速抢占更多的市场份额,这些公司也乐于通过免费或者低价服务圈住更多用户。以友盟为例,在被阿里收购之前,也依然没有可靠的商业模式。

  汪祥斌记得,一位同行曾经诉苦说,“游戏客户太难伺候——给了免费数据统计平台,还提一大堆需求,有一条错了就不饶人,最后还收不了多少钱”。

  打破这种恶性循环的关键就是找到合适的商业模式。过去三年多的时间,汪祥斌带着团队做过不少“数据变现”的商业化尝试,他们研究过智能汽车这样的新硬件载体,也推出过游戏安全的产品,最终选择了流量去中心化背景下的游戏广告投放服务生意。

  在汪祥斌看来,这种“数据变现”的竞争,已经是游戏数据行业竞争的下半场了。在此之前,“数据技术变现”的竞争在2016年已经进入PK的最后一年。

  数据变现的竞争,依赖于优质数据的数量。在游戏行业,数据量大并不是难题,但优质却不容易。而游戏数据利用的规范化,则是现阶段不得不面对的一个问题。用户的数据到底属于谁?这个相对暧昧的问题,也会影响不同公司商业化的选择。汪祥斌表示,行业中也有DMP平台会将A客户的用户直接到给B客户,虽然短期内可以收益,但长期来看并不降。

  因此,DataEye还是将重心放在了自身广告投放服务的核心能力建设中。团队希望在2017年将全部的精力围绕游戏投放服务的业务能力开展,基础系统工具的构建能力、大数据的挖掘能力、媒体的覆盖能力都会是其中的重点。未来公司也会在这个业务的基础之上,延伸到其他行业,比如明年有可能推出相应的游戏投放金融衍生产品,解决游戏厂商投放过程中的资金难题。

  这种变现的思路,也得到了资本的支持。去年,DataEye也在去年敲定了一笔新的融资,投资方为前海长城等。这是继2015年3月获亚商资本、深创投领投的5000万元A轮融资后,DataEye再一次获得投资。

  外部资源输入的同时,这家百人左右的公司,也在积极拓展自身现金流。汪祥斌预测,今年公司有望实现过亿元营收。

投稿:chuanbeiol@163.com
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