文/游戏陀螺 猫与海
导读：
DataEye监测到，游戏公司目前只剩两三千家，之前是一万多家，缩水一大半以上。“对于流量的认知，如果你还停留在找渠道要量，已经是原始人，是从2013年的原始社会过来的。”DataEye完成第三轮融资，创始人及CEO汪祥斌在采访中对游戏陀螺如是说。
一、DataEye第三次融资：大数据厮杀进入下半场
“这轮融资除了现实意义，也给了我们一个比较好的总结，就是前面几年的大数据产业原始积累的上半场已经打完了，从2017年开始，我们开始进入下半场：商业化的PK——接下来今年我们真正发力会在商业化这一块。”
汪祥斌提到，DataEye经过这几年的积累，获得极高覆盖率，SDK累计覆盖量有15亿，服务游戏有2万4千多款，覆盖量可以说是是游戏业最高的。而这一次已经是DataEye的第三轮融资。
汪祥斌指出，上半场是大家讲故事拿融资、PK数据源，下半场最重要聚焦的是数据商业化怎么做，“能不能切实把数据应用到行业里面，通过借助资本的力量，我们希望能够推进更快、更大规模实现数据的商业化进程。”
游戏陀螺专访汪祥斌（右）
1、差异化策略：游戏垂直+细分+免费+坚持，覆盖量做到全行业最高
“2013年6月创业时，我们选择了专注于游戏垂直细分领域——当时还有几家数据公司，同行多家互联网大数据公司获得巨额融资或被收购，当时做的压力很大，很多投资人跟我说，你做的这个东西面有点窄，市场已经成熟了
——但我认为市场没有成熟，因为整个市场还没有商业化，关键在于细分与差异化市场、专注才能够切入。”
“从腾讯出来的时候，我就认为一点：
数据是有价值的。
然后提出了全面免费的市场策略与覆盖。越到后面我们对
‘数据有价’
这四个字的理解是越来越深
——数据是一个资产，但如果没有把它背后的意义挖掘出来就是一堆废铜烂铁。
”
“市场越做深，就会越不断细分这个市场。”汪祥斌指出，从2013年一直到现在，因为专注与坚持，以及市场的差异化策略，帮助DataEye以后来者身份完成了早期的原始积累。
2、进入商业化厮杀，2017年数据源PK将彻底关闭
为什么能够实现第三轮的融资？汪祥斌指出：“因为2016年全年我们做了很多大宗的数据商业化尝试，而后来我们终到找到了一条相对靠谱的变现之路。”
“在沙子里面淘金”
，汪祥斌用了这句话来形容，“可能成功机率是用百分之一甚至千分之一来形容，大家包括我们把这件事想得简单了，但从2015、2016年不断地踩坑、不断地推倒重来这个过程当中，
这是一条很艰辛的路，但我们真正认定了这条路。
”
汪祥斌认为，2017年将会是很多数据公司开始大规模商业化的元年。
而很多数据公司起步晚，还没进入下半场，“早在2016上半年我就判断：
2016年是数据源PK的最后一年，2017年彻底关闭了，你不用指望会有什么新的数据源公司出现了。
”
“下半场的PK会更激烈，但是个好事，会让大家更成熟、健康。而上半场的PK，可能是生离死别，要把一些人淘汰出局——因为你连数据源都抓不住，只能滚蛋。”
汪祥斌提到，“很多数据公司还没意识到，还天天强调覆盖了十几亿几十亿用户，年前有家还声称覆盖到八十亿了，年后估计还有人敢喊一百亿的出来，运营商都纳闷：一年入网才几台设备？但很多投资人还是盲人摸象，谈不上真正理解这个行业。”
二、趟过游戏业，又趟数据业的坑——“我也曾经怀疑是不是选错了”
“我们是在沙子里面淘金子，但是这个过程没有想象那么简单，不是输入一堆数据就能出来金子，很多是伪命题，你淘不出来的。”汪祥斌介绍，DataEye在2016年上半年一直在构造与深化模型、对接各种平台、优化数据，但一直没有找到特别好的突破，
那时是心里最焦急的。
”
汪祥斌感慨：
“我们是大数据和游戏的交叉，我们是在踩各种各样的坑——这些坑这几年我们都踩遍了。”
1、趟游戏业的“坑”——转向流量服务
“一位同行曾经说，游戏客户太难伺候——给了你免费数据统计平台，提一大堆需求，有一条错了你就不饶我，还收不了你几个钱（一年才收十来万几万），我们也深入反思，
给了我们两点非常重要的启示。
”
（1）游戏是所有商业模式当中高度清晰的一种
——“不同于O2O，不同于实体经济，不同于其他线上模式，它就是今天投100万、可能明天就要收100万，就这样的模式，所以游戏类对效果的需求是所有客户当中最刚需的——我们接触过汽车、快消等大品牌客户，他们很大的一类投放预算是叫品牌预算，不管效果，但在游戏业做品牌预算的极少，为什么游戏这么难做：你忽悠不了。你必须告诉他正儿八经的效果。这是第一点，必须绑定满足效果。”
（2）游戏行业没有大B——
“一家著名投资机构曾经提到，纵观它所投及海外所有做企业服务的企业，收入70%来自于全球500强的公司，也就是说：
做TOB的服务，大B的服务占到它所有收入的70%——如果一家公司的收入构成不是这样，它可能还远在路上，还没摸到门
——但在游戏行业大B很少几乎没有，大的行业比如金融很多是万亿级别市值的公司，五百万的单子，它愿意跟你签。但游戏公司估值相对还不够高，难拿出那么多的钱给你，
相对汽车、金融行业的龙头公司而言，大部分游戏公司可能连小B都称不上。
”
——“
所以做游戏行业的企业服务时，你把你的聚焦点定义在做TOB（SAAS）的生意，你就必须寻求突破，不然三个月必见天花板。
比如市场上卖软件五千块几万块钱一单，
一个月如果你要做一千万流水，那么你就要做一千家客户（游戏行业全做了也不够），不做大B，很难做得起来。”
“我们甚至一度怀疑，选择游戏是不是选择错了？”
——汪祥斌回忆：“最后我们思考，
必须迅速转向流量
”——你目前在市场上看到的大的聚合流量平台，几乎都与我们有数据合作，通过建立起我们自己的一套商业规则，给游戏厂商提供基于数据的整合流量的服务、控制成本等等。”
2、趟数据行业的“坑”——要的是质量
“这比你单纯卖软件要高很多，
因为它附加了大量的数据价值在里面，而且它的门槛很高，不是所有人都能做的——首先第一点，你得有数据；其次你得有手段挖出东西来。
”
“但在这个合作过程当中，我们又发现了第二个坑，那就是数据行业的坑——
数据行业的坑就更深了
”，汪祥斌感慨，“数据有价值，DataEye有十几亿的数据，这应该是巨大的价值，
但这却也是一个误区：很多人说大数据，看的是大，关注的是数据的规模，其实这就是坑的所在，数据不在于大，而在于有用。
”
汪祥斌描述，经过前面几年的积累，DataEye的规模上去了，“但2015年，特别是2016年我们做价值挖掘时感受到并发现一个问题，你那么多数据帮助不了客户，在反复沟通中我们发现：
数据的质量才是制约商业变现的一个核心因素。而且在大数据领域，大是很容易做到的，但质量是企业难以逾越的一道天堑。”
“这个鸿沟可能不是一般的公司能够迈出去的，很多企业可能在遇到这条鸿沟之前就已经阵亡了，大数据的下半场决逐当中彻底被干趴下了，因为前面还可以靠规模大而拉到融资，但自己做商业化之后PK的是质量，这简直要他命，鬼知道高质量的数据在哪里。”
汪祥斌指出：“精准只是数据质量的一个方面，还有很多，进行了一次彻底的评估，我们内部建立了数据资产化标准，
不是提供免费的就什么都存，这点是最重要的
。”
3、流量服务+异业合作——提炼、提炼、再提炼！
“在2016年，我们跟很多流量方平台合作，发现要把这一堆破铜烂铁变成有价值的东西太难了，我们尝试了有四五个月，反复构造各种模型，然后跟广告平台、流量平台进行合作，一起来挖掘提升有效转化率、CTR等，做了有半年时间还没有找到一条很好的路……
真的,我们就差放弃了。
”
