作者：数据掘金者@大师兄，混迹数据江湖十余载。专注互联网营销广告领域，负责大数据商业变现和大数据业务架构工作

去年参加了几场沙龙后，有小伙伴对我所从事的工作和大数据行业比较感兴趣，会跟我探讨数据服务公司的数据源是通常是怎么积累的，它们都是靠什么赚钱的，服务的客户类型有哪些等等问题，今天我就以一家数据公司为例，给大家分享下，第三方大数据公司是如何赚钱的。

01什么是大数据公司

何谓大数据公司，通常我把它分为三类：

一类是，类似百度、阿里巴巴、互联网、美团等这样的互联网巨头，这些巨头日积月累下来了海量的用户行为数据，并且这些公司对自己所拥有的数据有“绝对垄断”权。这些数据通过用户设备信息或者注册信息，在不同维度的行为构成的多维的行为数据，数据价值巨大。打个比方：腾讯的微信号，会对接上微信钱包（购物行为）、微众银行（理财行为）、游戏生态（游戏行为）、你使用腾讯APP的时候会上传POI数据（线下常出现地点）、传感器数据（使用APP时的空间）等等的一些能用来精准定位这些人群的数据。

二类是，有特定某产业的数据，比如链家（房地产和房地产中介）、滴滴打车（出行数据）、陆金所（金融数据）等等。

三类是，第三方数据平台，本身不产生任何数据，但是通过Saas平台产品，数据爬虫，数据交换等等积累下来的数据。形成可以媲美甚至在某些维度超越BATJ巨头的数据生态，比如国内比较领先做数据生态的有Talkingdata（数据采集量多于BAJ）、聚合数据等等。

02 大数据公司是如何赚钱的

大数据公司，依托自身产品和服务或者交换积累了很多历史数据，其赚钱的商业模式，也无非就是：产品+数据+服务，这三驾马车。

1、直接出售数据：包括脱敏的各种交易、操作、用户信息；互联网抓取的公开信息。目前数据交易市场，在国内发展还处在初级阶段，正规的市场规模还不大。

2、对数据进行结构化处理和分析后以SaaS数据产品的方式出售：各种舆情监测，广告投放，传播分析等。第三方数据公司，做这块的比较多。

3、售卖各种数据工具和服务的。比如，阿里巴巴的阿里云系列产品，几乎都为围绕数据提供格式服务。还有广告服务的，最经典的要数百度的医疗广告。

今天以个推这家公司为例，详细剖析下这家公司是如何靠大数据赚钱的。

03 个推公司盈利模式剖析

个推，是我长期关注的一家数据服务公司，这家公司所提供的服务内容和变现方式，和极光、TD、热云、Dataeye等公司，有着很大的相似性。今天就想带大家一起详细聊聊这家公司所提供的服务内容以及他相应的盈利模式。这种盈利模式，对于数据公司来说，有很多共同的地方，值得学习和研究。

做推送技术的公司有很多，但专业起家做推送的，市场上有两家最专业的，一家是极光大数据，一家就是个推。2018年8月，极光大数据在美国纳斯达克上市。2019年3月4日，证监会核准大数据公司“每日互动（个推）”IPO批复，公司于3月12日正式登上了创业板开放新股申购，股票代码：300766。两家公司都上市了，看来大数据服务公司的前景还是受市场一致看好的。

个推公司是啥公司？其实上面已经提到了“推送”这个词。确实，个推就是一家专业的推送技术服务商，为移动应用开发者提供一站式消息推送解决方案。既然是推送技术服务商，那我们接下来就得聊聊他们的核心技术——推送SDK。

1推送SDK是啥玩意？

在说推送SDK之前，我们还是先说说SDK是啥玩意吧。网上查的信息，SDK 即软件开发工具包（Software Development Kit），一般指一些被软件工程师用于创建应用软件的工具集合。SDK 根据功能的不同可以分为推送 SDK、通信 SDK、存储 SDK、广告 SDK、语音识别 SDK 和图像识别 SDK 等。移动应用开发者通过在 APP 开发包内集成专业型的 SDK，可以快速实现推送、语音识别等特定功能，享受专业化 SDK 服务商的技术服务，免去自行开发的成本，缩短开发周期。所以说，推送SDK顾名思义，就是帮助移动应用开发者在终端上推送通知信息的功能SDK。

个推的推送SDK的完善和发展，归纳起来大致经历了3个大阶段。1.0阶段，那个时候更重要是解决省电省流量的问题，还要做到消息的高并发、高吞吐，帮助开发者实现推送消息的实时高效触达。2.0阶段，在1.0版本的基础上，他们加入了智能标签和用户群组功能，摒弃了打扰用户的盲目推送，以精准推送能力触达用户。3.0阶段，他们基于地理围栏技术，增加了应景推送功能，能在“合适的时间”、“合适的地点”、“合适的场景”，把“合适的内容”推送给“合适的人群”。

上面说的，感觉SDK挺难的，技术竞争壁垒挺高的。其实我想说的，推送SDK技术不难，难的就是个推这么多年在市场上积累下来的客户（开发者），以及覆盖了大量的用户终端。他们可以使用合并链路技术实现跨 APP 的链路共享，保持应用进程的活跃度，保证消息的推送成功率。说白了，就是个推SDK在移动终端的覆盖度高，单个终端上可能有多个 APP 集成了个推SDK，只要其中任何一个应用活跃，通过共享推送链路的方式，个推SDK就可完成消息的下发推送。

更牛逼的是，人家靠着这么多年推送SDK提供专业的推送服务，收集了大量用户的各种APP使用行为数据，地理位置数据，终端信息等数据。拿到了这些海量数据，那变现的事情就相对好办多了，一切的盈利模式都可以围绕数据展开了。

2个推公司服务内容

稍等下，聊盈利模式之前，先聊聊个推公司所提供的服务内容：

1、技术推送服务

这是他们家的基础服务。开发者可以免费在个推官网上下载SDK集成，当APP的用户达到一定的量级，会提供深度且多样化的有偿服务内容。另外，对于银行、证券公司等对安全性、私密性有特殊要求的客户，会提供SDK定制化的服务，并且作私有化部署。

2、用户画像服务

个推提供自家独有的个像SDK，注意这里不是推送SDK，它是专门给开发则提供用户画像功能而打造的SDK。开发者集成了个像SDK后，就可在服务端或者APP中获取用户画像数据，支持各种运营活动或者营销活动。

3、移动互联网营销服务

说白了，就是移动广告服务。他们通过积累的海量数据和庞大终端覆盖量，结合智能标签和地理围栏技术，通过通知栏广告、应用内广告的形式将广告投放给目标人群，满足广告主精准营销的需求。

4、DMP数据服务

向客户提供匹配或扩展后的标签数据，指导客户进行后续的营销和业务决策。

5、数据分析与咨询服务

针对不同领域的客户的特定数据需求，结合个推自身的数据服务能力，提供定制化的数据分析与咨询服务。

3个推公司盈利模式

聊了个推所提供的服务以后，那针对这些服务，他们有哪些盈利模式呢？

1、技术推送服务赚钱

推送服务分为免费服务和收费服务。免费模式，就是开发者自己下载推送SDK，自己对照技术开发文档去搞就好了。免费模式下，个推提供的服务种类是很有限的。当APP的用户数量达到一定规模了，或开发者在推送速度、推送质量分析和用户画像等方面有特定要求时，那个推就会为其提供个性化的技术推送服务并收取费用。个推就会派商务去和开发者谈判了，通过洽谈，签署书面合同并确定服务价格。收费方式据说每月根据后台统计的同时在线数，以阶梯定价、封顶收费等模式收费。对于银行、证券等客户，主要以招投标的形式获取订单，并按合同约定的金额收费。

2、移动互联网营销服务赚钱

广告通常分品牌广告和效果广告。

对于品牌广告，一般按照 CPM 的模式收费。他们会根据广告主的投放需求和预算，与广告主沟通后确定投放的目标人群、通知栏广告和应用内广告的投放排期，经双方确认后进行广告投放。品牌广告客户通常分为两类：一类为直客，即直接进行广告投放的广告主；一类为广告代理公司，通过与广告代理公司合作间接获得品牌广告主的

订单。广告代理公司，比如，WPP、电通安吉斯、华扬联众、省广股份等知名广告代理公司，直客，比如，海尔、微软等。

效果广告主要服务移动应用开发者、电商等客户，一般按 CPC、CPA、CPS等基于投放效果的收费模式收费。个推有较强的大数据获取和分析挖掘能力，对投放媒体、投放人群的选择有着较为敏锐的认知，能够从中挑选出为合适的媒体或人群进行定向投放。在自有媒体资源不足或预期无法产生佳投放效果时，他们也会选择和第三方效果广告公司合作，委托其进行效果广告的投放，并对下游具体的投放资源选择提供数据支持。

3、其他数据服务赚钱

DMP 服务中，他们的客户类型主要是广告主/广告代理商和DSP 平台。对于广告主，DMP主要对接广告主的自有数据管理平台，对其进行有效补充，实现更有效率的广告投放；对于DSP平台，DMP主要帮助其识别虚假流量，指导其在程序化广告的采买中进行交易。通常都是根据合同约定的服务内容，参照提供的或成功匹配的数据量，以按量计费、阶梯定价、保底、分成等多种模式收费。

数据分析与咨询服务，就是利用个推大数据平台为政府部门、咨询机构等特定客户或针对旅游、房地产等特定行业提供的相关服务，如客户画像报告、行业咨询报告和人口热力图等。客户需付费向个推购买相应服务内容，这类服务可以依据数据分析任务的难易程度拟定价格，获取收益。

4个推公司所面临的潜在风险

虽然上市了，一切看上去都是那么的美好。但其实日子也不会太好过啊，面对市场上的风险有太多太多了。

1、大数据政策监管的风险。大数据主要是归属工信部管，大数据安全问题每年都会被提及的问题，去年数据行业，就已经火了一下啦，不说大家也都知道啥事情。

2、技术革新的风险。寄托在各种操作系统上的技术，Android和iOS来个版本升级，都会让人提心吊胆，跟不上操作系统升级的步伐，就容易死翘翘。

3、市场竞争加剧的风险。现在手机厂商都在推自己的推送SDK，BAT公司也都有自己研发的SDK，所有他们自身版图下的APP，都会使用自家的SDK。所以说，第三方推送SDK的市场空间不断被挤压。

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