前言：互聯網時代，數據呈現“指數式”爆發增長，大數據應用可以更精準地挖掘用戶需求，提高企業經營效率和業績，市場空間廣闊。隨著互聯網和智能硬件的快速普及，數據以爆炸方式增長，根據IDC 預測，全球數據總量增長維持在 50%以上，至 2020 年全球數據總規模達 40ZB。日常生活中，大數據無處不在，包括線上搜索、社交、購物，線下活動的地理位置等信息，有效利用這些數據可以實現精準挖掘用戶需求，提高企業經營效率和業績，尤其針對于電信、金融、醫療、電商等垂直領域。根據 Wikibon 測算，2017 年全球大數據市場規模預計達 501億美元。

數據智能是基于大數據引擎，通過大規模機器學習和深度學習等技術，對海量數據進行處理、分析和挖掘，提取數據中所包含的信息和知識，使數據智能化，并通過建立模型尋求解決方案以及實現預測。從業務邏輯來說，數據智能行業可以劃分為數據獲取、數據挖掘、數據應用三個部分，隨著數據獲取的方式及數據維度的不同，又可以分為諸多細分行業，下面我們將從 SDK 行業出發進行淺析其數據獲取方式、數據的廣度和深度、數據變現模式等。

SDK行業：移動開發者服務崛起，數據變現正當時

SDK（即軟件開發工具包）是廣泛應用于 APP 中的開發工具集合，通過專業化分工達到縮短開發周期、節省資源的效果。根據通用程度，SDK 可以分為基礎型和專業型：

基礎型 SDK 是指通用程度比較強的平臺性質的如 Java SDK、安卓 SDK 等，專業型 SDK 是指提供細分能力的如騰訊身份認證 SDK、訊飛語音服務 SDK；專業型 SDK 根據功能的不同又可以分為推送、通信、存儲、安全、地圖及位置服務、統計及增長、社交、廣告、語音識別、圖像識別等種類。其中每日互動、極光等從事專業智能數據服務企業均屬于專業型 SDK 提供商。

為什么 SDK/移動開發者服務屬于數據智能行業？這主要由于移動開發者服務相關公司在為開發者提供 SDK 服務的同時，可以通過 APP 設備中獲得包括 app 列表、wifi 列表等在內的淺層數據，這些海量的用戶移動設備數據構建了數據智能行業的商業基石。

行業情況：數量龐大、應用廣泛，匯集數據提供高效服務

SDKs 廣泛、大量存在于 APP；超級 APP 中 SDKs 相對較少。根據 SafeDK 數據顯示，截止 4Q18全球 APP 平均安裝 SDKs 數量達 18.2 個/APP，整體處于增長態勢，但增速有所放緩。這主要由于 SDKs 的便捷性、專業化分工，移動應用開發者將非核心業務“外包”。按照下載量排序來看，在 50 萬-5 億下載量 APPs 中，下載量與平均 SDKs 數量呈現正相關；而 5 億-50 億下載量 APPs中，SDKs 數量明顯下降。我們猜測這可能主要出于數據安全性等考慮，頭部 APPs 的 SDKs 也多為內部提供，SDKs 在中腰部 APPs 更為普遍。

分析、廣告類 SDKs 滲透率居前，匯集用戶數據提供智能服務。根據 SafeDK 數據顯示，截止 4Q18分析類 SDKs 滲透率 80.6%、廣告類 SDKs 滲透率 76.6%、支付 SDKs 滲透率 52.4%，滲透率居前。從獲取信息角度來看，在用戶權限及 APP 開發者允許情況下，SDKs 可以獲取用戶的地理位置、用戶 APP、通訊錄、wifil 列表、賬號、日程以及麥克風等信息（每類 SDK 只能獲取其中部分數據），并通過算法對用戶性別、興趣、職業、收入以及年齡階段等用戶畫像進行推測，進一步為 APP 開發者提供后續用戶分析、精準定位、推送喚醒等服務。比如 SDK 在用戶 APP 列表中識別出“wind、攜程商旅、小紅書”等 APPs，通過各 APPs 用戶特征及算法回溯，該設備用戶可能大概率為“經常出差、從事金融類工作的年輕女性用戶”；在為開發者提供推送喚醒等服務時可以推送更為適合及精準的信息。

競爭格局：海外 Google 一家獨大，國內第三方廠商機會凸顯

海外 Google Play Services SDK 滲透率一騎絕塵。根據 SafeDK 數據顯示，截止 4Q18 GooglePlay Services 滲透率高達 96.3%（主要由于 Android 原生框架中包含推送等功能，滲透率高），Firebase 滲透率達 51.5% （2014 年 10 月被 google 收購），Google 處于絕對優勢地位。此外，facebook、unity ads 主要涉及廣告類 SDKs，覆蓋旗下廣告聯盟（自身 APPs 和中小 APPs 集合），unity 主要憑借其在游戲虛擬引擎方面優勢及滲透率。

國內市場 SDK 覆蓋中，頭部 APP 中 BAT 遙遙領先。根據艾瑞咨詢顯示，截止 2016 年 11 月，在 TOP 1000 的 APP 中，騰訊 SDK 服務覆蓋 738、阿里巴巴 SDK 服務覆蓋 719、百度 SDK 服務覆蓋 547。這主要由于在通信、地圖、支付、語音等 SDK 領域，BAT 憑借技術和用戶優勢，占據著絕對份額。以地圖 SDK 為例（2016 年 11 月），百度覆蓋 APP 數 357、高德（阿里）覆蓋APP 數 220、騰訊覆蓋 APP 數 219，三者合計覆蓋率 796（占比約 80%）。

就移動設備線上&線下數據而言，主要的數據方包括 BATJ、手機廠商和少數第三方開發者服務商，三者在數據的廣度、深度方面亦有所差距：1）BATJ 等互聯網巨頭，其 Hero App 的覆蓋范圍廣闊，有著海量的淺層用戶數據，此外，其在各自的領域還有更深維度的數據，比如微信支付、支付寶在支付信息方面，淘寶、天貓在網購信息方面，數據又廣又深；2）華為、小米等手機廠商，單個手機廠商覆蓋用戶數有限，但單設備所能獲取的數據維度更深；3）第三方移動開發者服務商，覆蓋用戶數更廣闊，但所獲取的數據維度較為有限。

與海外不同，Android 原生框架功能缺失，在部分 SDK 類型中，第三方服務商脫穎而出。系統廠商與移動開發者關系密切，為開發者提供 SDK 專業服務也極為普遍。以推送類 SDK 為例，根據艾瑞咨詢《中國安卓應用第三方 SDK 研究報告》指出，2016 年 11 月，小米、個推（每日互動）、友盟（阿里）覆蓋 APP 數居前，分別為 263、181、129；覆蓋設備數（非去重）小米、華為、個推居前。根據每日互動最新披露，截止 2018 年，個推 SDK 日均活躍 SDK 數 6.7 億，日均活躍設備數 3.9 億，服務 APP 包括微博、快手、京東、滴滴、網易新聞、芒果 TV 等。

平均每個 APP 擁有近 20 個 SDK，海外 Google 一家獨大，國內市場群雄并起。其中在通信、支付、語音等對技術、用戶體量要求較高的 SDK 類型領域，BAT 占據著絕對市場份額。在推送等SDK 領域，手機廠商與第三方數據智能企業平分秋色，憑借專業技術和廣泛的覆蓋，第三方廠商具有廣闊前景。

護城河：技術壁壘、規模優勢、資源壁壘構建行業護城河

數據智能行業的壁壘主要是數據源、算法等技術能力所決定的，其中數據的壁壘是重中之重，而數據的獲取往往依賴于其他業務形態，是其他業務壁壘的外溢。以 SDK 行業為例，BAT 擁有技術、流量、頭部 APP 等優勢，在部分核心 SDK 領域具有壟斷優勢。手機廠商具有渠道優勢，更便捷地與移動開發者進行合作。相比之下，我們認為第三方廠商在技術、規模優勢和資源壁壘方面構建護城河，這樣的壁壘有進一步構建數據端的稀缺性和壁壘。下面以推送業務為例，進行分析：

技術壁壘——“三省、四高、五合適”提高用戶體驗、大數據技術提高點擊率

同時為移動開發者提供 SDK 專業化服務和大數據處理，高效、可靠的技術是必要條件。一方面，對于精力有限的中長尾應用開發者，推送業務的技術壁壘體現在“省電、省流量、省內存”上，為保證推送消息的及時性，推送 SDK 多采用長連接技術，一直運行于移動終端后臺并時刻保持和服務端通訊，這也導致手機待機時間下降、流量消耗增加。以行業頭部產品“個推”為例，其基礎推送服務空載的日均耗電量約 15-50mAh，手機待機時間縮短控制在 5%以內，月空載流量約 0.8 到1.2MB，“省電、省流量、省內存”為用戶提供更好的體驗。“高并發、高吞吐、高速度、高可靠”，頭部企業可以單機支持 200-500 萬用戶并發在線、消息毫秒級從服務器觸達移動端、每秒下行消息超過 20 萬條、達到率超過 99%。“合適的時間、地點、場景、內容、人”實現智能精準推送。

移動應用開發者服務、移動互聯網營銷服務及其他數據服務，本質上都是大數據處理技術、機器學習以及人工智能等技術的使用。這些技術的優勢有將體現在相關經營指標上，其中點擊率就是具有顯著意義的數據。更領先的技術提供更精準、有效的推送服務和廣告，用戶的點擊率也就更高，以“個推”為例，其輕推送點擊率位于 6.5%-7.5%、效果廣告點擊率位于 5.2%-5.8%，明顯高于廣告行業平均水平（約 2-3%），足見其技術壁壘。

規模優勢——“合并鏈路”提高推送成功率

推送服務采用“合并鏈路技術”，SDK 覆蓋廣度和深度提高推送成功率。合并鏈路技術實現跨 APP的鏈路共享，保持應用進程的活躍度，有效保證消息的下發展現。理論上，推送 SDK 在移動端覆蓋度越高，推送的展示率越高（展示率=展示量/下發量）。截止 2018 年，“個推”日均活躍 SDK數 6.7 億，日均活躍設備數 3.9 億；極光推送月均活躍設備 10.4 億，累計安裝 SDK 198 億，頭部第三方服務商覆蓋廣，單個設備 SDK 數接近 10 個，合并鏈路有效提高展示成功率。

資源壁壘——客戶、數據、品牌積累

在開發者服務領域以及大數據應用行業，客戶、數據、品牌資源具有相當重要性。由于轉化成本較高、客戶續約率高，頭部公司具有明顯的先發優勢。數據方面也較為相似，更廣、更深的數據意味著更深厚的資源積累，行業的后進入者很難在短時間內積累大量、連續的數據，滿足客戶的相應需求。此外，品牌和客戶積累有助于拓展其他 SDK 業務，提供更好的一站式服務，收集更多維度的用戶數據，實現正循環。

數據獲?。洪_發者服務為基石，掘金多維度數據

SDK 開發者服務行業主要利用大數據能力提供面向移動應用開發者的技術服務、面向廣告主的移動互聯網營銷服務，以及面向其他垂直領域客戶的數據服務。移動應用開發者服務是整體商業模式的基石，隨著 SDK 專業服務客戶數量積累、產品矩陣豐富，相關公司移動終端設備不斷攀升，可以獲得多維度大量的用戶授權數據，通過脫敏、篩選、清晰以及深度挖掘建模后，形成獨特的涉及用戶性別、興趣、職業、收入等穩定數據畫像、活躍應用、應用場景等行為數據，為大數據在各垂直領域應用打下堅實基礎。

技術服務：數據獲取基石，積小成多構建海量數據“金礦”

移動應用開發者服務包括推送、通信、存儲、安全、地圖及位置服務、統計及增長、社交、廣告、語音識別、圖像識別等多種類。各 SDK 專業服務提供商，也憑借著自身核心業務優勢，向其他種類擴充，進一步提供更專業化、更便捷的第三方服務，并獲得更多維度的數據。由于移動應用開發者服務種類眾多，我們以使用頻率最高、商業化進展最快的推送業務為例，對技術服務的商業模式進行闡述。

推送是指服務器將內容主動發送到客戶端的過程，直接在移動終端以通知欄消息出現。推送形式能夠主動觸達用戶、提高 APP 活躍度，增加老用戶的留存率，是移動應用開發者常用運營手段之一。通過專業推送 SDK 技術服務，可以為開發者提供一站式消息推送解決方案，幫助開發者快速高效集成消息推送功能、縮短開發時間、減低開發成本，并結合用戶標簽及脫敏地理位置進行分組推送，進一步實現精細化運營。

技術推送服務包括需要集成 SDK 的基礎推送服務和無需集成的輕推送服務。二者區別主要在于是否集成 SDK，從商業化角度來看，基礎推送（長連接，時刻保持通訊狀態）主要是數據積累及一定程度的商業化變現，輕推送則主要是商業化變現，二者之間存在著平衡關系，數據積累可以夯實壁壘、為未來商業化基礎，具有長期的戰略價值。

對于基礎推送，一般包括免費服務和收費服務。在免費模式下，移動應用開發者可以自行下載推送 SDK，專業服務商提供后續技術支持，但免費模式下提供服務的種類相對有限，在推送速度及用戶數上亦有限制，行業大部分基礎推送業務客戶都為免費客戶。對于 APP 用戶數量達到一定規模，銀行、證券等客戶或移動應用開發者對推送速度、推送分析和用戶畫像等方面有特定要求時，通常根據移動應用開發者的 APP 日聯網月峰值階梯式定價。

輕推送服務是針對于沒有完全集成推送 SDK 的 APP，當該移動應用開發者通過自身的推送系統無法完成消息推送時，通過推送的合并鏈路幫助 APP 完成信息的下發，并利用系統間的應用交互功能完成推送通知的展示，實現觸達沉默用戶的效果。輕推送服務主要按照 CPC 計價（即每個有效喚醒），定價標準主要參考相關服務的運營成本、費用，以及市場服務的價格水平，通常單價約為 0.08-0.4 元/有效喚醒，單價也會隨客戶類型、用戶沉默市場及用戶規模等因素浮動。

基礎推送是數據獲取的基石，通過提供“免費”或“小額付費”的 sdk 專業技術服務獲得 app 所在移動設備及用戶的線上&線下數據。單個 app 的覆蓋范圍有限，其數據價值亦較為有限，但技術服務提供商可以通過匯集海量的 app 達到匹敵 Hero app 的覆蓋程度，其數據價值亦呈幾何倍數的增長。

數據維度：基于線上的興趣偏好，基于線下的活動場景

SDK 服務提供商可以獲得“APP 列表”、“Wifi 列表”（類似于地理“指紋”，每個地理位置的wifi 列表唯一）信息，通過這些信息可以獲得線上——基于 APP 興趣偏好的數據、線下——基于活動場景的數據，通過算法對用戶線上線下行為分析，挖掘用戶特征，構建用戶畫像及標簽系統。

按照數據類型劃分，可以分為冷數據畫像、溫數據回溯以及熱數據場景。冷數據畫像，主要涉及用戶的性別、興趣、常駐地、職業、收入水平和年齡層次等相對穩定的數據畫像。溫數據回溯，主要包括近期活躍應用、近期活躍場景等有一定時效性的數據。熱數據場景，主要是當前的區域、打開的應用等場景。

我們以一個例子來說明這些線上&線下數據的應用。我們如何識別母嬰人群？首先，從用戶的 app列表中可以看到“媽咪知道”等母嬰類 app，識別出母嬰人群。此外，從用戶的線下場景規律可以看出，孕婦有較為明顯的產檢規律，如果用戶在醫院出現的頻率與之相匹配，就有較大概率是母嬰人群。

數據應用：精準營銷為先，多領域應用前景廣闊

大數據的應用前景廣闊，包括精準營銷、品牌 DMP、金融風控、人口與空間規劃等。其中精準營銷業務最為成熟，目前主流的變現方式之一；金融風控、人口與空間規劃等領域逐步實現商業化變現，未來將有更多大數據應用方向不斷摸索推出。

移動營銷：大數據附能垂直領域應用，實現精準營銷

移動互聯網營銷服務是 SDK 服務企業依靠技術推送等服務積累的大數據能力在垂直領域的主要變現方式。以極光數據為例，依托于積累海量用戶畫像，可以根據廣告主要求“圈定目標用戶”，再通過 AI 算法尋找到合適的媒介，按照 CPM 實時競價購買媒介資源，精準投放給目標用戶，通過CPC/CPA 結算，大數據公司賺取精準營銷的“差價”。

數據智能企業廣告投放形式主要以通知欄廣告、應用內廣告為主。1）通知欄廣告：服務商與其他移動應用開發者合作，利用公司搭建的推送系統在安卓系統移動終端的通知欄展現廣告，廣告主可以選擇向定向人群、特定區域或特定場景進行觸發式的廣告投放，用戶點擊后可以進入該應用的展示頁。（通知欄廣告與技術推送在展示形式上相似，但業務實質不同，在廣告形式中，移動開發者是服務的供應商，公司需要向 APP 開發者支付推送通道費用）。2）應用內廣告：包括應用內的開屏、廣告條、貼片、信息流等，大數據能力不局限于通知欄廣告投放，并可以幫助廣告主通過數據和算法采買優質、有效的廣告位資源，使廣告主的曝光更有價值。

數據智能公司通過精準營銷，其點擊率位于 5%-6%，顯著高于行業平均 ctr 水平，cpc 價格也具有明顯優勢。此外，移動互聯網營銷服務屬于低毛利率業務，其媒介流量需要采購，采購成本占收入比重達 40%-80%（個推部分采用凈額結算，極光采用全額結算）。

數據服務：把握數據金礦，多領域應用前景廣闊

數據智能企業擁有海量數據金礦，不斷探索大數據在各垂直領域的應用，擴展合適的商業變現方式。數據是數據智能公司的核心價值，通過開發者服務可以獲得 APP 列表、設備活躍情況、wifi 列表等信息，通過海量的設備得到線上——基于 APP 興趣偏好、線下——基于活動場景的數據。分析用戶線上線下行為，挖掘用戶特征，構建用戶標簽，可以在精準營銷、品牌 DMP、金融風控、人口與空間規劃等多個領域實現應用。

目前主流的其他數據服務包括 DMP 服務和數據分析與咨詢：1）DMP 服務（Data Management Platform）可以將分散的多方數據進行整合納入統一技術平臺，對數據進行標準化和細化，在幫助廣告主在程序化購買中甄別真實流量、實現精細化營銷的關鍵。2）金融風控服務：SDK 廠商可以利用自身擁有的數億日活用戶數據和多元的強相關場景數據，達到精準評估用戶信用等級、識別欺詐意圖的目的，從而幫助客戶對借貸用戶進行信用評級，以輸出信用分及信用報告的服務方式，為金融客戶提供更準確、更全面的用戶信用評價。3）數據分析與咨詢服務可以利用相關數據為政府部門、咨詢機構等特定客戶或特定行業提供相關服務，如客戶畫像報告、行業資訊報告和人口熱力圖等。目前大數據能力在防災救援方面已經逐步應用，通過獲取移動設備電子陀螺儀信息，進一步顯示人流分布，可以在災害發生第一時間進行警報和指導救援。

數據即價值，SDK 行業公司通過向移動開發者提供免費、付費的 SDK 專業服務（如推送、畫像等），從而在用戶及 APP 授權下獲取數據，并通過一系列算法完善用戶畫像、豐富數據。大數據的商業化進程不斷加速，目前行業主流的變現模式包括輕推送、移動互聯網精準營銷、 DMP、數據分析與咨詢等，我們相信隨著大數據的發展，其商業化的廣度和深度都將進一步提升。

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