whoscall ｍix2013 0426_public

© Copyright Gogolook Co., Ltd.Gogolook Confidential

行動網路與傳統通訊的交匯

WhosCall 產品設計與巨量資料價值Jeff Kuo, Gogolook

Apr. 2013


A glance at Gogolook

2

~2010 ：致力於行動裝置上提供創新服務的團隊2011 ： Google CEO 公開讚揚 / 獲商周報導2012 ：公司正式成立 / 獲數位時代最佳技術 App

2013 ：華人行動應用大賞首獎 / Google Partner Award 最佳創意大獎


About WhosCall


About WhosCall

4

全球

300+ 萬用戶下載

（ iOS 版即將推出）


About WhosCall

5

20,000+ 評價的肯定！

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About WhosCall

服務超過

30+ 個國家

共有

7 種語言版本


About WhosCall

7

累積

500,000,000+筆電話號碼資料

每天辨識

10,000,000+筆電話號碼資料

每天阻擋

300,000+通惡意來電


Global App Design

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Why Global

2013 年全球行動廣告市場規模美金 114 億元Gartner 調查指出， 2012 年全球行動廣告市場規模估計達到 96 億美金預估 2013 年的市場規模可達到 114 億美金， 2016 年可達 245 億美金

2013 年台灣行動廣告市場規模新台幣 32.3 億元根據資策會 FIND 2012下半年的調查， 2012 年台灣行動廣告市場規模估計達到新台幣 26.4 億元，相較於 2011 年成長了 9.5% ， 2013 預估成長 22.3 % 來到 32.3 億元。

（ 2012: 簡訊類 19 億元、展示類 6.9 億、語音類 0.5 億）

台灣行動廣告市場僅佔全球的 0.9%


Why Global

2013 年全球付費 App 市場規模超過美金 200 億元根據 Research2Guidance 的調查指出， 2012 年全球付費 App 市場規模超過 80 億美金。

來源： MIC, Research2Guidance


Why Global

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App 商業模式中，付費 App 或廣告是一個主控性較高的收益來源。若要獲得更多的使用者及收益機會，走向全球是勢在必行！


Global App Design

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1. 瞭解你的市場2. 瞭解你的使用者3. 量化優先產品設計4. 商業模式設計5. 分群行銷


1. 瞭解你的市場 – Global Business Map

Global Business Map: 各國人口、上網、行動等數據

來源： google


Our Mobile Planet: 關於各國智慧型手機操作的行為

1. 瞭解你的市場 – Our Mobile Planet

來源： google


App Aware: 瞭解你 App 的人口統計學結構

2. 瞭解你的使用者 – App Aware

來源： appaware


• User caféo 專為行動裝置設計的問卷調查工具

• Cases1. 理解各國使用者人口統計資料

性別、年齡、職業分佈一天取得美國 500 份問卷回覆

2. 使用者體驗問卷了解使用者對不同功能的感受與建議一天取得台灣 3,000 份問卷回覆

2. 瞭解你的使用者 – User Cafe


• 透過各國大使理解不同國家的使用情形o 透過有當地生活經驗，目前居住在台灣的朋友協助理解、調查當地使用文化o 目前我們有美國大使、阿拉伯大使、韓國大使、日本大使

跟中東打交道的公司千萬不可忽視齋戒月中東用戶對於號碼註冊這件事情非常的在意

2. 瞭解你的使用者 – 質化工具

App 很容易跨越國界，設計考量不同用戶的文化背景非常重要


• 透過市場調查、量化與質化的方式，我們得知：

o 先進國家與開發中國家網路基礎建設不一，許多國家 3G 狀況並不理想非常依賴網路的 WhosCall ，該如何因應？

o 即便是講電話、傳簡訊行為，國家間差異性極大。例如美國人非常愛傳簡訊，每天平均可以傳數十封簡訊。

如何反應在 WhosCall 產品界面設計？

o 不同國家的使用者組成不同，例如美國使用者中，女性使用者占了65% 。

如何針對女性主群做行銷推廣的主題？

2. 瞭解你的使用者 - 發現

了解使用者後，將發現作為產品設計的依據


1. 定義假設透過工具了解你的使用者

2. 設計實驗從第一天開始採用量化追蹤工具

3. 理性評估讓數字說話來評估此功能之成效

4. 徹底展開大膽佈署到雷同的市場之中

3. 量化優先產品設計 - 實驗架構


• Google Analytics Mobileo 延續 Google Analytics for Web 的強大功能

• Flurry Analyticso 行動分析工具第一品牌

• Case1. 來電觸發視窗實驗

了解來電觸發視窗設計對於 Bounce Rate 影響讓使用者自主選擇來電觸發視窗的設計對 Bounce Rate 影響

2. 註冊略過率實驗有效降低美國使用者註冊略過率

3. 量化優先產品設計 - 追蹤工具


• Case 1Call Dialog 實驗

了解來電觸發視窗設計對於 Bounce Rate 的影響

標準型觸發畫面輕量型觸發畫面

3. 量化優先產品設計 - 案例一

無觸發畫面



了解來電觸發視窗設計對於 Bounce Rate 的影響

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標準型觸發畫面輕量型觸發畫面無觸發畫面

台灣 18% 25% 34%

美國 17% 36% 24%


實驗一週後發現 Bounce Rate 有明顯差異



自主選擇來電觸發視窗，對 Bounce Rate 的影響


自主選定觸發種類自主選定觸發種類



自主選擇來電觸發視窗，對 Bounce Rate 的影響

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讓使用者理解來電觸發的用途讓 Bounce Rate 降低了 36%

Bounce RateApr. 4 : 7.69%


• Case 2註冊略過率實驗

有效降低美國使用者的註冊略過率 30%

舊版本新版本

3. 量化優先產品設計 - 案例二


• 透過實驗架構，不斷的修正你的產品

o 從使用者研究中發現觀點，得到假設

o 針對假設進行實驗，透過追蹤工具來記錄

o 從實驗結果中進行評估與修正

o 大膽展開到相似的市場之中

3. 量化優先產品設計 - 最佳化你的產品


o 了解 App 的體質 App 類型使用頻率 Retention

象限 I 和 IV 適合訂閱或插入廣告的形式

象限 II 和 III 適合收取一次性的下載費用

象限 II 和 IV 更適合應用內購買

象限 II 使用高峰期推薦更多的內容

4. 商業模式設計 - App Matrix


Activation

Retention

Activity

Contribution

Earn

4. 商業模式設計 - App Alchemy

A RACE


• 根據使用者 Engagement 程度進行分層

更新速度

活動數

貢獻度

5. 分群行銷 – 如何分層

24 48 Time (hour)


5. 分群行銷 – 如何分層

• 根據使用者 Engagement 程度進行分層

看戲的

路過的

使用者

會員

忠實會員

傳教士會員


5. 分群行銷 – 分層設計方案

• 根據用戶層次設計行銷方案

o 例如：訊息模式設計送禮

引誘

非侵入式通知

主動通知


App Data Value

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1. App 資料價值2. WhosCall 資料價值3. WhosCall 資料延伸應用


1. App 資料價值

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• App 資料價值跟其本質有關

App 類型資料價值應用商機

新聞閱讀喜好行銷廣告業者

通訊類通話關係、熱線對象電信商

社交社交圈、交友關係交友網站、行銷廣告業者

音樂類風格喜好音樂、行銷廣告業者

天氣天氣資料預測政府、原物料、旅遊業


• WhosCall 本質o 通訊類o 提供陌生號碼辨識o 封鎖不受歡迎電話簡訊

• WhosCall 資料概況o 每天辨識 1,000 萬通電話o 累積辨識超過 1,000 萬筆電信商資訊o 每天收到超過 30,000 筆惡意電話回報

• 透過以上資訊，我們可以有延伸應用：o 惡意、騷擾電話資料庫供應

2. WhosCall 資料價值


• 詐騙、推銷電話辨識o 響一聲掛斷電話

透過分析使用者響鈴時間，可以偵測出響一聲掛斷的電話，此類型的電話通常是廣告電話或高額付費電話。

3. WhosCall 資料延伸應用

號碼數（單位：通）

響鈴時間（單位：秒）


• 詐騙、推銷電話辨識o 高頻騷擾電話

透過分析短時間密集撥打電話，可以偵測出高頻騷擾電話，此類型的電話通常是推銷或騷擾電話。


通數

號碼個數


• 詐騙、推銷電話辨識• 成為「民間 165 」

• 取得最即時的詐騙、騷擾、高風險電話• 計畫於 Q3 提供 Private API 供開發者使用。



Big data, but lean startup.

* Big 是個動詞


行動網路與傳統通訊的交匯：WhosCall 產品設計與巨量資料價值 Summary

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1. 了解 App 的特質2. 了解你的使用者3. 量化與質化並重的產品設計4. 分群行銷與推廣5. 從 App 產生資料價值

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