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數據分析引擎“所問數據”獲九合投資后,已啟動PreA輪

【承包網】 發布于 2018/12/3 16:30:51
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  “所問數據”定位企業級數據分析的預測引擎,通過SaaS形式給企業提供深度銷售分析和銷售預測。

  其實,企業在銷售前端和后端供應鏈通常是脫節的。有這樣一個場景:一款新品上架,銷售人員往往根據過往的銷售經驗進貨,如果脫銷,臨時進貨成本較高,如果滯銷,現金流會壓在倉庫里。

  所以,“所問數據”就是在前段銷售和后端供應鏈之間建模,通過機器學習,來預測和指導商家銷售。除此之外,所問還出具深度報告,分析影響銷售結果的因素。

  所問數據CEO顏鵬強調,目前很多做數據分析的產品實質就是“深度統計”,例如,他們做的分析大多是“北京22歲以下的女生的消費水平怎樣”、“喜好怎樣”諸如此類。而所問數據側重做預測,例如,企業上架一款皮包,這款皮包未來是熱銷還是滯銷,營銷銷售的關鍵性因素是什么,預測未來一定時間內的銷量是多少。

  寫到這里,聯想起此前報道過一家為企業預測潛在客戶的公司Everstring,已獲6500萬美元B輪融資。從大的概念上講,所問數據和Everstring一樣,都是在做預測性的數據分析。不過,Everstring是在為企業預測B端客戶,而所問數據預測C端用戶。

  根據所問數據的應用場景不難發現,他的目標客戶基本是商家。顏鵬告知,目前的知名大客戶有線上服裝電商茵曼和線下防盜門企業浙江九皇集團。

  那么數據源來自哪里?壁壘是什么?客戶又怎樣檢驗預測效果?

  對此,顏鵬表示,數據來自兩部分,一個是企業自己的進銷存數據,另外是外部爬取。最核心的優勢就是算法和模型。

  至于預測效果,通常有兩種方式,“企業不采用我的模型之前的數據跟現在比較”和“企業采用別人的產品比我差多少”。實際上,顏鵬團隊在回國之前,自己比對過M3 Competition競賽的產品,M3 Competition的參賽者包括做預測做的最好的商業軟件公司如ForecastPro和學術機構等。比對結果下來,所問數據的誤差率最低。

  目前,所問數據團隊有11人,基本全是技術人員。CEO顏鵬博士畢業于美國North Dakota State University,專攻大規模數據挖掘與反恐數據挖掘,曾被美國FBI邀請加入,之前就職于美國3M公司明尼蘇達總部,擔任高級研究科學家。而CTO丁圣超博士后在University of California,San Diego,從事基因表達水平預測的研究,曾就職于美國3M公司明尼蘇達總部,擔任高級研究科學家,從事大規模數據分析與預測。

  團隊于2015年12月回國,并在今年1月份獲得了九合創投的天使輪融資。春節之后開展業務,簽下了3家用戶,潛在用戶在10家左右。營收模式主要看兩方面,一個是系統版本采用“基礎+增值”方式,另一個是看數據體量進行收費。

  顏鵬還透露,現階段平臺還在給不同類型的企業做定制開發,這樣來完善所問數據的分析效果,等服務客戶跑到10家左右,就可以上線標準化平臺。據悉,所問數據已啟動Pre-A輪融資。

  美國類似公司有:預測性數據分析公司Palantir(估值200億美金),Uptake Technologies(A輪估值破10億美金),Everstring(B輪估值破10億美金)等,歡迎了解關注。

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作者:徐寧

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