一年内融资两轮、签单数千万,这家公司怎么做到的?

钛媒体苏建勋2018-01-19 14:00事业线
在数澜科技创始人风剑看来,企业的数据如同一座金矿,但要让其发挥价值,必须利用工具,先在金矿里挖出金锭,再把金锭加工成首饰,这就是所谓的“数据资产化”。

相比一般创业公司,数澜科技有着更高的起点。

2016年6月,原阿里云数据创新工作室负责人甘云锋(花名:风剑)宣布创立“数澜科技”,定位于企业服务领域的大数据公司,两个月后便签下万科百万订单;半年内又接连公布来自 IDG资本、洪泰基金、湖畔山南等机构的两轮融资;在阿里巴巴举办的创业大赛“诸神之战”中,数澜科技战胜数百家企业获得中国区冠军。

短时间内取得诸多成绩,风剑承认阿里巴巴的“光环”有一定原因——除了风剑以外,其他创始团队成员也大多来自阿里云,当中包括原阿里大数据平台产品和运营团队总负责人武凯、原阿里大数据平台总架构师江敏等人。目前,数澜科技共计100余人的团队中,数据、算法科学家占总人数的70%。

“用了四年时间,我把阿里巴巴集团内部多个业务的数据打通,让阿里能用自己的数据服务自己。”风剑这样形容他在阿里的工作。

为了整合阿里集团各个业务的数据,风剑辗转过天猫、淘宝、聚划算等多个无线事业部,帮助阿里建立起 TCIF、ID-Mapping 等数据平台,开放给20多个领域的上百家外部客户。

阿里的工作经历让风剑逐渐形成一套“数据资产化”的方法论。在风剑看来,企业数据如同一个金矿,但对于企业客户来说,单纯的金矿并不能发挥作用,而是要利用工具,先在金矿里挖出金锭,再把金锭加工成首饰,这才能让金矿产生价值。

数澜科技要做的事,就是成为挖掘企业数据金矿的“工具”,从而把企业原始数据(金矿)处理为数据资产(金锭),再进一步提炼成项目管理、营销洞察等 SaaS 类应用产品(首饰)。

另一方面,风剑在阿里云后期针对外部客户的数据服务工作中,感知到企业对大数据行业存在着的巨大认知误解。

“很多客户把’大数据’当作一个热点名词,但并不知道怎么使用数据;有的企业还认为大数据服务和企业数据量有关,认为企业数据不多的话,没必要使用大数据服务。”风剑对钛媒体说到。

在风剑看来,能让“大数据”类产品最终产生价值的,既不是数据量的多少,也不是技术能力的高低,而是一种思维方式的转变:即企业应该让积累在服务器中的数据“活起来”,最终应用到指导业务的实践中。

如何把“金矿”变成“首饰”?

如风剑所言,大数据的价值需要依靠思维方式的转变来体现,当这种观点落实在产品上,风剑认为,“单点式”的数据工具并不能解决企业问题,因此,数澜科技从公司创立伊始,就选定了“平台化”战略。

目前,数澜科技通过自主研发的大数据平台——数栖平台(DW.DaaS),将自身业务分为三步:首先是 Data-Mapping 把企业内外部数据进行连接;其次,利用 Data-profile 将数据连接后变成的资产打标签、组织;最后的应用部分由 Data-Service 体系来提供数据服务。

通俗点说,大多数据公司是“头痛医头,脚痛医脚”,但数澜科技要做得,是先对企业数据全面体检,再综合得出解决方案。

以数澜科技的第一个大客户万科为例。根据风剑介绍,万科最先找到数澜,要求解决的是业主投诉与报修问题。

在传统的数据分析方法中,一般会先对万科业主的投诉内容进行文本收集、语义分析等标签化手段,找到投诉的问题交汇点,并以此提出解决问题的思路。

但在数澜科技的产品论中,他们把“投诉与报修”这一类目按照涉及对象拆分为五大主体,包括:业主、物业公司、服务公司、物业承建商,生产商,并搭建成关系网络。当业主以电话或者书面形式投诉“我家马桶坏了”后,数澜可以通过文本解析关键词分析投诉内容,以工单的形式传输给万科,以及“马桶”相关的服务商,最终快速解决问题。

“如果只做单点式的数据统计,业主报修马桶后要先打电话给物业,物业再找马桶的服务商 A,A 再去找马桶生产厂家 B,整个过程会十分拖沓;我们通过工单关系网络形成基于物业服务的数据体系,可以直接找到问题根源。”风剑对钛媒体说到。

投资人“看不懂”的平台战略

在数澜科技诞生的阶段,风剑在市场与投资人的“教育”环节花了不少功夫。

“投资人一上来就问,你的产品能给客户解决什么问题?但我们会反过来想,我们真的了解客户痛点吗?”风剑说到。

这也正是企业服务领域对大数据产品提出的特殊要求。在大众消费市场,消费者需求会呈现趋同化,但在企业服务领域,每个企业客户的需求都因为内部组织、产品架构、甚至管理者理念的不同,产生明显的差异化。

因此,在风剑看来,很多数据分析公司仅拿市场上搜集的数据划定几个标签,在企业内部放几个接口,就开始臆测企业需求,这类工具型产品虽然上手快、价格便宜,但并不能真正解决企业问题。

这也成为数澜科技坚定“平台战略”的原因,相比市场上流行的 SaaS 工具模式,数澜在创建初期就将底层数据整理;中层 AI、Mapping、画像引擎;上层 SaaS 通用型产品,统一装进以数栖平台(DW.DaaS)为中心的数据服务生态体系。

的确,相比 SaaS 模式的“轻”,数澜科技的平台不论是在部署阶段打通数据的工作量,还是后期划定各种维度全盘分析数据,都显得有些“重”,但风剑认为,这种“重”才是壁垒,特别是在服务大客户的过程中,只要完成了前期数据处理的基础工作,之后对横向业务的分析和延伸会变得更加容易。

再以前文的万科“投诉与报修”为例,数澜科技通过对业主、物业公司、服务公司等五大主体的数据整合后,既能解决业主投诉报修的问题,之后对涉及这些主体的,包括服务商满意度调查、物业管理维护等其他命题,同样可以使用一套数据体系完成,这就大大提升了软件部署的效率与成本。

“我们用平台打通企业所有数据,再根据场景反向对企业输出服务,这种对客户来说价值更大。”风剑对钛媒体说到。

“小”企业如何服务“大”客户

对于企业服务领域的创业公司来说,“获取大客户”有着极其重要的意义:一方面大客户有着更强的付费意愿与能力,另一方面,能被大客户签单,意味着公司产品在市场上得到了初步认可,这对持续获客更能产生积极影响。

“如果创业公司能在早期获得客单千万级别的大客户,基本意味着这家公司能走到 B 轮了。”一位企业服务领域的资深投资人这样告诉钛媒体。

如此看来,从创业初始就确立了大中客户服务方向的数澜科技是“幸运”的。风剑也对钛媒体坦陈,除了阿里巴巴背景带来的团队能力背书以外,数澜科技之所以能在创业伊始签下万科,一定程度上也是因为当时正是万科试图利用大数据思维改造企业内部问题的阶段,而万科团队也清楚,其作为数澜科技的第一个项目,势必会得到风剑团队倾尽全力的服务。

根据数澜科技团队介绍,2017年数澜订单总金额已超过数千万,相比2016年已实现超过20倍的增长速度,其中多家客户已与数澜签订了二期三期合同,如万科、一呼百应等。

而在服务好万科,一呼百应等企业后,数澜目前将客户主要集中地产、新零售、政企行业,例如在地产方向建发地产进行了签约,在政企方向与北京市经济和信息化委员会、三江航天、富民银行等签约,在新零售领域签了海贝、方太等。

值得注意的是,出于对数据安全与隐私的要求,数澜科技目前对以上部分政府和大型企业采用软件私有化部署的方式,单次销售额一般在百万元至千万元量级,目前也占据了数澜科技营收的主要部分。

不过,对于服务大企业的软件公司来说,私有化部署意味着较长的部署周期,与需要投入的不菲的人力成本。如果一味通过“铺人头”来解决大客户问题,企业收入虽然上升了,人力成本也会居高不下,这就容易形成企业的利润瓶颈。

这也是数澜科技需要警惕的地方。为了解决以上问题,数澜科技必须不断加强产品能力,用系统效率的提升代替对人力的需求,从而缩短私有化的部署周期,

根据数澜科技产品合伙人武凯此前透露,目前数澜科技的客单价已经大幅下降,地产行业 SaaS 的初步定价已经由百万降到了 30~50 万,整个部署周期也从2个季度缩短了 20%~30%左右。

另一方面,随着数澜产品能力的提升与行业内数据处理经验的积累,风剑也希望更多客户选择 SaaS 化的租赁模式。

“太过早期追求 SaaS 化,公司会活不下来。但随着产品的通用性越来越强,我们会面向中型企业推出更多20-30万的轻量化 SaaS 产品,以争取更大规模的腰部客户。”风剑表示。根据风剑的计划,数澜科技来自 SaaS 业务的收入占比将于2019年达到 50%。

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