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如何把企业客户转化率提升300%

作者:佚名     时间:2015-02-27 12:02:00     浏览:5358    
<p> &ldquo;我们的客户都是公司的和总监,他们以往用到的服务,一般能够帮他们把转化率提升20%左右,我们可以提升到300%。&rdquo;EverString的创始人杨文杰说。</p><p> 对于EverString,我们曾经做过报道,它是一个专注于金融投资行业的大数据分析类的公司。但在业务上,它现在的应用场景跟最初有很大的差别。是客户的一个电话,让他们突破瓶颈,发现了。</p><p> <strong>把人工智能带入企业级应用</strong></p><p> EverString做的是典型的B2B型业务,面向公司的和市场部门,可以精准地筛选出公司的潜在用户,帮助减少寻找潜在用户的机会成本,提高客户转化率。另外,还可以帮助企业精准地寻找到新客户。</p><p> &ldquo;我们只分析公司,不分析个人。&rdquo; 杨文杰说。EverString分析的公司数据,一端是EverString的企业客户内部的数据,一端则是这些客户企业的潜在企业客户的数据。前者数据由客户企业提供,后者数据则通过挖掘全网在线企业数据和购买而来。</p><p> 结合这两部数据,系统通过机器学学习自动建立客户模型。首先,分析企业现有客户。然后,再利用模型然后在全找最像企业现有客户的潜在客户。 且,这个建模过程都是全自动的,无须任何的人工介入。</p><p> EverString目前主要应用在北美市场。企业客户只需要像登陆微信、QQ一样登陆在Everstring上的账号,将自己的CRM系统(客户关系系统)与Everstring的引擎连接就可以了,剩下的事就可以交给系统了。</p><p> 潜在客户企业方面,杨文杰介绍,EverString目前已经积累近700万家企业画像数据。它构建了一个智能爬虫,搜索分析全网的企业网站,利用自然语言分析,非监督机器学习将其分解成产品页面、招聘页面、团队介绍页面等等,从这个页面当中挖掘具体的,然后把这个放到机器学习的模型当中去。基于一些简单的变量,做一些已经是行业中大家都在使用的技术。但EverString是利用非结构化的文本做机器学习,同时实时地分析上十万到百万个变量。</p><p> 这个分析过程每分每秒都在进行。杨文杰介绍,EverString到目前为止已经为56家客户公司构建了他们的企业模型,平均的转化率提升超过了3.8倍。现在EverString的客户当中已经有将近5家世界500强,有很多是高速成长的公司。其中一家企业在使用EverString两个月内收入翻了一倍。基于此,EverString从上线以来,短短6个月时间,实际入账的收入超过了百万美金,每年的年费收入2015年底预计超过7百万美金。</p><p> <strong>一个电话引发的爆发</strong></p><p> 整个B2B市场营销行业在2014年的市场规模是360亿美金。可是EverString最终找到这条路,却看似源于一个偶然。</p><p> 杨文杰曾任职摩根大通投资银行分析师、大型私募基金投资经理。在硅谷做投资的时候,受到一个投资理念的启发,就是挖掘那些别人都听说过的公司。那时,他开始尝试用机器学习和自然语言分析去追踪分析近400多万个企业网址,探索其中关于公司的成长信号的内容,譬如公司正在招聘什么人等等。</p><p> 这个方法成功地帮杨文杰找到了好几家潜在投资对象。他很快决定辞职创业,把这个技术能力扩散出去。他打电话给自己在上海交通大学数学系的校友汪超,两人在大学时就是创业搭档。汪超很快接受了杨文杰的建议,两人打造了EverString的雏形。</p><p> 后来,借在斯坦福念MBA的机会,杨文杰结识了很多斯坦福的博士,于是招兵买马,建立了一个涵盖自然语言分析、神经网络、数据挖掘人才的团队。</p><p> 从自己的经验出发,EverString技术最初的应用方向是针对金融行业,帮助他们分析的潜在投资对象。</p><p> 但产品出来之后,EverString团队很快就遇到了一个瓶颈,那就是EverString针对金融投资行业的业务很难做大。因为EverString服务的金融公司们的潜在投资公司有很大的重合度,所以每一家公司对EverString服务的使用就具有很强的排他性。那时,EverString刚刚从红杉,IDG,真格基金那里融完了第一轮160万美元资金,花了一年时间搭建起了理想中的团队。他们试图找一个新的应用场景。</p><p> 转机出现在一个电话里。一家杀毒软件公司的市场总监打来电话,对方询问EverString的数据分析产品能否用在市场营销中,帮助寻找潜在客户。杨文杰和汪超之前没考虑到这个问题,但既然有人互动提出需求,他们决定做一下尝试。</p><p> 尝试给出了惊喜的效果。他们发现,在营销行业帮助企业分析下一个客户,与对投行的分析方法是一样的。而且,有一个好处是,每家公司所针对的客户差异性很大。这家打来电话的公司获得了意想不到的好效果,客户转化率提高了将近2倍多。这让EverString整个团队都感到非常意外, 2014年1月初,EverString团队正式决定100%地全力投入到市场营销市场。EverString的这个转折将它的价值迅速体现,他们才做了三个月,就收到两家大企业的收购邀约。6个月之后, 2014年6月, EverString拿到1200万美金A轮融资,这是目前大数据分析行业最大的一轮融资。投资方除了国内的红杉资本、IDG之外,还有真格基金和光速资本。</p><p> EverString目前的客户主要分布在高科技、电信和保险三个行业。&ldquo;我们能做好这三个行业已经够了。在,他们每年花在B2B找客户上面的就达到360亿美金了。&rdquo; 杨文杰说。</p><p> 目前,EverString在硅谷和北京都设立了数据科学和工程研发团队。&ldquo;我们的业务扩展速度目前主要取决于我们的团队规模。&rdquo;杨文杰说。中国目前有四千多万的中小企业,EverString在北京设立团队,就是希望能逐渐向中国的企业智能市场扩展。</p>
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