Everstring：如何用大数据找到你的目标用户

几天前，一张名为“app store刷榜工人”的照片被曝光，在被几十部iphone冲击视觉感受的同时，一天三万元的付费价格也让众多网友震惊。为了获取用户，创业公司在提高曝光率上可谓是不遗余力，但是，通过这种任性的推广换取的真实用户到底有多少呢？

事实上，不仅做移动互联网的创业公司，诸如McAfee等大型企业或投资机构，都会在发掘、定位目标用户和投资项目上花费大量的人力、财力及时间成本。而此前供职于摩根大通担任投资经理的杨文杰，更是深知其中的痛点。

Everstring创建于2012年，而其创始人杨文杰在2004年，正在读大学数学系时就萌生了用大数据来帮助企业发掘他们的目标客户的想法，其创建的大数据工作室甚至一度吸引了中国联通的注意，但最终却因为学生身份而不被投资人看好，项目被迫夭折。

2008年，一次偶然的机会，杨文杰进入到了摩根大通成为投资银行分析师，之后又只身去到了硅谷， 每天的工作内容是通过分析海量的企业财务报表以及上市公司过去的运营状况，决定要不要进行收购。每年联系1万人，打3000个电话的工作强度，再次让杨文杰萌生了使用机器学习代替人分析的想法。

2012年，在投资行业摸爬滚打了四年的杨文杰决定创业，不过Everstring最初的目标用户并没有现在这么广泛。据了解，在创业初期，Everstring针对的是金融行业，帮助一些大的投行发掘可以投资的项目。

然而，很快杨文杰就发现，和Everstring合作的投行都希望能获得独家的合作机会，这一排他的用户心理一度让Everstring的前途非常渺茫。2013年初，在杨文杰正在为Everstring的前途一筹莫展时，美国著名杀毒软件McAfee的市场总监突然向杨文杰提出，希望Everstring的数据挖掘服务能够用于产品销售领域。

对于与McAfee这一偶然的需求，杨文杰称，不仅让Everstring从此前局限于金融业的困顿中走出，更发掘到了上百万的潜在客户。

如今，Everstring通过不断地主动挖掘和分析全网在线企业信息，结合每家企业内部的客户关系管理系统，利用机器学习自动建立量化客户模型，再利用该模型在全球千万客户中，帮助企业来预测谁是他们下一个客户。“我们希望能把复杂的人工智能带入到每家企业，用机器来帮助他们自动寻找下一个潜在客户。”杨文杰解释道。

以McAfee为例，Everstring通过对每一个访问McAfee官方网站的游客进行分析挖掘，找到哪些游客对购买McAfee服务的意图更佳明确，Everstring就会把这一信号反馈给McAfee。在保证用户隐私得到保证的情况下帮助企业对自己的潜在用户分层、转化率有具象而条理化的了解。

目前，Everstring的用户不乏英特尔 McAfee 和 Salesforce RelateIQ 等世界500强企业。

据了解，Everstring向他们的企业客户收取每年5万美金到300万美金不等的年费。他们开创了一种新的商业模式PaaS (Prediction As A Service)服务。尽管这种消费行为对于大多数国内企业来说，还较为陌生，不过Everstring已经在中国内地和欧洲建立了自己的工作室。

对于中国用户，杨文杰认为，尽管这几年大数据概念在国内很热，但大多数企业对于购买大数据服务的消费意识并没有形成。“但未来这是一个大的趋势，尤其是对于国内四千多万的中小企业”杨文杰如是说。

相比于拿到A轮融资时仅有的15个人团队，如今Everstring的技术团队团队由来自斯坦福的神经科学博士、人工智能博士和 NASA 工程师等近100人组成。6个月前，Everstring获得了由光速美国领投，红杉和IDG跟投的一千两百万美元 A轮融资。