探迹科技黎展：借助AI+大数据，打造“消息灵通”的销售团队并不难

从2016年开始，淘宝加入了“个性化推荐”功能，搜索相机推荐镜头，搜索衣服推荐鞋子。这种背后依托 人工智能 + 大数据 的功能一方面满足了C端用户的关联购物需求，一方面让淘宝挖掘出更多潜在需求，获得商业回报。同样的，“个性化推荐”也可以成为一项 企业服务 ，机器根据以往成交客户的数据画像，推荐更多相似的潜在客户，帮2B业务的公司提升 销售 业绩。 探迹科技 做的就是这样一件事：利用人工智能+大数据技术帮助企业批量 获客 。

其实，大数据营销不算新概念，但是2016年深度学习大火以后，机器在自然语言处理的能力方面有了大幅提升，这让很多网络信息可以被转化成标准数据，信息的来源大大增加。国外同样做智能营销的公司都获得了可观的融资： EverString融资超过7000万美元，6Sense融资3600万美元，Mintigo融资4400万美元…… 反观国内，由于第三方数据体系的建立较晚，大数据营销的热度也不比国外，但探迹科技创始人 黎展 认为， 经过之前两年的市场教育，智能营销市场在明后年会有明显的增长。

探迹科技全称广州探迹科技有限公司，成立于2016年，是一家利用人工智能为B2B企业提供智能销售预测服务的大数据公司。创始人黎展和陈开冉是中山大学软件工程专业的同学，两人都曾在腾讯负责技术工作，黎展在腾讯做个性化推荐的工作，因此很早接触了相关算法。由于都是技术出身，两位创始人看到企业销售人员在搜集线索上的痛点，希望通过技术手段找到高效的解决方案，于是两人决定做2B的客户推荐，2016年创立探迹科技，目前黎展担任CEO，负责公司管理，陈开冉担任CTO，主管技术。

天下没有免费的午餐

考虑到探迹科技的业务是为销售人员赋能，因此在动笔之前，笔者特意采访了我司的商务同事。

“你平时获取客户信息的途径有哪些？”

“媒体上的盘点文章、行业活动，很少通过搜索引擎和数据库。”

“为什么不通过搜索引擎和数据库？”

“信息太杂乱了。”

必须承认，在数据爆炸的时代，有价值的信息散落在四处，干扰信息数量却巨大，搜索引擎和第三方数据库对销售人员的帮助微乎其微。正所谓天下没有免费的午餐，如果不靠技术手段，销售人员提高线索获取的方式，无非是增加时间和体力的投入，多读文章，多跑活动。

面对这个问题，探迹科技的两位创始人选择以极客的方式找到解决方案。具体来说，探迹科技为企业提供具体的销售线索和客户背景信息，让销售人员联系潜在客户前能够快速了解潜在客户痛点及背景信息，提升销售成单率。最后，根据预测结果和企业反馈，探迹再进行模型的迭代优化，优化预测准确度，从而不断地给企业提供潜在客户。

以探迹的客户中企动力为例，作为一个专业建站平台，中企动力的销售人员要寻找有潜在建站需求的公司，探迹做的事情是帮助中企动力找到那些公司还没有官网，以及那些公司的官网比较老旧，分析哪些企业最有可能成为中企动力的客户，然后将这些潜在客户名单推给中企动力，让销售人员节省了大量从海量网络信息中搜索客户的时间。

数据是核心竞争力

然而，探迹科技也面临着一项挑战。随着人工智能技术越来越普及，搭建深度学习模型已经不是难事，因此很多做企业服务的公司，也在给自己做智能营销，数据则依靠抓取和自身积累的客户信息。

黎展表示，如果从技术层面讲，探迹定位是做通用平台，因此在数据获取量和数据投入上要比前者大。

据黎展介绍，探迹科技的数据来自于公和私两方面。一方面，团队通过爬虫、整理等技术抓取全网数据，大概覆盖4000多万家公司，来自工商数据、第三方数据库数据、B2B网站数据、招聘网站数据、媒体数据等，每天都会实时更新数据库中的企业信息。另一方面，通过自身积累或采购数据，获得数据后，探迹再根据这些内外部数据建立模型，刻画各个企业的数据画像，判断什么样的用户转化率比较高，以打分的形式直观体现。

黎展表示，智能营销的效果则有两个维度去评估。一方面是获得线索的数量，以前销售人员每天最多获得20到30条线索，探迹可以将这个数量提高到100。另一方面，销售线索的精准度提高，销售人员可以从搜索线索的过程中节省时间，将精力投入在后面的销售跟进上， 成单率从100个线索成交1、2笔，可以提升到100个线索成交4、5笔。 “探迹做的事情是聚焦在销售前端的信息获取效率，如果从广义的营销来说，销售只是营销的一部分，品牌的树立也很重要，包括探迹本身也会做品牌建设。”黎展说到。

目前，探迹科技已获得九合、英诺、臻云等多家基金的两轮融资，客户以中大型企业为主，包括阿里巴巴、 中企动力、分众传媒、纷享销客等。公司员工60余人，其中技术研发人员占比50%，公司准备在近期开启下一轮融资。

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