这一辈子不打工
王瑞 王瑞

这一辈子不打工

一群斯坦福博士将机器学习应用于企业客户挖掘,让他们的客户平均在2 个半月里的销量翻了一倍。

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广告的目的永远都是找到最精准的用户,而精准这件事太难了,天知道谁会是公司的下一个客户?但EverString 知道。你只需要提供100 个客户名称,它就可以通过机器学习自动建立模型,派出“爬虫”去各个相关网站跟踪分析用户,然后在全美国找出最像企业现有客户的潜在客户。整个建模过程无须任何人工介入。

这是一个典型的B2B 业务,创始人杨文杰意在颠覆传统的销售方法——铺广告、打电话,他们要精准地筛选出企业的潜在用户,提高客户转化率。

杨文杰介绍,EverString 采用年费形式收费,上线6 个月,实际入账的销售收入超过了百万美元,2015 年收入预计超过1000万美元。现在EverString 已有将近15 家世界500 强客户,而且由于供不应求,尚有80 多家企业在排队。

2014 年6 月,EverString 拿到1200万美元A 轮融资,这是目前美国大数据预测分析领域最大的一笔投资。投资方除了国内的红杉资本、IDG 之外,还有真格基金和美国光速资本。

而这一切距离杨文杰2014 年6 月从斯坦福毕业只有一年。

学以致用

EverString 创建于2012 年,但其萌芽早在11 年前就开始酝酿。

2004 年杨文杰还在上海交通大学数学系读书,那时就萌生了用数据挖掘的方法来帮助企业发掘目标客户的想法,但缺乏数据成为了他的瓶颈。中国的大企业很难放心地把公司的核心机密交给一个学生。他曾经为报社进行过读者分析,也试图与中国联通、中国移动合作,但始终没办法做大。2005 年,他无功而返。

随后,他在新东方兼职教书时,接连两次创业,但却因为没有运作公司的经历而融不到资。他干脆转身去了香港,做了摩根大通投资银行的分析师。

2010 年,受Summit Partners(美国一家管理160 亿美元的私募基金)的邀请,他一个人去了硅谷。成为少数几个从中国被挖去加入美国顶级私募基金的人之一。

杨文杰在此前接受采访时,曾讲述过这样一个故事。作为投资经理,不但要求能找到高增长的企业,同时要能自己打电话联系到那些公司的总裁。私募基金里的同事每年平均要打1.2 万个电话,他只能打3000 个。

他咬着牙坚持了下来。逐渐地,他想到结合以前做大数据的经验,用计算机来过滤海量信息,使用数据挖掘的方法来寻找投资对象。采用这种方法后,有一个季度,他居然在全球50 个私募经理排名中排到了第一。

他向往已久的数据挖掘有了实质上的应用。他在硅谷给自己在上海交大数学系的同学汪超打电话,两人一拍即合,组建了EverString 的雏形。在汪超的眼里,杨文杰是一个值得信赖的搭档,做事专注,有想法且执行力强。

最感激的人

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,建立了一个涵盖神经网络、理论物理学,以及机器学习领域的博士团队。

一开始,杨文杰想把产品卖给对冲基金,帮他们分析潜在的投资对象,但基金却要求他们不能将产品卖给竞争对手。仅仅服务于一两只基金明显不是他想要的结果。

他们觉得可以将目标定位为普通企业,但很多企业都不愿意拿出自己的客户名单。最后,终于有一家企业同意试试,结果其客户转化率提高了将近2 倍。

2014 年1 月初,EverString 团队正式决定100% 地全力投入到企业营销市场。在这个过程中,团队也在经历着痛苦的转型。因为目标的改变,早期的一些人选择离开,他需要重新组建团队。杨文杰的团队几乎全部是博士,年龄在38 ~ 42 岁之间,这对于31 岁的他来说也是不小的挑战。

杨文杰精确地记得,自己在2013 年总共遇到过53 个困难,犯过20 多项错误。困难可以克服,但很多错误随时都可能致命,“这个过程没少交学费”。

在创业的路上,他始终感激一个人:徐小平。“徐老师每次来硅谷都拍着我的肩膀说挺好的,从来没问过我的公司具体在做什么,情况怎么样。”杨文杰说,这份精神上的支持和信任让他特别感动。

但梦想远没有结束。Everstring 将市场定位于美国,主要是由于美国的商业环境比较成熟,企业收集客户资料的后台软件几乎一致。企业客户只需登陆Everstring 的账号,将自己的CRM(客户关系管理系统)与Everstring 的引擎连接就可以了。

目前,Everstring 已经在北京的望京SOHO 设立了办公室,由汪超驻守。在美国,各家公司每年花在找客户上面的费用高达360 亿美元,中国有4000 万家中小企业,相关市场只会比这个数字更大。他们两个人都坚信,当中国市场环境足够成熟的时候,Everstring 一定会在中国落地生根。

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