AI尋遍網絡找客戶百煉智能如何用公開數據

百煉的產品，簡單來說就是：用人工智能技術，整合互聯網信息，實現企業智能獲客。做的是類似搜索引擎的工作，這與姚從磊之前的工作也是一脈相承，他曾供職于惠普中究院和，負責文本挖掘和搜索引擎相關產品的研發，2012年加入豌豆莢，2016年初加入全球最大的海外輸入法公司Kika任CTO。一路都和自然語言處理及內容搜索打交道。

到現在自己創業，做當下火熱的2B賽道，姚從磊繼續發揮之前積累的技術經驗 ，去做智能獲客。面對擁擠的賽道和市場競爭，他認為創業公司應專注細分市場，做自己擅長的事，避免大而全和盲目擴張。獲客是個熱門細分賽道，而百煉做的更加細分，只做2B企業的獲客，而且通常是大公司。他們已經服務的公司中包括世界500強企業。

姚從磊-百煉智能聯合創始人兼CTO

如何用公開數據做智能獲客

企業需要的是實打實的客戶，而百煉最終需要交付的，就是一個智能的獲客模型。那么這個模型是如何生成的呢？

前文提到了“用人工智能技術，整合互聯網信息”這模型的“原料”主要就是通過互聯網公開信息得來的。整個互聯網的信息量幾乎無窮無盡，要想從中找到企業的客戶，需要經過幾個步驟。這也是百煉的技術壁壘和核心競爭力所在。

姚從磊告訴雷鋒網，流程主要包括以下三塊：

1. 數據獲取

2. 非結構化數據成結構化數據

數據獲取：數據主要有兩類，一個是企業自己已有的，他們要把數據整理打通，進行結構化；一個是公共的，包括企業官網、政府公開采購信息等，他們能夠對信息進行抓取和清洗，并將數據結構化。

知識圖譜：知識圖譜比過去手動進行關鍵詞爬取更有效，可以得到一種更立體和實時動態的網狀“百科”信息。

當企業完成了這些技術動作以后，也就構建了自身的“企業級搜索引擎”“企業級搜索引擎”的最終目的是，盡可能精準地讓品牌和產品展現在用戶面前，從而提升品牌影響力和客戶，這個引擎會隨著企業應用的自如越來越聰明，效能越來越高。這個技術應用與經驗的提煉即是“百煉”千錘百煉易為鋼。

不過，技術再好，也怕商道。

百煉智能從目前的產品模塊上，可企業競爭分析、檔案補齊、模型預測、客戶裂變四大產品模塊。其中，模型預測是最為核心的部分，而其他三部分分別面向上下游供應商、存量企業用戶、增量企業用戶進行信息線索的挖掘。姚從磊也將服務的具體形態劃分為兩個階段：

一是智能獲客階段：幫助或市場人員更加高效的獲取線索，通過“客戶裂變”獲取新客，或通過“檔案補齊”挖掘原有客戶，利用基于關系鏈的信任背書，幫助或市場人員找對人，辦成事，提高成單率。

二是智能商業搜索階段：將互聯網上公開的非結構化商業信息進行結構化，并利用知識圖譜將結構化信息間的關系進行組織，為商務人士商業信息和其關系的查詢、分析和預測服務。

在細分領域開始通用化

成立僅一年，百煉智能已經服務了近幾十個項目，包括服務世界500強類的集團公司，覆蓋了快消、金融、醫藥、化工、汽車、媒體、招商等行業，并在做針對細分領域更加通用的模型，降低成本提高適配性。

無法通用化是許多2B創業公司規模化的一大難題，如果一直是Case by Case地做，一方面成本高昂會抑制利潤率，另一方面服務能力有限，很難實現公司持續大幅增長。

姚從磊告訴雷鋒網，他們目前主要還是一個一個Case做，但在細分領域，比如快消，已經有了一些通用化嘗試，主要是知識圖譜和模型的重復使用。由于細分領域的大公司數量會很少，是否會出現同領域競爭對手顧忌這種對手也使用的通用服務呢？姚從磊表示目前還沒有遇到這種情況。

通用性的另一個目的是拓展客戶范圍，從服務大公司向服務中小型企業發展，就像電話機器人初期只有規模龐大的大公司能用，現在也開始向中小型企業普及了。不過百煉暫時沒有打算走這條路，考慮到中小企業的付費能力較低，百煉需要大幅降低自身的服務成本才能大量發展此類客戶。目前，姚從磊強調的是仍然是聚焦，先扎實做好每個Case，之后在恰當的時機為中小企業通用化服務。