徐宁不到1 分钟
近日36Kr 报道过，通过人工智能为企业预测潜在客户的公司 EverString 宣布获得多家机构 B 轮融资，融资金额共计 6500 万美元，投资方包括了美国的 Lightspeed，欧洲的 Lakestar，中国的真格基金，IDG 等 VC 及中国投资机构万得资讯。
据EverString联合创始人汪超介绍，本轮 6500 万美元的融资规模是企业人工智能领域全球最大的一起 B 轮融资。
那EverString 做了什么让自己这么值钱？
总的来说，EverString 是通过人工智能帮企业挖掘客户、提高销售效率，目前服务的客户基本都在美国。
这些客户基本都会使用 CRM 或其他一些基本工具在销售过程中进行管理，EverString 就是对接到这部分 CRM 数据，然后把他们的数据跟互联网上的数据进行融合。网上的这部分数据是 EverString 通过爬虫、整理等技术抓取来的，大概覆盖 1100 多万家公司。之后，再根据这些内外部数据建立模型，这个模型的本质就是用来帮企业客户针对用户进行画像的，判断什么样的用户转化率比较高，从而给出一个打分。
举个应用的例子，根据这个打分，企业就可以优先选择分数高的用户进行营销，这样会比之前的平均效率提高 3-4 倍，加速了企业的销售流程，节省了营销费用。
完成了这些后，EverString 的服务向外延伸至帮企业主动寻找高分值用户。根据用户对某网站或某产品的访问行为，进行建模、打分，然后找到该用户所在的公司，将公司信息与之前所建模型进行比对，假设用户和公司都被打出高分值，则表明该公司有意愿买你的产品同时也是高转化率客户。
举例来说，假设 EverString 根据我的访问数据，判定我是微软 Office365 的 80 分客户，然后继续延伸到我所在的公司，经过验证给 36 氪也打了 80 分，这就说明 36 氪是微软的潜在用户，微软向 36 氪营销 Office365 的转化率很高。
也就是说，EverString本质跟搜索引擎很像，百度是对 C 端的产品，我们用百度获取我们要的信息，而 EverString 是 B 端的产品，企业可以用 EverString 搜到他们想要的目标客户。
EverString的主要服务地域在美国西海岸、硅谷附近，个别来自欧洲、加拿大、澳大利亚的客户。当问及为什么要选择美国市场，汪超解释到，EverString 从 2012年 开始做，那时美国客户接受数据分析的理念比中国要成熟，并且也愿意去付钱，另外美国的数据环境很成熟，当时已有一些数据沉淀，而中国的第三方数据很缺失。基于综合考虑，就选了背靠美国市场。
EverString 目前的客户有 50 多个，不乏世界 500 强公司，微软就有 5 条产品线在使用 EverString，下一步 EverString 会考虑进军中国、欧洲和香港、日本等亚太市场。
原创文章，作者：徐宁，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5039111.html
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