AI时代的独角兽卖水者 Insights CB (ai时代来临)
看到的是在各网站新闻里的引用：“根据CB Insights提供的数据，……”
虽然CB Insights经常提供私人公司运营健康状况的分析报告，然而你有所不知的是，这家以预测分析与数据可视化见长的初创公司已经成为当之无愧的独角兽。雷锋网为此整理了这家“为他人做嫁衣裳”的初创公司的相关资料，一同来看看它是如何走上这条成名之路的吧。
本文主要内容由何忞与Sebastian Yuan联合翻译完成，特此感谢。
“一个能了解私企健康运营的机制”
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创始人兼CEO Anand Sanwal
在创立CB Insight之前，创始人兼CEO Anand Sanwal在美国运通的风投部门-M&A团队工作。在当时，以D&B为代表的传统信用机构是通过监测企业的负面信息来衡量该企业是否有能力还款。而Sanwal发现，只使用此类信息来判断投资是非常困难的。他表示，“其产品用一个词来形容就是糟糕。”
对投资者来说，“他们想知道哪家公司的运作良好，这样他们才愿意借钱、合作、投资甚至并购这家公司”。
在2008年， Sanwal和另一个创始人Jonathan Sherry从中看出了一线商机 ，他们想建立“一个能了解私企健康运营的机制”。
CB Insights的服务面对全球所有募集过资金或募集过资金但退出了的私企，公司会调查这些企业的投资者，并购者以及他们所从事的领域。
起初，CB Insights叫做Chubby Brain（胖脑袋），Sanwal回忆道：“在最初的那些日子里，我们和一个投资银行交谈，他们说很喜欢我们的产品，但是他们绝不会购买一个叫做Chubby Brain的东西。从那以后，我们意识到为了将来的市场，需要丢弃一些过于激进的互联网企业思维。”所以很快，他们改名为CB Insights。
就像其名字一样，CB Insights想要洞察的，除了各个公司的“脑袋”外，它还希望能以深入的分析为客户提供建议。
杀手锏：数据分析能力
cbinsights
CB Insights的核心竞争力在于它的机器学习能力，“能从非结构化文档中提取结构化数据”。这也是让Sanwal颇为得意的一点，他表示，CB Insights使用大数据工具自动进行数据收集，日平均爬取10万个数据来源，同时使用大数据算法对投资者、企业和行业进行数据分析。CB Insights 75%的数据源自每天从15万份资料中提取的数据，剩下的25%源自投资者上传的文件。
更重要的是，它可以识别和追踪那些可以作为私人企业运营健康状况指标的公共数据信号，例如，工作网站上的招聘信息、相关新闻及对新闻的舆论情绪、新合伙企业和新客户的信息等等。
Sanwal说道：“我不认为这些数据信号可以独立地成为一个确切的证据。我们依据这些信号建立起私人企业的一个模糊形象来指导性地了解该企业的运营健康状况。”从2009年开始做这个工作至今，CB Insight已经积累了大量的历史记录，这使得他们已经能够判断出哪个信号作为有效指标知识企业成功与否更加有力，而哪些信号则相较更差。
Sanwal说，除了这种技术外，公司的商务活动和信息呈现方式是他们成功的关键：
CB Insights在2015年1月发布的商务社交图谱中标记了当时市值100亿美元的公司，如Uber、Palantire、Snapchat、小米。Sanwal说：“特地将这些数据可视化是为了清楚地看出这些市值100亿美元的公司中投资者的持股比例。BenchMark Capital、T. Rowe Price、 Founders Fund和Digital Sky Technologies都是风投行业的佼佼者”。
从反击竞争对手到回归客户
Sanwal说：“随着客户对数据的要求不断改变，我们也在不断提高。而产品细化的关键点在于：当他们发现一个足够大的‘痛处’时，许多公司愿意花钱解决这个‘痛处’以换取自身轻松”。2014年底，Sanwal在一篇博客中列出了他“搞砸”事情的清单。Sanwal说：“当我们所做的一切是为了反击竞争对手而不是服务客户的时候，结果自然不会太好”。他 是这样描述其“产业分析”的产品特点的：
Sanwal虽然会以“我们从事的领域经常晦涩难懂”来描述自己的事业，但CB Insights很乐意指导客户下一步该怎么做。
“通过数据分析，如果我们能解读出其中的合作关系、签约情况、投资情况和新闻报道的并购情况，那么这些数据亦能告诉你，这些公司会采用何种策略。所以，我们愿意为客户提供预测分析服务”。
Sanwal认为其CB Insights可以取代顾问团。“在我们的产品规划图中，绝大部分产品都专注于为客户解决下一个销售目标是谁，下一个投资产业是什么，以及在该产业中如何与打败竞争对手”。
“私人企业的彭博社”
有趣的一点是，CB Insights的工作是为投资者提供最好的创业企业资源，但是CB Insights的创始人最初并没有寻找天使投资或者风险投资，而是申请来自国家科学基金（NSF）的小企业创新研究项目（SBIR）资金。
其实在当时的时点上，这个选择是正确的，因为银行在金融危机后停止了对小企业的借贷。Sanwal说：“银行将私人企业视为独资公司，当经济情况严峻时，他们将所有小企业视为风险。我们的研究理论是——我们可以为投资人提供数据帮助他们做出更好的决定吗？”
CB Insights得到了初始的15万美元奖金来证明他们的理论。成功后，他们又获得了50万美元奖金。当他们开始产生利润时，又获得另外的50万美元，总共是115万美金。
Sanwal说：“从生存的角度看，我不认为我们需要NSF提供的奖金，但是这些钱让我们可以尝试更多疯狂的想法。”
除了这种不同寻常的创立机制外，CB Insights在独角兽企业爆发的时代也非常独特，他们从一开始就是盈利的。Sanwal解释道：“我们对此非常严格，每个月都会保证利润大于成本。”这条规则是他在Kozmo.com工作时学到的教训。Kozmo.com是当时互联网投机泡沫中的典型企业，当年在盈利了2.5亿后突然倒闭。Sanwal说：“我看到了不惜一切代价扩张的危险。”
但是反过来说，Sanwal可能也看到了免费公共信息的好处，这些信息正是源自于媒体对互联网创业公司的青睐。SBIR提供的基金帮助CB Insights在营销中树立了一个“具有国家科学基金背景的大数据公司”形象来吸引潜在的客户和员工。但是未来吸引目标客户，CB Insight需要的不仅仅是有政府支持的研究这一声誉。
诚然，CB Insights在这一行里并不是一家独大，还有像Privco和VC Experts这样的专家；而一些像Bureau Van Dijk和DowJones Private Equity这样更大型的金融信息企业则提供定制服务；还有像Wilson Sonsini的The Entrepreneur Report和Sageworks的Private Company Report这样提供定期公关报告的公司。但CB Insights志向远大，Sanwal说要把CB Insights打造成“彭博社一样的企业”。
“我们没有营销资金，”Sanwal说道，“我们不是道琼斯或者汤森，我们不能指望用一顿午饭或是一场洋基队的比赛就可以成功营销。”他们的营销优势在于他们卓越的计算分析能力。他们开始建立一种“内容营销引擎”，在时事通讯和研究博客上为潜在的客户以及媒体们提供用他们的数据和分析得到的资讯。这种营销上的努力展示了他们的数据虚拟化能力、对媒体将要发出的消息的预知能力以及一种奔放有力的幽默感，这是一种“数据极客”的激情和标新立异的态度。
虽然CB Insights没有直接披露公司收益情况，但在其官方博客中有这样一句话：2013年，公司年度订单总额为7位数。而2014年将这一数字扩大了两倍。
2015年对于CB Insights是关键的一年。这一年，“根据CB Insights的资源”的字眼在众多媒体上频繁出现。关于CB Insights的通讯信息、博人眼球的数据块和主题分析的订阅单数已经超过十万。最近，它还为纽约时报提供了一份“50个可能成为下一个独角兽企业”的名单，而公司的雇员人数也翻了一番。
在2015年9月， 公司获得了1000万美元的A轮投资。 在获得融资后，公司将CB Insights的目标投入到销售领域中，它专注于企业对高价值产品的销售（1万美元及以上），并且修正另一个无效性——已经过时了的B2B销售过程。销售人员不仅需要新的指引，还需要更新他们的思想。
Sanwal认为，CB Insights数据库在繁杂的销售分析市场中是具有竞争优势的。它能使客户关注到关于产品前景的新闻，从而使他们想要给销售人员来电。订购CB Insights的销售公司只要上传一个他们已有用户的名单，接着应用程序就会给他们提供的一个相似的目标客户名单。这对于CB Insights来说是一大进步：他们可以为特定的客户需求定制他们的数据库了。
而现在，公司其他近期具有潜力的应用程序包括：为私人企业推荐可能的收购人，识别出热门的行业和市场，为应收账款部门指示出应该对某家公司约束赊账条件，识别出做得不好的猎头公司从而挖走他们的人才。Sanwal说他们的长期目标是使用一个预测分析的应用程序编程入口（API），其他人可以将自己的案例和平台加入进去。
Sanwal如是说 ：“CB Insights的目标是成为‘私人企业的彭博社’，但是又比彭博社做的更多。我们内部的准则是：可能性胜过权威。我们雇佣那些对未来世界做出勇敢假设并付诸实践的人。我们想要用数据为关于未来的讨论做出注解。”
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