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| 本文作者： 奕欣 | 2016-08-29 11:46 | 專題：更聰明的數據報告 |
如果你在Google上檢索CB Insights，可能更多看到的是在各網站新聞里的引用：“根據CB Insights提供的數據，……”
雖然CB Insights經常提供私人公司運營健康狀況的分析報告，然而你有所不知的是，這家以預測分析與數據可視化見長的初創公司已經成為當之無愧的獨角獸。雷鋒網為此整理了這家“為他人做嫁衣裳”的初創公司的相關資料，一同來看看它是如何走上這條成名之路的吧。
本文主要內容由何忞與Sebastian Yuan聯合翻譯完成，特此感謝。
“一個能了解私企健康運營的機制”
創始人兼CEO Anand Sanwal
在創立CB Insight之前，創始人兼CEO Anand Sanwal在美國運通的風投部門-M&A團隊工作。在當時，以D&B為代表的傳統信用機構是通過監測企業的負面信息來衡量該企業是否有能力還款。而Sanwal發現，只使用此類信息來判斷投資是非常困難的。他表示，“其產品用一個詞來形容就是糟糕。”
為了了解創業公司和其他私人公司的運營狀況，投資者和風投家們花費很多時間來手工收集數據。然而，這些可供收集的的數據非常有限，因為私人公司總是將他們的財務狀況嚴格保密。
此外，第三方軟件的用戶界面與用戶體驗十分糟糕，且提供的數據時效性不高。
更糟糕的是，M&A起初會借款給一些小公司，然而他們還款的時候，不知道出于什么原因，借款利息就被抵消了。
對投資者來說，“他們想知道哪家公司的運作良好，這樣他們才愿意借錢、合作、投資甚至并購這家公司”。
在2008年， Sanwal和另一個創始人Jonathan Sherry從中看出了一線商機，他們想建立“一個能了解私企健康運營的機制”。解決這種需求的辦法在于互聯網上公開可獲取數據的爆發。Sanwal說道：“利用公共信息來更好的探究私人公司正是CB Insights的靈感來源。”
CB Insights的服務面對全球所有募集過資金或募集過資金但退出了的私企，公司會調查這些企業的投資者，并購者以及他們所從事的領域。
起初，CB Insights叫做Chubby Brain（胖腦袋），Sanwal回憶道：“在最初的那些日子里，我們和一個投資銀行交談，他們說很喜歡我們的產品，但是他們絕不會購買一個叫做Chubby Brain的東西。從那以后，我們意識到為了將來的市場，需要丟棄一些過于激進的互聯網企業思維。”所以很快，他們改名為CB Insights。
就像其名字一樣，CB Insights想要洞察的，除了各個公司的“腦袋”外，它還希望能以深入的分析為客戶提供建議。
殺手锏：數據分析能力
CB Insights的核心競爭力在于它的機器學習能力，“能從非結構化文檔中提取結構化數據”。這也是讓Sanwal頗為得意的一點，他表示，CB Insights使用大數據工具自動進行數據收集，日平均爬取10萬個數據來源，同時使用大數據算法對投資者、企業和行業進行數據分析。CB Insights 75%的數據源自每天從15萬份資料中提取的數據，剩下的25%源自投資者上傳的文件。
更重要的是，它可以識別和追蹤那些可以作為私人企業運營健康狀況指標的公共數據信號，例如，工作網站上的招聘信息、相關新聞及對新聞的輿論情緒、新合伙企業和新客戶的信息等等。
Sanwal說道：“我不認為這些數據信號可以獨立地成為一個確切的證據。我們依據這些信號建立起私人企業的一個模糊形象來指導性地了解該企業的運營健康狀況。”從2009年開始做這個工作至今，CB Insight已經積累了大量的歷史記錄，這使得他們已經能夠判斷出哪個信號作為有效指標知識企業成功與否更加有力，而哪些信號則相較更差。
Sanwal說，除了這種技術外，公司的商務活動和信息呈現方式是他們成功的關鍵：
“我們只有一款產品，那就是管理我們所收集信息的智能層。客戶所選擇的產品都有自己的特點，但最終都匯集在同一個技術平臺”。
數據質量是我們的核心追求。“雖然我們不是要打造一個數據研究或分析公司，但是我們的對手是這類的公司。所以我們要用數據質量打敗他們，贏得客戶的信賴。我們將為客戶提供公司的招聘熱度、融資狀況、撤資情況、投資者的實力、并購者在其領域內的實力”。
為客戶提供最原始的數據。“我們提供的是原始數據，但我們提供分析服務。比如說，如果客戶對成長初期的物聯網公司感興趣，我們可以搭建一個饋送機制。每次哪家成長初期的物聯網公司進行了融資，我都可以在饋送中找到它。系統會把所有的數據組織梳理成客戶需要的信息”。
“我們認為凡事皆有可能，反對個人專家主義。即便是評估某份產業，我們也不會說團隊里的誰誰誰認為這個產業里將發生什么”。
聘用能將數據可視化的人才是關鍵因素。“起初，我們招聘的是文筆優良、精通Microsoft Office的人才，這在業內獨樹一幟。這樣一來，我們把角色一分為二，既能做數據分析，也能進行產業分析”。
CB Insights在2015年1月發布的商務社交圖譜中標記了當時市值100億美元的公司，如Uber、Palantire、Snapchat、小米。Sanwal說：“特地將這些數據可視化是為了清楚地看出這些市值100億美元的公司中投資者的持股比例。Benchmark Capital、T. Rowe Price、 Founders Fund和Digital Sky Technologies都是風投行業的佼佼者”。
從反擊競爭對手到回歸客戶
Sanwal說：“隨著客戶對數據的要求不斷改變，我們也在不斷提高。而產品細化的關鍵點在于：當他們發現一個足夠大的‘痛處’時，許多公司愿意花錢解決這個‘痛處’以換取自身輕松”。2014年底，Sanwal在一篇博客中列出了他“搞砸”事情的清單。Sanwal說：“當我們所做的一切是為了反擊競爭對手而不是服務客戶的時候，結果自然不會太好”。他是這樣描述其“產業分析”的產品特點的：
我們擁有一群專業的注冊策略分析師。他們每月要進行大量的數據轉儲。你一生下載的Excel數據表可能都不及他們一天的量。他們每月要沒日沒夜的下載1.8萬行數據。他們還要將這些數據轉換層圖表和曲線圖，以便能看出行業中正在發生何種變動。
但是也有那么些礙手礙腳的人。他下載了一堆數據，但根本不在乎其中是否存在潛在的交易數據。然后只是來回滾動表格，把數據復制到另一張表格里。這不過是在浪費時間做Excel練習。他們的數據庫僅僅只是一個數據匯總。
為了防止上述情況發生，我們搭建了一個叫產業分析的模塊，它能完成上述所有工作。現在，分析師們只需輕輕一點就能看見五年內的投資趨勢，以及誰是該領域內最大的投資者。我們不是簡單的重現了一下excel表，這其中還有許多客戶定制的分析要求。分析師也能從該模塊中下載數據。
Sanwal雖然會以“我們從事的領域經常晦澀難懂”來描述自己的事業，但CB Insights很樂意指導客戶下一步該怎么做。
“通過數據分析，如果我們能解讀出其中的合作關系、簽約情況、投資情況和新聞報道的并購情況，那么這些數據亦能告訴你，這些公司會采用何種策略。所以，我們愿意為客戶提供預測分析服務”。
Sanwal認為其CB Insights可以取代顧問團。“在我們的產品規劃圖中，絕大部分產品都專注于為客戶解決下一個銷售目標是誰，下一個投資產業是什么，以及在該產業中如何與打敗競爭對手”。
“私人企業的彭博社”
有趣的一點是，CB Insights的工作是為投資者提供最好的創業企業資源，但是CB Insights的創始人最初并沒有尋找天使投資或者風險投資，而是申請來自國家科學基金（NSF）的小企業創新研究項目（SBIR）資金。
其實在當時的時點上，這個選擇是正確的，因為銀行在金融危機后停止了對小企業的借貸。Sanwal說：“銀行將私人企業視為獨資公司，當經濟情況嚴峻時，他們將所有小企業視為風險。我們的研究理論是——我們可以為投資人提供數據幫助他們做出更好的決定嗎？”
CB Insights得到了初始的15萬美元獎金來證明他們的理論。成功后，他們又獲得了50萬美元獎金。當他們開始產生利潤時，又獲得另外的50萬美元，總共是115萬美金。
Sanwal說：“從生存的角度看，我不認為我們需要NSF提供的獎金，但是這些錢讓我們可以嘗試更多瘋狂的想法。”
除了這種不同尋常的創立機制外，CB Insights在獨角獸企業爆發的時代也非常獨特，他們從一開始就是盈利的。Sanwal解釋道：“我們對此非常嚴格，每個月都會保證利潤大于成本。”這條規則是他在Kozmo.com工作時學到的教訓。Kozmo.com是當時互聯網投機泡沫中的典型企業，當年在盈利了2.5億后突然倒閉。Sanwal說：“我看到了不惜一切代價擴張的危險。”
但是反過來說，Sanwal可能也看到了免費公共信息的好處，這些信息正是源自于媒體對互聯網創業公司的青睞。SBIR提供的基金幫助CB Insights在營銷中樹立了一個“具有國家科學基金背景的大數據公司”形象來吸引潛在的客戶和員工。但是未來吸引目標客戶，CB Insight需要的不僅僅是有政府支持的研究這一聲譽。
誠然，CB Insights在這一行里并不是一家獨大，還有像Privco和VC Experts這樣的專家；而一些像Bureau Van Dijk和DowJones Private Equity這樣更大型的金融信息企業則提供定制服務；還有像Wilson Sonsini的The Entrepreneur Report和Sageworks的Private Company Report這樣提供定期公關報告的公司。但CB Insights志向遠大，Sanwal說要把CB Insights打造成“彭博社一樣的企業”。
“我們沒有營銷資金，”Sanwal說道，“我們不是道瓊斯或者湯森，我們不能指望用一頓午飯或是一場洋基隊的比賽就可以成功營銷。”他們的營銷優勢在于他們卓越的計算分析能力。他們開始建立一種“內容營銷引擎”，在時事通訊和研究博客上為潛在的客戶以及媒體們提供用他們的數據和分析得到的資訊。這種營銷上的努力展示了他們的數據虛擬化能力、對媒體將要發出的消息的預知能力以及一種奔放有力的幽默感，這是一種“數據極客”的激情和標新立異的態度。
雖然CB Insights沒有直接披露公司收益情況，但在其官方博客中有這樣一句話：2013年，公司年度訂單總額為7位數。而2014年將這一數字擴大了兩倍。
2015年對于CB Insights是關鍵的一年。這一年，“根據CB Insights的資源”的字眼在眾多媒體上頻繁出現。關于CB Insights的通訊信息、博人眼球的數據塊和主題分析的訂閱單數已經超過十萬。最近，它還為紐約時報提供了一份“50個可能成為下一個獨角獸企業”的名單，而公司的雇員人數也翻了一番。
在2015年9月，公司獲得了1000萬美元的A輪投資。在獲得融資后，公司將CB Insights的目標投入到銷售領域中，它專注于企業對高價值產品的銷售（1萬美元及以上），并且修正另一個無效性——已經過時了的B2B銷售過程。銷售人員不僅需要新的指引，還需要更新他們的思想。
Sanwal認為，CB Insights數據庫在繁雜的銷售分析市場中是具有競爭優勢的。它能使客戶關注到關于產品前景的新聞，從而使他們想要給銷售人員來電。訂購CB Insights的銷售公司只要上傳一個他們已有用戶的名單，接著應用程序就會給他們提供的一個相似的目標客戶名單。這對于CB Insights來說是一大進步：他們可以為特定的客戶需求定制他們的數據庫了。
而現在，公司其他近期具有潛力的應用程序包括：為私人企業推薦可能的收購人，識別出熱門的行業和市場，為應收賬款部門指示出應該對某家公司約束賒賬條件，識別出做得不好的獵頭公司從而挖走他們的人才。Sanwal說他們的長期目標是使用一個預測分析的應用程序編程入口（API），其他人可以將自己的案例和平臺加入進去。
Sanwal如是說：“CB Insights的目標是成為‘私人企業的彭博社’，但是又比彭博社做的更多。我們內部的準則是：可能性勝過權威。我們雇傭那些對未來世界做出勇敢假設并付諸實踐的人。我們想要用數據為關于未來的討論做出注解。”
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