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►导语
两年前，任栋霓一行20多号程序员，从现代化的快播办公室，搬到隔着一条马路的厂房内。前几个月，人员动荡，最终他们创办的一面数据留下十几个初创员工。
两个月前，一面的20多个伙伴终于从旧厂房搬回了办公楼。两年光阴，无奈奔入创业大军的程序员们，眼中少了不适，多了自信。
这源于他们产品云雀，这是一款类数据服务SaaS产品，服务于消费类品牌。“利用技术获取品牌的内、外部数据，经过分析后指导品牌商优化运营策略。”
内外部的数据滚进系统，它像一个永动机一样，不断地沉淀、建模、分析、输出等，外部的数据不断持续滚动更新，客户可实时发现最新的动态和趋势，了解市场上的风吹草动。
目前，云雀已签约了十几家客户，累计收入近300万。
注: 任栋霓已确认文中数据真实无误，铅笔道已备份录音速记，愿为本文内容真实性背书。
搬出快播
办公室里气氛凝重，脚步慌乱。任栋霓抱着纸箱，一件件打包办公桌上的物品。同时还有近20人一起重复着同样的动作，他们是第二批离开快播的人。楼下停着大货车，将载着他们穿过一条马路，去往新的办公地点——一处工业区改造的厂房。
最新或2022（历届）年6月，从30层的大厦搬到6层的小楼，任栋霓心里有落差，更多的是忐忑。他们本是快播的人工智能部门，从事模式识别、机器学习等功能技术的研发，维护的智能识别服务API每日被调用近百万次。
快播陨落，不忍看着兄弟东奔西走，他们打算另拉起一支队伍，成立了一面数据。
走出小楼宽敞的货梯，任栋霓站在狭窄的走廊里，眼前没有装潢华丽的会议室、休息室，只有一间间小隔断，里面横着几条电脑桌。“突然从一个大公司的程序员，角色转化为创业公司，蛮不适应的。”
这是个非典型的创业团队。公司成立之初，便获得600万天使轮融资， 兵马壮、粮草足，他们还在寻找战场。
◆ 一面科技联合创始人刘超
他们曾想涉足当时火热的领域，如O2O、商业Wi-Fi等。过程中，结识了现在的合伙人刘超。刘曾带着自己的团队在商业Wi-Fi领域几经尝试，在机遇使然下加入了一面。
团队在几次碰撞后决定放弃其它方向，最终落脚到数据分析和挖掘。“考虑到我们是一个技术驱动的团队，最终能立足的仍是技术。”任很清楚，以地面推广、模式创新为核心竞争力的方向，不会是他们的优势所在。
起初，他们服务的对象是投资机构，用数据挖掘来对项目做尽调（尽职调查）。
◆ 系统工作流程
至最新或2022（历届）年年中，他们已经跑通了数据沉淀、分析、可视化的整套流程。数据源以外部数据为主，包括电商类、社交网络、新闻媒体等多维度数据监控。
近一年时间，他们有两三家长期合作的机构客户。除了常规的分析报告外（类似咨询公司BCG、艾哲森等提供的咨询报告），他们还会提供实时数据更新服务。
用户在手机或PC端登录应用，便能查看监控项目最新的指数变化。“尽调的需求很多样，有时需要长期监控某产品或品牌的动态，如销量、口碑、曝光度等。”
如此规模，刚好维持公司收支平衡。他们明白，服务投资机构这条路并不宽广，“用户规模有限”。
偶然的一个机会，把他们推到了消费品行业。
云雀诞生
去年6月，他们在知乎发表一篇数据科普文《黄焖鸡米饭是怎么火起来的？》，文章被选入当知乎日报，传播甚广。
该文吸引了某时尚鞋服集团。“有没有可能把服务投资机构的这一套东西运用到商业场景中。”
对方的需求与团队的策略不谋而合。“我们也在思考，既然这些数据洞察能为投资机构所用，那显然也能为品牌本身去服务。”
新的挑战总是充满诱惑，他们决定一试。为此，一面数据推出了产品——云雀。
◆ 云雀的运作机制
不同于服务投资机构，除了跟踪品牌的外部数据，云雀还要整合其内部数据。“品牌需要了解用户的行为、特征、喜好等，传统的问卷调查等形式已跟不上时代。”
基于此，云雀提供以下两方面功能。
一是基于外部数据优化品牌运营。“我们每天跟踪电商平台数亿个SKU的动态变化，覆盖国内90%的汽车类媒体和论坛等。有了这些数据，客户能了解他在市场上所占的份额，行业趋势是什么，大家都在卖什么，哪个品类卖得好等。”
二是利用内部数据产生价值。消费品公司内部有大量的IT系统，如库存系统、ERP系统、CRM系统等，里面沉淀着大量的订单、物流和消费数据。“我们把这些数据沉淀、建模，将客户分为不同类型、等级等，经过分析，告诉品牌商，哪些客户有潜在流失风险、哪些有挖掘价值......”
◆ 文图可面向B端、C端用户使用，目前已有近一万用户。
数据分析后，经过可视化处理呈现给客户。一面内部为此研发了可视化处理工具“文图”。
内外部的数据滚进系统，它像一个永动机一样，不断地沉淀、建模、分析、输出等，外部的数据不断持续滚动更新，客户可实时发现最新的动态和趋势，了解市场上的风吹草动。
“以前客户花很高的价钱买咨询团队的服务，他们做完报告的第二天，数据就是过时的了。”
◆ 后台可视化分析图表
为支撑系统持续性运转，需要底层技术的一步步搭建、优化，“如何去存数据、建模、理解语言等”。
“云雀”1.0版便是基于第一个时尚消费品客户的需求抽象而来。为了完成客户的监控指标，团队整整花了4个月时间，一个月沟通需求，3个月开发功能。
任栋霓坦言这是早期跨不过去的坎。“像我们这种公司并不少，大家都以项目制的方式来服务客户，接一单，拉一个团队去搭建一套系统。云雀1.0就是这么走过来的。”
然而，此种方式的弊端他们看在眼里，客户越多、服务团队越大，收入与人力成本呈线性增长关系。
自跑通第一个客户，一面便将精力投入到一套通用的SaaS系统搭建中。
在云雀1.0中，客户需要提交或修改需求时，都要通过一面的技术人员在代码层面进行修改。此关不破，高昂的大力服务成本便难以下降。
他们的策略是搭建一个强大的底层数据组成架构，包含数据获取、建模的通用性功能。“比如自然语言处理能力、语义树、行业知识库，都构建成通用的可视化模块。用户需要哪个维度的指标分析，按照需求进行拖拽即可，系统自动组合成工作流程。”他解释道，“以最短的定制开发，来实现客户的不同需求。”
分析指标的维度则根据大客户需求沉淀而来。“我们正在服务快消、时尚、汽车这些行业的全球龙头企业，从这些大客户身上，能学到很多行业知识，怎么看消费品数据，应该抽取哪些数据等。”
◆ 用户地理位置分析
目前，对于消费品客户，云雀的分析维度约有几十个，如常用的留存、转化、复购、客户价值。
此外，更多的是从客户需求中提取，比如用户的评价、用户的地理位置分布等。“关于用户的地理位置分析，我们的数据分析可以细化到每一个街区、每一个小区，能指导客户如何开设线下店或投放楼宇广告。”
任栋霓笑着说：“原来客户拍脑袋做决策，现在通过量化的指标做指导。”
经过小半年优化后，每服务一个新客户，云雀可在一个月内输出整套服务系统。“三周对接需求，一周完成数据输入。现在调整用户的需求，无需修改底层代码。”
期间，任栋霓感受到市场需求超他所料。知乎、广告下面，几乎每天都有客户留言，“天天能接到电话”。陆续，他们也签约了十几家客户。
一面的收费形式则分为两种：项目制、按月付费。云雀累计收入近300万。
但是由于前期大量的研发投入（20多人，80%为工程师、数据分析师），公司并没有到达盈利阶段。可需求与供给之间的鸿沟摆在眼前，团队决定去融资。“这个市场足够广阔，值得用资本让我们走得更快。”
今年4月，资本虽处寒冬，任栋霓却感受到一份暖意。“对于To B公司来说，现在的环境还挺好的。”
三个月后，融资便Close。一面数据顺利拿到1400万人民币的Pre-A轮融资，抛来橄榄枝的是真格基金与联想之星。
◆ 一面的小伙伴们
这笔资金，一方面用于继续引入数据科学家；另一方面用于组建销售团队。对于技术驱动的公司而言，市场推广无疑又是一座大山。“徐小平建议我们要做网红， 能做到100的时候，不能对外说80。”
年底，一面预计上线公开版SaaS产品，用户注册后，可根据品牌消费场景，自主设置完成数据分析，“我们只在幕后做客服”。
明年，将是一面销售发力之时。他们将面向快销、时尚、汽车三个行业的客户重点销售。
两个月前，一面的伙伴们从旧厂房搬回了30多层的写字楼。“还是同一波人在做同一件事儿，两年后，最大的感触是从大家眼中看到了信心。”任栋霓感慨。