Taste AnalyticsCEO汪晓宇：网红+大数据+电商是未来趋势

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汪晓宇 | 2016-05-20 17:54

【数据猿导读】 Taste Analytics创始人兼CEO汪晓宇把Singles这个大数据智能分析平台的作用形容为是增强智能的过程。在谈到网红经济时，他表示，大数据技术的应用在网红的应用是未来的趋势，网红背后的团队也会应用这些特点为网红增加用户粘度，提高人气

美国硅谷即是一个高科技公司的聚集地，有最前沿的技术;硅谷同样是一个创业的天堂，有完善的创投环境，在这里很多公司一夜间就可能成为下一个Uber、Arebnb。虽说这些2C的公司更容易被市场接受迅速地增长，但那些在2B领域的坚守的创业者也并不在少数。

Taste Analytics就是其中一家，2012年末成立并提供以用户为中心的智能大数据分析平台Signals的企业。

Singles具备实时动态、图像可视化、结构化和非结构化数据分析能力，帮助大中小型企业快速、科学、精准的定位目标客户，分析企业员工内外部沟通的海量文本反馈信息，洞察其商业价值，提升企业经济效益。

Taste Analytics创始人兼CEO汪晓宇把Singles这个大数据智能分析平台的作用形容为是增强智能的过程，因为其是将自然语言分析，深度机器学习和人的自主判断结合在一起，形成一个可互动的图像可视化界面。特别之处在于进行大数据文本分析，通过把文本和结构化数据结合到一起，为企业找到产品价值，帮助企业在中长期对市场进行研究和分析。

举个例子来描述Singles的应用场景，通过外部数据接口将网络上的评论、邮件等文本信息导入到平台上快速进行分析，呈现给用户可视化的界面。而且这些全都是通过SaaS的模式提供，将企业内部数据和外部数据进行整体分析。

大数据分析可视化是一个近两年大数据领域中最火的话题，所以在这个市场中有很多不同特点的参与者。汪晓宇强调现在仅仅将数据可视化和仅仅做数据分析的工具很多，而Signals的差异化是可以把两件事一起做了，提供一整套完整的解决方案。

因为每一个公司都有很多数据孤岛，Signals可以直接嫁接在企业的数据池上，自动的把不同数据孤岛之间的信息提取出来，然后利用深度学习和图像可视化展现给决策层。

这个过程就是数据采集、数据分析和图形可视化三方面，在采集上内部数据不论是什么类型的数据库，都可以通过数据连接器将数据传递到数据分析引擎中，外部数据则通过数据爬虫进行采集，企业还可以自主上传数据;在分析上对于非结构化和结构化数据进行深度机器分析;最终转化成人可以理解的可视化结果，更重要的是与之产生互动。

Taste Analytics客户类型非常广泛，主要类型是B2B2C，像帮助金融行业做客户分析、政府提供政务便民关系等，其中电子商务是Taste Analytics目前最关注的方向，因为网红经济的发展让电商和网红两者进行了结合。

根据Forbes发布的2015年Youtubestar收入，最高收入达到1200万美金(约合7亿8千万人民币)，而且很多国内的“网红”都在youtube上有自己的频道。借助中国网红经济的兴起Taste Analytics也以此为切入点为企业进行网红分析。例如在Youtube上，signals对国内比较熟悉的网红Papi酱和暴走漫画的Youtube评论进行分析。

大数据技术的应用在网红的应用是未来的趋势，网红背后的团队也会应用这些特点为网红增加用户粘度，提高人气。

当然这仅仅是Signals的一部分功能模块，除了网红分析外，还有竞品分析、市场分析、客户反馈分析，客户可以通过系统在不同的模块里进行切换，根据不同的问题和需求，调整数据分析探索。

现在中国企业出海也是另一个大趋势，这些企业是否会成为Taste Analytics的增量市场?汪晓宇的答案是肯定的，现在深圳的一些制造企业就在使用Singles大数据分析平台对海外市场进行拓展。例如通过收集电子商务平台上竞品的信息进行横向分析来制定市场策略。

刚刚提到的仅仅是市场的一小部分，因为大数据分析服务在中国是一个非常广大的市场。单打独斗显然不适合Taste Analytics，所以合作的形式是开拓中国市场的主要途径，尤其是进行市场培育，之后提供对应的产品。

来源：ZD至顶网

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