Everstring 큰 데이터 사용자 예측 엔진 빛 자본의 속도 원

분석을 통해 방문

기존의 사용자 관계 관리 일반적으로 의존 세일즈 포스, 회사의 비즈니스 사업자 통합된 분석 및 관리를 위한 소프트웨어에 고객 데이터를 수동으로 입력 합니다. 인터넷 시대에 온라인 마케팅 Marketo 같은 자동 플랫폼 있다. 그들은 사용자 초상화 및 회사의 웹 사이트를 방문 하는 전환율을 분석 하 여 고객에 게 서비스를 제공 합니다.

Everstring 원하는 개발의 제 3 단계: 대용량 데이터 분석의 지능형 사용자 분석 및 추천 서비스를 제공 하는 고객에 대 한 사용자 분석 모델을 만드는 사용자의 전체 네트워크를 통해.

현재, Everstring의 미국, 라운드 천사 그랜드 기금, 세쿼이아, IDG 투자 가입의 빛의 속도 의해 자금 조달 라운드는 12 백만 달러를 받고 있다.

"우리의 기술 팀은 이루어진 사람들이 스탠포드 신경 과학, 닥터 Ai와 NASA 엔지니어, 높은-성능, 지난 2 년간 분석 엔진을 학습 하는 일치 하는 오 시 Chuitai 기계를 만들려고 노력 하 고 있다." 우리 회사에 복잡 한 기계 학습 및 데이터 해체 분석을가지고, 그들의 사용자를 찾아서 사용자와 연결할 수 있도록 하려면 "말했다 Everstring CEO 양 Wenjie, 또한 스탠포드에서 태어났습니다.

1 년 전에 비해 everstring 우리의 36 크립 톤 오픈 날 로드쇼, 하지만 또한 주로 금융 부문 제품 모델, 하지만 지금은 everstring의 디자인 조금 변경 되었습니다. 그들은 지금 더 초점을 맞추고 있다 자치 자연 언어 처리와 다양 한 사업 분야와 고객에 대 한 와일드 카드 서비스 제공 (nlp, 자연 언어 처리), 높은 차원 (차원 하이퍼 기계 학습) 학습 기계 지식 아틀라스, 지능형 크롤러 (지능형 웹 크롤 링) 및 실시간 클라우드 컴퓨팅 (낮은 대기 시간 컴퓨팅) 크롤 링 하 고, 분석 하 고, 학년 하 고 네트워크의 모든 사용자에 대 한 추천을 각 산업에서 고객을 위한 기술.

지금까지 Microsoft Office 365, 인텔 맥 아 피와 세일즈 포스 Relateiq를 포함 한 고도로 사용자 지정 된 서비스에 의해 그들의 사업 지배 하고있다. 그리고 Marketo 때까지 수동으로 대기할 사용자가 웹 사이트를 방문 하 여 다음 데이터 패턴 분석, eversting 온라인 사용자 정보와 할, 최종 사용자 점수 및 평가 이론 전환율의 이상적인 사용자 모델을 생성 하는 고객에 대 한 정보를 학습 하는 컴퓨터의 전체 네트워크를 적극적으로 나갈 것입니다.

"인터넷 시대에 사용자가 서비스와 검색 엔진 및 다른 채널을 통해 제품을 비교할 수 있습니다 그리고 이러한 제품에 대 한 정보는 투명 하 게." 기업, 그들은 사용자 정보, 사용자 값으로 변환할 수 있는지 여부를 이해를 얻을 수 없습니다 하지만 그들의 프로 모션, 커뮤니케이션 초점, "Everstring 공동 설립자 왕 슈는 저에 게" 어떤 잠재적인 사용자가 있어야 알 수 없습니다 우리가이 정보 단방향 전송 변경 하려면 사용자의 개인 정보 보호에 대 한 그들의 자신의 잠재적인 사용자 계층을 기업 도움말 보장 되도록 전환율의 일관 된 이해는 "."

그들은 2014 년 말까지 6 백만 회사의 초상화를 완료 하 고 2015 년에 15 백만 완료 계획에 대해 있습니다. 캘리포니아 기반 산 마테오 회사 스탠포드, NASA 엔지니어, 세일즈 엔지니어 및 Marketo 엔지니어, 재능 있는 사람들이 함께 제공 그리고 실리콘 밸리 및 베이징에 연구 및 개발 센터를 구축 했다.

융자의이 라운드 팀의 서비스 기능을 강화 하 고 연구 및 개발 진행을 촉진을 엔지니어 및 제품 팀의 확장을 위해 주로 사용 됩니다. 오는 시간에, Everstring는 중국, 유럽, 홍콩, 일본 및 다른 아시아-태평양 시장 진입 고려할 것입니다.