“我们开始做这件事的时候,还没有万众创业的浓烈气氛,生活无忧是没有问题的,但是没有惊喜。在一条可以预见的曲线上,出来创业的的话,这条曲线可能冲到天上去,也有可能掉到地上去。我觉得在我这个点可以追求更多的东西,三年后所得到的东西并不会比走原来那条路少多少,机会成本相对来说不会太高。因为本身就不是安分的人。”
3年前,作为创始人之一的陈腾飞告别了自己稳定的职场之路,与腾讯、华为、步步高等企业出来的同学和朋友创办了一家数据公司,为政府公众号提供解决方案。“第一个项目就是公众账号开发,东莞交警的信息刚开始只能呈现在官网上,通过我们的帮助,可以通过公众号来查路况、违章、罚款等项目。”
解决了“信息不对称”后,团队并没有因此而禁锢,“最开始的时候微信支付并没有那么多的线下场景,我们觉得这么好的东西完全可以做到线下,去到店里可以微信支付,我们就想做这么一个产品。”
2年后,陈腾飞已经是公司第三“老”的云移团队,推出名为掌贝的智能POS机。目前拥有数万家店铺客户。拥有融合收款,卡券营销,微商城,O2O聚合消息,大数据分析,开发者接口等多重功能。
而刚刚拿完A+轮1亿元人民币融资的云移,员工接近200人,全国有5万多家仓库,代理渠道100多家。根据近期Analysys易观智库发布的最新数据显示,2015年第3季度,智能POS的商户接入量为7.02万,其中,掌贝智能pos市场份额超过80%。而这个第三方统计数据还高于陈腾飞对记者透露的70%。
在“2015全球移动互联网CEO峰会”的TED式演讲上,陈腾飞着素色衬衫、黑色西裤,没有当场90后创业者“耍大牌”的迟到、男扮女装的浮夸,虽然声音难以盖住一丝紧张,但是在不到20分钟的时间内对掌贝做了一个精准的介绍,并发布了掌贝在现有业务做门店支付和电子营销的一个数据平台之外,通过玩转商家的大数据延伸新的金融服务。
会后,记者对云移信息科技有限公司副总裁陈腾飞做了专访。
记者:对于一个产品最终的想象会是一个可以让团队永葆活力的秘诀,对你们的团队来说,有什么终极的愿景吗?
陈腾飞:我们的愿景是“让天下没有难做的掌柜”,我们通过智能工具来让商家了解客户,做更好的线上线下推广。原来做生意选一个地理位置好的店铺非常重要,位置好流量就大,位置不好生意就冷清。如果产品好、位置不好,我们用互联网的渠道把卡券分发出去,也可以让生意变好,让互联网的工具去改造实体商业,让位置带来的影响降低,转而去重视营销本身,老板可以只要专心做自己的产品。
记者:同行的竞争力大吗?掌贝的优势在哪?
陈腾飞:这个领域的玩家很多,对行业的理解我觉得千差万别,也有人切进来做这个事情,分的时候说流水没有分成,分的比原来刷卡那块高,这样第一批就死了一些了,因为交易规模远远没有达到可以支撑公司运营的程度,这是一种。另外一种是做成一个APP,放进去,开机自动打开。这个是商家的一个工具,其实没有数据的。掌贝有开机,其实就是一个深度定制的安卓系统,开机是我们做的,系统上面所有的应用也是我们做的。收款、商城、卡券的数据能在云端后台汇总。
记者:融资1亿之后,这些钱将用在什么地方?
陈腾飞:我们不是太烧钱的企业,B端烧钱也没有效果,所以很有目的性地去做,接下来规划是在重点城市北上广深、杭州、武汉、成都攻当地的重点商圈。淘宝800万中小商家,天猫14万,线上也就千百来万商家。但是线下有七千万门店。而且,我们在线上买东西的频率绝对没有线下的频率那么高。线下数据收集起来,如果收集起来,一定比线上的数据量更大。第二是放在研发,明年年终的时候开发团队会是现在的3倍。
记者:跟我们介绍一下如何从智能POS机如何收集大数据?
陈腾飞:在所有电子优惠券、订单和导流的背后,我们可以看到我们现在产生的一些数据,这些数据是我们产品上线一年多以来产生的数据,可能不是特别大,但是已经让我们看到大数据的雏形。第一个是我们现在一年可以做到4000万笔交易。商家用我们的产品在他的门店跟客户进行移动支付的笔数。定单传递,我们现在做到2000万左右。特权推广包括会员的派发领取使用数据,我们已经做到1亿多的数据条。在整个行业的发展三年,我们预测在未来的三年,定单数据可以做到2亿笔以上,特权数据可以做到300亿以上。基于这些数据,我们想要做的事情,如何帮助这些实体店,用这些数据去联系金融机构,或者是它用这些数据去服务它的消费者。
记者:如何处理这些数据,并对接金融?
陈腾飞:我们有两个方向,第一个是面向B端的金融企业,我们的数据具有商家属性,我们可以看到它的流水。比如说它是一家餐饮店,它在我掌贝所有的餐饮服务行业里面,它是什么地位的企业、它有多少会员、多少客户,我们基于这些数据对商家做综合的评价,然后对接第三方金融机构,去向他们提供贷款。你很难客观的对这些小微企业做征信评价,我们就是想利用它的门店,因为这个是跑不了的,而且是每天都在发生的数据给它做客观的评价,来帮助它找到更合适的资金源。
面向C端的大数据金融应用场景,比如说分期,比如说白条。实体店没有白条,最多是刷卡分期付款。这里我这里也有门店会员属性,包括会员在其他店的交易情况、忠诚度、掌贝商家产生的历史数据,我们可以帮助商家客观地评价这个客户是不是有消费能力、偿还能力,我们是不是可以给这个用户提供一些相关的金融服务,提供分期贷款。我们也希望利用我们的大数据,结合第三方平台帮助商家向客户提供相应的金融服务。站在一个实体店的角度,我们是服务实体店的,怎么样利用移动支付的角度加上特权,加上前所未有的跟门店、个人相关的数据,整合起来形成一个可评估的显性化的数据,去对接金融产业,实现实体店的服务范围的进一步延伸。