AONE.Ai」從場景落地數據分析解決方案】>

AONE.Ai定位企業數據智能分析平台。

CEO吳磊曾任職友盟負責大數據平台的搭建。2014年移動互聯網爆發，友盟迅速發展，2015年移動互聯網流量紅利消退，頭部企業客戶需要更精細化的運營，而友盟此前更多是在給中長尾客戶提供通用化平台。吳磊認為，「從通用平台到私有化部署，給企業提供更貼近需求的定製化功能」是未來的趨勢，在一些試錯後，於2017年4月組建成立了AONE.Ai。

「先做數據，後用AI落地場景」，AONE.Ai首選數據基礎好、應用較多的頭部公司切入市場，這些企業數據應用多分為兩類——用戶行為數據、機器數據。用戶行為數據，指購買、留存等，機器數據則偏向企業運維日誌、指標數據等。圍繞這兩類數據，AONE給企業輸出的是採集、清洗、分析、應用整體解決方案。

最底層是「DIP數據智能平台」，包括數據採集、存儲等，在融合企業數據的同時，提供機器學習、可視化功能等套件，可以降低企業大數據開發的門檻。

上層分別是「CDP用戶數據平台」和 「MDP機器數據平台」。

「CDP用戶數據平台」更多滿足企業運營、市場等部門的需求，包含用戶行為分析、智能分析、營銷分析、智能推薦、潛客預測五大模塊。基礎功能可以理解為類友盟、神策類產品，區別點在於，除了一方採集到的用戶行為分析外，AONE.Ai還打通了企業CRM、交易等第二方數據，以及從第三方補充數據構建用戶畫像。這樣一來，AONE.Ai提供的不僅是一套統計展示工具，結合預測、推薦等功能，還可以往後延伸到企業業務場景。

例如，某家電廠商正採用AONE.Ai進行用戶分析和精準推薦。首先AONE.Ai在企業電商平台上埋點採集行為數據，展現用戶基礎的留存轉化情況，接下來融合多方數據完善用戶畫像，之後通過機器學習對C端用戶過去的數據進行綜合分析，得出其可能感興趣的商品並進行推薦。

「MDP機器數據平台」則多服務企業生產、運維等部門，以機器數據統計為基礎，包含日誌分析、關聯分析、指標分析、 異常檢測、異常告警五大模塊。

MDP目前一個典型應用場景在政企客戶，比如稅務類。《網路安全法》頒布後要求企業「依法留存用戶登錄相關網路日誌」，但此前很多企業沒有做存儲，現在AONE.Ai搭建系統，用戶在企業各硬體端進行的操作都會被記錄留存在平台上。

不難看出，AONE.Ai是針對企業不同場景輸出解決方案的公司，現正處於落地場景階段。比起「神策數據」這類平台，AONE.Ai相對更重、場景更泛，又比36氪此前報道的「數瀾科技」要輕，產品有標準化空間。

做私有化、解決方案，一來更符合現階段中國企業主的需求，二來伺服器、帶寬成本也低，但以SaaS為代表的通用平台，對未來的意義是通過大數據驅動企業業務，做私有化就不能積累數據。談及對此問題的看法時，吳磊透露，AONE.Ai已經在數據方面有所布局，不過要根據行業具體應用場景來定。比如汽車行業，AONE.Ai跟商用車廠商成立合資公司，結合600萬輛汽車的軌跡數據和駕駛人的行為數據，提供商用車保險等增值服務。

此外還值得一提的是，AONE.Ai在2018年初才開始產品商業化，目前已經服務了超過20家企業客戶，客單價在百萬元級別，預期年底至少會有數千萬元的合同收入。

吳磊強調：「 產品戰略決定了公司未來是否能跑過市場，AONE.Ai的強項是做多數據融合、場景融合的數據智能公司。在打磨產品的同時，企業服務公司一定要有成體系的銷售團隊，目前公司已經在西安成立了西北營銷分公司，後續會逐漸在全國鋪開成立營銷中心。」

據悉，CEO吳磊碩士畢業於中國科學院計算機軟體與理論，在阿里友盟平台期間帶領團隊完成了PB級移動分析系統的設計研發優化，為中國數百萬款移動APP提供在線數據統計分析服務。COO黎智帥此前任職於United Stack ，帶領公司銷售從0做到6000萬。

公司方面，AONE.Ai團隊共有50人。2017年7月已完成數百萬元天使輪融資，目前正在A輪階段。

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