陈思恩

科技谷公司主要致力于交通出行板块，旨在刻画旅客的全息视图，构建公民出行的大数据服务体系。

除了私家车出行外，民航和铁路的出行人数占据了很大比例。2015年，铁路大概有30亿的出行量，民航有5亿多出行量，我们主要是在市场中做精准营销服务，立足于B2C市场，去做B2C和B2B业务，也可能延伸出一些新兴市场。

交通出行是人类重要的日常活动之一，也是累计了庞大数据信息的领域之一。近年来，随着交通运输业的飞速发展、出行方式的不断丰富、出行频率的不断提升，人们对出行体验的要求也日益增加。

如何深入挖掘海量交通出行数据信息中蕴藏的价值，并据此为旅客提供个性化服务、提升出行体验，是大数据时代带来的机遇与挑战。

各地发改委纷纷出台政策，打造超大城市客运枢纽。

到2020年，在全国重要综合交通枢纽城市，打造100个以大型高铁车站为主和50个以机场为主的现代化立体式综合客运枢纽。此外，要畅通站场间直接连接、便捷枢纽场站内换乘。

超大城市的主要客运枢纽间以换乘时间不超过1小时、换乘次数不超过两次为宜；特大城市换乘时间不超过45分钟，大城市换乘时间不超过30分钟；综合客运枢纽宜采用同台或立体换乘方式，换乘时间一般不超过3分钟。

机场在建，高铁站也在建，要改善出行，改善服务和营销。

这个板块里，有很多市场机会，包括航空公司在内，像南航、国航、东航也在做直销，不断地吸引客流去消费更多增值服务。

在这些群体里，我们帮助其提升整个服务，基于他们的交易数据，做互联网化和产业转型优化。

科技谷公司整合了航空公司、机场、运营商三大独特领域的可靠数据源，提供基于混合云的数据整合服务模式，创造了独特的基于大规模图的挖掘算法的数据分析系统，中国民航局执法及保安部门运用其系统连接犯罪分子犯案之模式去破取案件。

该系统在中国南方航空公司持续运用1年半，完成旅客画像及精准营销场景化设计。

截止目前为止，公司累计获得了多项发明专利及软件著作权，例如：乘客行为数据分析方法、构建乘客社交网络的方法、基于图数据库的警务实时分析应用平台及其构建方法、大数据实时预测分析引擎系统、民航旅客洞察力数据挖掘工具软件、大数据比对碰撞分析工具软件等等。

我们如何保证产品有创意？

我们从三个维度切入市场—防欺诈、标签管理、营销自动化。

数据是以事件（event）存储的，每个事件都包含多种属性，比如客户特征，相关产品，营销活动等。不同的事件类型还可以添加不同的属性值。

用户只要把想分析的事件拖拽到工作区，并把不同的事件链接起来，自动分析出人群在不同事件之间的流动情况，即旅程图。通过机器学习算法，自动分析出用户到达目标事件的最佳路径。

在每个事件节点，都可以做更深入的用户数据分析。最后将每个事件节点的用户列表通过API导出，链接到其他外部系统中，自动触发营销动作。

我们可以看到，整个创意里包含机器学习，都可以做回溯，比如淡季的时候如何做促销？通过朋友圈如何做促销以及季节反向促销？都可以通过列表导出，并接入营销系统里。

我们的商业模式中包含在云端建服务平台，我们跟微软合作，用微软云做数据服务，比如旅客的消费能力评级、国内出行验证高舱飞行是否为主要的出行方式。在数据服务里面直接服务购买私有云服务的客户，围绕反欺诈、标签管理，并基于基础管理产品，实现整个收益分享。

我们深耕的是交通数据板块，在交通行业的企业，体量比较大，把内部数据和外部数据结合，线上数据和线下数据结合起来，比如说反欺诈和标签管理，再比如说营销自动化，业务都可以做得比较深入，同时，我们把价值转化放在第一位。

所以，我们现在的商业模式是，从收益里分成，完全变成服务型公司，跟交易业务捆绑在一起，并在交通出行类的APP里做很多尝试。现在的主要业务来源，除了产品加上服务以外，还有整个数据服务是最主要的。

这几年，我们也结识了很多重要的合作伙伴，如浪潮软件、中兴通讯、中国移动、中国银联等，并成为这些大体量客户的直接供应商。我们有创新业务，同时也代理他们的很多创意服务，所以我们在市场里扮演了一个比较重要的角色。

我希望，通过加入大数据生态联盟，可以跟更多的大数据行业垂直领域的公司合作。

未来，出行经济是很重要的一个爆发点，可以预见，这个板块也会像金融一样有很大的爆发力。

在这个板块里面我们有很多客户，我们都可以为他们提供出行的数据分析和交易引擎。

大数据创业就是要颠覆现有的规则，创造新的游戏规则。交通的互联网化需要有很多行业背景的公司加入，由大家一起打造一个生态链。

我们团队一直在为拼出可预测的旅客全息视图不断投入经验和资金，并不断开拓市场，去打造大数据时代云平台，云平台里也会有很多的商业机会。（根据演讲内容整理，未经本人审核）