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商家总是渴望更加了解客人。
技术能够帮助它们实现这一点。通过IP地址等信息辨识不同终端—一台位于北京的电脑，或者一部位于上海的手机，对于商家来说已经不再是难事。如今，它们已经不满足于此了。它们希望能够透过电脑和手机不同大小的屏幕，“看到”其背后坐着的是否是同一个客人。
王府井百货在2013年向苏萌提出了这个要求。苏萌是大数据公司百分点的CEO。王府井百货希望，百分点公司可以帮助其将线上商城和线下门店的所有数据打通。当一个客人来到王府井百货，不管他是走进任何一家门店，还是用手机或者电脑随意浏览线上商城，王府井百货都能够第一时间将他辨认出来。这个要求成为苏萌和百分点公司的转折点。
苏萌2009年创立百分点的时候，只想做一件事情—帮助电商公司学会利用手头掌握的海量数据。6年之后，百分点服务的公司用户已经接近2000家，覆盖了金融、电商、家电、快消、汽车、医疗等多个行业。华为、TCL、1号店等公司都在使用百分点提供的大数据服务。
如今，百分点已经发展成为一家覆盖大数据基础层、管理层和应用层的大数据公司。百分点覆盖了中国超过5亿的终端用户，每天有超过1亿次的个性化推荐，为公司用户提供具有可视化界面的大数据操作系统。用户管理数据不再需要输入复杂的代码，依靠拖拽等几个简单的动作就可实现。他们用标签工厂帮助公司认识自己的用户，描绘用户画像。当用户进入商城，百分点的数据引擎还能针对每个用户的特点，生成独特的个性化推荐。
>> 创始人苏萌认为向传统行业提供数据解决方案能够帮助百分点形成更强的竞争优势。
尽管百分点是一家大数据公司，但苏萌在最开始创立这家公司的时候，甚至都不知道大数据是什么。“2009年的时候，没有人知道大数据这个概念。我们就先这么做了，等到后来大数据概念出来了，我们才发现原来自己做的事情就是大数据。”苏萌告诉《第一财经周刊》。
苏萌是美国康奈尔大学营销模型专业的博士，毕业后在北京大学光华管理学院任教。他花了10多年时间研究如何为消费者数据建模、判断个人偏好，并用个性化信息流的形式为用户推荐信息，在数据营销、个性化营销和消费者行为量化模型等方面积累了不少研究成果。
在光华管理学院MBA的课堂上，苏萌遇到了自己的合伙人。2009年正是电商在中国兴起的时候。京东在这一年才拿到2000万美元的融资，淘宝半年的销售额只是约等于如今“双11”一天的销售额。苏萌发现这些电商网站拥有海量的数据，但它们并不懂得如何使用这些数据。而过去的10多年时间里，他正好一直在研究这件事情。苏萌和合伙人商量后决定，成立一家为电商网站做个性化推荐引擎的技术公司。
当时全球互联网行业中，个性化推荐引擎做得最好的是亚马逊。亚马逊电子商城上35%的销售额，都是由这一套个性化推荐引擎带来的。但亚马逊并不对外开放这套技术。中国也几乎没有公司涉及这一领域，只有京东在尝试开发自己的个性化推荐引擎，但做得并不成熟。
苏萌和团队花了半年时间，开发出了个性化推荐引擎的第一个版本，并正式对外提供服务。但这个版本不太能让人满意。当时他们只有一台服务器，担负着所有的数据收集、推荐算法和服务程序。随后的一年半时间里，他们一直在做同一件事情，不停开发和完善百分点的个性化推荐引擎。
苏萌要求百分点的个性化推荐引擎要做到实时，响应速度达到毫秒级别。一个全新的网站接入，只要数据量足够，几秒钟后就能够生成推荐结果。要实现这一效果，在算法上难度不小。过去的非实时推荐引擎，是等到所有数据收集都完成之后才开始计算。而实时推荐引擎需要增量计算，将静态的数据改成动态的数据流，来一点数据计算一点。
苏萌和团队最初认为算法就是一切。他们将精力全投入到了算法的突破上，每天阅读国外最新发表的算法学术论文，也尝试过热传导计算等多种先进的算法。但后来他们慢慢发现，算法并不是全部，更关键的是对用户购物场景的理解和判断。
简单来说，用户在网上购物时，有聚焦和发散两种状态。如果一个用户进来，先选择了“大家电”类别，然后选择了“电视”，再点击了“液晶电视”。这个用户就处于聚焦状态，带有强烈而明确的购买目的。如果用户进来后，先点击了首页的推荐大图，然后又点击了旁边的其他推荐窗口，那么他处于发散状态，只是进来商城逛逛，没有明确的购买目的。
认识到这一点后，苏萌和团队将场景加入了个性化推荐引擎，推荐的效果因此获得了显著提升。“光靠算法解决不了问题，我们要让机器理解人，用协同过滤算法去算人与人、物之间的关系。相对于算法，场景扮演着侦察兵的角色。”刘译璟告诉《第一财经周刊》。
将个性化推荐引擎优化到一定程度之后，苏萌开始为百分点公司寻找使用这套系统的客户。对于这家以技术见长的公司来说，拓展客户是比技术突破更大的挑战。“技术强的公司，商务能力一般都比较差。就像人一样，有外向，有内向，我们就是一家内向的公司。”苏萌说。
苏萌只好从自己身边的熟人中找突破点。他在光华管理学院教过的学生中，有一个是活力达电商的高管。“最开始真的是求着人家给一个机会，让我们做测试。先免费让他们使用，觉得效果满意了再收钱。”苏萌说。在陆续达成了与活力达、果皮网等一些中小电商网站的合作后，百分点渐渐在电商行业获得了一些知名 度。
成功与1号店合作成为百分点拓展客户的转折点。在初次听到百分点的合作邀约时，1号店管理团队的态度颇为不屑。1号店有一个近2000人的技术团队，当时已经开发了自己的个性化推荐引擎。但苏萌并不放弃说服1号店的努力。他告诉1号店的管理团队，专业的事情要让专业的人来做。1号店的技术团队虽然庞大，但不可能像百分点这样有超过100个的技术人员专注于开发个性化推荐引擎。 就在1号店管理团队还在犹豫的时候，苏萌提出了一个要求：“给一个机会，我们来比一比。”100万流量进入网站，百分点和1号店的个性化推荐引擎同时测试。百分点引擎分50万流量，1号店引擎分50万流量，看最后谁的购买转化率更高。
在测试中，1号店引擎拿走了最佳的推荐位置，将不那么好的推荐位置留给了百分点。尽管如此，最后百分点引擎的购买转化率还是高出了1号店引擎不少。看到这次测试的结果，1号店的管理团队认可了百分点的技术能力。他们开始和百分点合作，使用百分点提供的个性化搜索引擎。
“拿下1号店对我们来说很重要。有了1号店的背书，获得其他客户的信任就容易多了。”苏萌说。
百分点在2013年开始了一次大转型。王府井百货一直使用百分点为自己的网上商城提供个性化搜索。它希望能够打通自己所有线下门店的用户数据。比如到一个门店消费过的客户，在走进另一家门店消费的时候，门店能够马上识别出这个老客户。他们在这一年找到百分点，询问他们能否帮忙整合线上线下的所有数据。
百分点过去的数据处理业务只针对互联网行业，覆盖的也只有电商和网络媒体两个垂直领域。处理传统行业的数据，对于百分点来说是一个不小的挑战。苏萌仔细地考虑了很久，认为这同时也是一个巨大的机会。他随后做出了决定，让百分点转型，向传统行业提供全套大数据解决方案。
当苏萌告诉百分点团队这一转型计划的时候，团队内部产生了激烈的争论。不少人觉得，这次转型投入太大，会给公司带来极大风险。开发数据处理的底层平台需要一年以上，应用级产品则要3个月到半年。他们认为转型很可能面临两个结果：花费大量人力和时间，最后没做出来；或者最后做出来了，但钱烧完了。
“容易走的路会越走越难。我们吃过的苦，会形成壁垒。”苏萌说服了大家。他清楚转型为向传统行业提供数据解决方案是一个费时费力的大工程，但他相信，百分点会因此积累下更强的竞争优势。
越来越多的传统公司开始意识到利用互联网的重要性。腾讯CEO马化腾在6年前下了一个判断：“未来不会有纯粹的互联网公司。”如今这已成为现实。互联网变成了像水、电、煤一样的社会基础设施。这意味着任何一家公司都可以自由地利用互联网，在商业世界中积极竞争。
TCL公司在2014年2月宣布，TCL将推行互联网战略转型，从智能加互联网、产品加服务两个方面入手改变。TCL投资了5亿元人民币建立O2O平台，从传统的产品中心转向用户中心。
“这两个变化导致很多业务运作都需要数据。”张树鸿说。他是TCL公司O2O平台当时的项目负责人之一。生产智能化产品，需要分析用户的行为数据，然后才能为用户提供更人性化的服务。精准营销和个性化推荐，也对企业在云端收集和处理数据的能力提出了更高的要求。“我们希望的是，外面的公司协助我们，培养TCL公司自己处理数据的能力。用军事打个比方，我们不只要买潜艇，还需要你转让技术。”张树鸿说。他最终选择了百分点公司作为合作的大数据公司。
在跟TCL合作的过程中百分点遇到了不少麻烦。苏萌为传统公司的数据转型提出了一个“百思可”（BASIC）模型。一个传统公司想要成功转型，必须具备5大要素：相信数据的价值（Belief），面向数据的组织架构（Architecture），擅长处理数据的专业团队（Staff），服务器等底层基础设施（Infrastructure）、处理数据的机构能力（Capability）。
TCL向百分点寻求大数据解决方案时，只具备这5大要素其中的一条—信仰。“TCL是一家传统公司，技术能力弱。它的管理层相信数据的力量，这点OK。但是其他4个硬要素它都没有，需要我们帮它一一补上。”苏萌说。百分点花了整整一年时间，为TCL搭建了两个基础平台，延伸开发9大应用系统，包括舆情分析、市场监控、智能推荐、门店营销等工具。在应用了百分点的数据方案后，用户在TCL电商页面停留的时间提高了20%至30%，购买的平均单价提高了30%至40%。
有了传统行业的数据经验积累，百分点在2015年开发出了企业级大数据操作系统（BD-OS）。BD-OS具有可视化操作界面，用户不再需要输入繁琐的代码，只要通过拖拽和配置就能实现大数据处理。如果用个人电脑来类比，相当于从DOS时代进化到了Windows时代。微软Azure云平台、华为云平台和惠普大数据解决方案都将搭载BD-OS销售。
2015年9月，百分点公布获得由光大证券领投的4亿元人民币D轮投资。百分点的4轮融资加起来，超过了6.68亿元人民币。尽管目前还没有实现盈利，百分点的营收一直保持着一个稳定的增长曲线，2014年的全年营收达到了2013年的4倍。
“现在大家都在做应用层的东西，半年就有回报。做底层的研发可能两年才能有回报，但这回报是几十倍的。我们希望自己是一个慢公司。”苏萌说。
技术能够帮助它们实现这一点。通过IP地址等信息辨识不同终端—一台位于北京的电脑，或者一部位于上海的手机，对于商家来说已经不再是难事。如今，它们已经不满足于此了。它们希望能够透过电脑和手机不同大小的屏幕，“看到”其背后坐着的是否是同一个客人。
王府井百货在2013年向苏萌提出了这个要求。苏萌是大数据公司百分点的CEO。王府井百货希望，百分点公司可以帮助其将线上商城和线下门店的所有数据打通。当一个客人来到王府井百货，不管他是走进任何一家门店，还是用手机或者电脑随意浏览线上商城，王府井百货都能够第一时间将他辨认出来。这个要求成为苏萌和百分点公司的转折点。
苏萌2009年创立百分点的时候，只想做一件事情—帮助电商公司学会利用手头掌握的海量数据。6年之后，百分点服务的公司用户已经接近2000家，覆盖了金融、电商、家电、快消、汽车、医疗等多个行业。华为、TCL、1号店等公司都在使用百分点提供的大数据服务。
如今，百分点已经发展成为一家覆盖大数据基础层、管理层和应用层的大数据公司。百分点覆盖了中国超过5亿的终端用户，每天有超过1亿次的个性化推荐，为公司用户提供具有可视化界面的大数据操作系统。用户管理数据不再需要输入复杂的代码，依靠拖拽等几个简单的动作就可实现。他们用标签工厂帮助公司认识自己的用户，描绘用户画像。当用户进入商城，百分点的数据引擎还能针对每个用户的特点，生成独特的个性化推荐。
尽管百分点是一家大数据公司，但苏萌在最开始创立这家公司的时候，甚至都不知道大数据是什么。“2009年的时候，没有人知道大数据这个概念。我们就先这么做了，等到后来大数据概念出来了，我们才发现原来自己做的事情就是大数据。”苏萌告诉《第一财经周刊》。
苏萌是美国康奈尔大学营销模型专业的博士，毕业后在北京大学光华管理学院任教。他花了10多年时间研究如何为消费者数据建模、判断个人偏好，并用个性化信息流的形式为用户推荐信息，在数据营销、个性化营销和消费者行为量化模型等方面积累了不少研究成果。
在光华管理学院MBA的课堂上，苏萌遇到了自己的合伙人。2009年正是电商在中国兴起的时候。京东在这一年才拿到2000万美元的融资，淘宝半年的销售额只是约等于如今“双11”一天的销售额。苏萌发现这些电商网站拥有海量的数据，但它们并不懂得如何使用这些数据。而过去的10多年时间里，他正好一直在研究这件事情。苏萌和合伙人商量后决定，成立一家为电商网站做个性化推荐引擎的技术公司。
当时全球互联网行业中，个性化推荐引擎做得最好的是亚马逊。亚马逊电子商城上35%的销售额，都是由这一套个性化推荐引擎带来的。但亚马逊并不对外开放这套技术。中国也几乎没有公司涉及这一领域，只有京东在尝试开发自己的个性化推荐引擎，但做得并不成熟。
苏萌和团队花了半年时间，开发出了个性化推荐引擎的第一个版本，并正式对外提供服务。但这个版本不太能让人满意。当时他们只有一台服务器，担负着所有的数据收集、推荐算法和服务程序。随后的一年半时间里，他们一直在做同一件事情，不停开发和完善百分点的个性化推荐引擎。
苏萌要求百分点的个性化推荐引擎要做到实时，响应速度达到毫秒级别。一个全新的网站接入，只要数据量足够，几秒钟后就能够生成推荐结果。要实现这一效果，在算法上难度不小。过去的非实时推荐引擎，是等到所有数据收集都完成之后才开始计算。而实时推荐引擎需要增量计算，将静态的数据改成动态的数据流，来一点数据计算一点。
苏萌和团队最初认为算法就是一切。他们将精力全投入到了算法的突破上，每天阅读国外最新发表的算法学术论文，也尝试过热传导计算等多种先进的算法。但后来他们慢慢发现，算法并不是全部，更关键的是对用户购物场景的理解和判断。
简单来说，用户在网上购物时，有聚焦和发散两种状态。如果一个用户进来，先选择了“大家电”类别，然后选择了“电视”，再点击了“液晶电视”。这个用户就处于聚焦状态，带有强烈而明确的购买目的。如果用户进来后，先点击了首页的推荐大图，然后又点击了旁边的其他推荐窗口，那么他处于发散状态，只是进来商城逛逛，没有明确的购买目的。
认识到这一点后，苏萌和团队将场景加入了个性化推荐引擎，推荐的效果因此获得了显著提升。“光靠算法解决不了问题，我们要让机器理解人，用协同过滤算法去算人与人、物之间的关系。相对于算法，场景扮演着侦察兵的角色。”刘译璟告诉《第一财经周刊》。
将个性化推荐引擎优化到一定程度之后，苏萌开始为百分点公司寻找使用这套系统的客户。对于这家以技术见长的公司来说，拓展客户是比技术突破更大的挑战。“技术强的公司，商务能力一般都比较差。就像人一样，有外向，有内向，我们就是一家内向的公司。”苏萌说。
苏萌只好从自己身边的熟人中找突破点。他在光华管理学院教过的学生中，有一个是活力达电商的高管。“最开始真的是求着人家给一个机会，让我们做测试。先免费让他们使用，觉得效果满意了再收钱。”苏萌说。在陆续达成了与活力达、果皮网等一些中小电商网站的合作后，百分点渐渐在电商行业获得了一些知名 度。
成功与1号店合作成为百分点拓展客户的转折点。在初次听到百分点的合作邀约时，1号店管理团队的态度颇为不屑。1号店有一个近2000人的技术团队，当时已经开发了自己的个性化推荐引擎。但苏萌并不放弃说服1号店的努力。他告诉1号店的管理团队，专业的事情要让专业的人来做。1号店的技术团队虽然庞大，但不可能像百分点这样有超过100个的技术人员专注于开发个性化推荐引擎。 就在1号店管理团队还在犹豫的时候，苏萌提出了一个要求：“给一个机会，我们来比一比。”100万流量进入网站，百分点和1号店的个性化推荐引擎同时测试。百分点引擎分50万流量，1号店引擎分50万流量，看最后谁的购买转化率更高。
在测试中，1号店引擎拿走了最佳的推荐位置，将不那么好的推荐位置留给了百分点。尽管如此，最后百分点引擎的购买转化率还是高出了1号店引擎不少。看到这次测试的结果，1号店的管理团队认可了百分点的技术能力。他们开始和百分点合作，使用百分点提供的个性化搜索引擎。
“拿下1号店对我们来说很重要。有了1号店的背书，获得其他客户的信任就容易多了。”苏萌说。
百分点在2013年开始了一次大转型。王府井百货一直使用百分点为自己的网上商城提供个性化搜索。它希望能够打通自己所有线下门店的用户数据。比如到一个门店消费过的客户，在走进另一家门店消费的时候，门店能够马上识别出这个老客户。他们在这一年找到百分点，询问他们能否帮忙整合线上线下的所有数据。
百分点过去的数据处理业务只针对互联网行业，覆盖的也只有电商和网络媒体两个垂直领域。处理传统行业的数据，对于百分点来说是一个不小的挑战。苏萌仔细地考虑了很久，认为这同时也是一个巨大的机会。他随后做出了决定，让百分点转型，向传统行业提供全套大数据解决方案。
当苏萌告诉百分点团队这一转型计划的时候，团队内部产生了激烈的争论。不少人觉得，这次转型投入太大，会给公司带来极大风险。开发数据处理的底层平台需要一年以上，应用级产品则要3个月到半年。他们认为转型很可能面临两个结果：花费大量人力和时间，最后没做出来；或者最后做出来了，但钱烧完了。
“容易走的路会越走越难。我们吃过的苦，会形成壁垒。”苏萌说服了大家。他清楚转型为向传统行业提供数据解决方案是一个费时费力的大工程，但他相信，百分点会因此积累下更强的竞争优势。
越来越多的传统公司开始意识到利用互联网的重要性。腾讯CEO马化腾在6年前下了一个判断：“未来不会有纯粹的互联网公司。”如今这已成为现实。互联网变成了像水、电、煤一样的社会基础设施。这意味着任何一家公司都可以自由地利用互联网，在商业世界中积极竞争。
TCL公司在2014年2月宣布，TCL将推行互联网战略转型，从智能加互联网、产品加服务两个方面入手改变。TCL投资了5亿元人民币建立O2O平台，从传统的产品中心转向用户中心。
“这两个变化导致很多业务运作都需要数据。”张树鸿说。他是TCL公司O2O平台当时的项目负责人之一。生产智能化产品，需要分析用户的行为数据，然后才能为用户提供更人性化的服务。精准营销和个性化推荐，也对企业在云端收集和处理数据的能力提出了更高的要求。“我们希望的是，外面的公司协助我们，培养TCL公司自己处理数据的能力。用军事打个比方，我们不只要买潜艇，还需要你转让技术。”张树鸿说。他最终选择了百分点公司作为合作的大数据公司。
在跟TCL合作的过程中百分点遇到了不少麻烦。苏萌为传统公司的数据转型提出了一个“百思可”（BASIC）模型。一个传统公司想要成功转型，必须具备5大要素：相信数据的价值（Belief），面向数据的组织架构（Architecture），擅长处理数据的专业团队（Staff），服务器等底层基础设施（Infrastructure）、处理数据的机构能力（Capability）。
TCL向百分点寻求大数据解决方案时，只具备这5大要素其中的一条—信仰。“TCL是一家传统公司，技术能力弱。它的管理层相信数据的力量，这点OK。但是其他4个硬要素它都没有，需要我们帮它一一补上。”苏萌说。百分点花了整整一年时间，为TCL搭建了两个基础平台，延伸开发9大应用系统，包括舆情分析、市场监控、智能推荐、门店营销等工具。在应用了百分点的数据方案后，用户在TCL电商页面停留的时间提高了20%至30%，购买的平均单价提高了30%至40%。
有了传统行业的数据经验积累，百分点在2015年开发出了企业级大数据操作系统（BD-OS）。BD-OS具有可视化操作界面，用户不再需要输入繁琐的代码，只要通过拖拽和配置就能实现大数据处理。如果用个人电脑来类比，相当于从DOS时代进化到了Windows时代。微软Azure云平台、华为云平台和惠普大数据解决方案都将搭载BD-OS销售。
2015年9月，百分点公布获得由光大证券领投的4亿元人民币D轮投资。百分点的4轮融资加起来，超过了6.68亿元人民币。尽管目前还没有实现盈利，百分点的营收一直保持着一个稳定的增长曲线，2014年的全年营收达到了2013年的4倍。
“现在大家都在做应用层的东西，半年就有回报。做底层的研发可能两年才能有回报，但这回报是几十倍的。我们希望自己是一个慢公司。”苏萌说。