36Kr获悉，数据洞察SaaS服务商“马蒙数据”已完成PreA轮2300万元融资，投资方为晶亚资本。本次融资金额将用于产品研发和技术升级，为客户提供更好、更专业的服务。
“联合码数据”于2020年5月上线，原名“新灯塔数据”，专注于从消费数据中洞察和优化，从而帮助品牌主建立起能够全面监控产品、服务和用户的数据洞察体系。目前已积累了3000多张细分类别的行业地图。
“toC行业的爆发需要更多的市场机会和时间窗口，toB的蓬勃发展是在不断孕育和孵化中成长起来的。”
“联合码数据”团队告诉36Kr，从toC向toB转移，最大的困难是找到一个可以靠产品实力和软件本身取胜的商业模式，而不是单纯依靠营销和模式创新。在调查了包括CRM和ERP在内的五六个方向后，团队看中了数据洞察SaaS的市场潜力。基于电商消费多年积累的海量线上数据，如何挖掘其存量价值，如何让企业完成数据驱动的决策体系，是全行业的命题。
## AI算法数据洞察，针对高客户单价。
几千块钱的工具型SaaS通常以一定的亮点功能取胜，但其同质化往往严重，不利于其后期发展。相比跑量，“联合码数据”想找一个客户单价相对较高的产品逻辑。对于企业服务，深度数据挖掘往往会产生比托管SaaS更大的价值，更容易满足企业客户的支付需求，从而实现高客户单价。
“要想真正使用数据，就必须通过洞察的手段实现数据的价值。对于消费企业来说，整个价值就是产品和服务的迭代改进；一是用户交易和营销效果的直接体现。”
市场调研始于2019年上半年，半年后，“马蒙数据”开始向数据洞察方向深化努力，从无到有的打磨初期产品到推出，用了一年多的时间。核心团队具有开发、产品、销售三位一体的优势。创始人团队拥有海外巨头SaaS长期的产品经验和销售基因。
传统数据系统(ERP、CRM等)。)只能告诉客户发生了什么，并根据标准数据量化统计。但数据中蕴含着大量的信息价值，这是单纯的销售BI工具无法回答的，只能通过大数据、文本、图片和视频识别、非结构化标签算法、行业地图算法等技术来实现。这四点是联合代码数据的核心竞争力。
# #为中大型客户实现价值挖掘。
近十年来，国内电商SaaS行业发展迅速，在业务逻辑上能够与海外独角兽竞争的企业出现在各个子赛道。比如有赞、魏梦等。已经崛起为基于平台的制造商，并正在走向市值超过1800亿美元的下一个Shopify聚水潭和广韵科技弥补了海外市场EPR领域的空缺，估值已经达到数十亿美元的水平。但“联合码数据”切入的SaaS洞察目前仍是蓝海，海外市场以JungleScout为代表，处于A轮，估值10亿美元，而头部玩家尚未出现在国内版图。
与海外相比，国内市场进入市场较晚，但在电商平台的教育下，企业客户的需求模式趋于一致，有利于SaaS服务商在产品开发方面快速搭建基础设施。因此，在过去的十年里，SaaS的大量国内电子商务都利用了这股风。“基本建设”完成后，再过三五年，数据洞察等深度价值挖掘模块即将迎来创业成长期。
“如果产品更加通用，目标客户群可能在10万左右。在客户单价较高的情况下，国内数百亿的电商市场足以催生一批优质独角兽企业。”
在中国，分析企业客户数据的企业，如厕神数据，已经得到市场的有效验证。从消费和电商行业来看，由于行业属性的结合，起步时间略晚。《马蒙数据》选取了家电、母婴美容护理等行业。作为发展初期的品牌客户。谈及客户的认知水平，团队直言：“卖家的需求一直领先于我们的产品迭代，但同时，市场教育目前也是非常必要的。”目前，“马蒙数据”已经服务于美的、公牛、洁丽雅、古佳家居、Babycare等头部品牌。
教育需要人工销售和服务，更需要产品创新和体验提升。“联合码数据”显示，目标客户为腰部以上企业，即大客户和中客户，客户GMV基本在5亿以上，与他们追求高客户单价的商业逻辑是一致的。对于具备一定数据研发能力的大客户，“联合码数据”采用整套解决方案，为客户实现数据私有化和内部协同；对于中型客户，按照低起步价、整体数据规模的模块化业务计划定价，平均客户单价在20万左右。
对SaaS来说，关键是如何解决“产品同质化”和“化整为零”的问题。产品创新要有与行业客户深挖的能力，避免产品长期同质化，客户数据需求的更深耦合也会增加客户粘性和转移成本。化整为零就是将较高的客户单价分成若干个客户单价中等的模块进行标准化销售，这不仅降低了客户的决策门槛，也是积累高客户单价的基础。
目前，“联合码数据”服务了包括部分标杆企业在内的数十家品牌客户，回购率100%，回购金额180%。2021年初至5月，联合码数据新签合同收入复合增长率达到51%。
“通过9件9包等价格战实现营销目标的大品牌并不多。消费市场的底层逻辑仍然是产品逻辑和客户需求逻辑。”
2021年，数字经济已经渗透到各行各业，但企业使用数据的能力却低于我们的想象。面对时代潮流，企业服务业要做的就是通过产品来降低这些企业的焦虑。未来，“联合码数据”将继续为消费品牌主保驾护航。为了在新消费时代不被数据蒙蔽，
每一个品牌都应该有一套自己的数据洞察与改善系统。
