Data-Analytics-Startup Quantta Analytics beschafft Pre-Series-A-Finanzierung
Veröffentlicht: 2017-06-26Das Datenanalyse-Startup Quantta Analytics verwendet Geolokalisierungsdaten, um das Verbraucherverhalten vorherzusagen
Das Datenanalyse-Startup Quantta Analytics hat in seiner Pre-Series-A-Runde einen nicht genannten Finanzierungsbetrag aufgebracht . Die Runde wurde von nicht genannten Unternehmern und Investoren aus Indien und dem Silicon Valley angeführt.
Quantta wird die Finanzierung verwenden, um seinen Tech-Stack zu verbessern, das Kerntechnologieteam zu stärken und seine Präsenz in verschiedenen Städten Indiens auszubauen. Außerdem ist das Startup dabei, Quantta Labs im Silicon Valley aufzubauen.
„Ohne Big-Data-Analytics sind Unternehmen blind und taub und wandern wie Rehe auf der Autobahn ins Web.“ – Geoffrey Moore, Autor von Crossing the Chasm & Inside the Tornado.
Geoffrey hat diese Aussage im Jahr 2012 gemacht. Ritesh Bawri, der Gründer von Quantta Analytics, hat die Hitze jedoch viel früher gespürt. 1999 gründete er sein erstes Datenanalyseunternehmen, Cijen Inc in den USA, und schloss es nach drei Jahren. 2014, fast 15 Jahre später, betrat er mit Quantta Analytics erneut den Analytics-Bereich. Aber dieses Mal in Indien, als er die Gelegenheit hatte, zurück in die USA zu gehen und dort das Unternehmen zu gründen.
„Ich stimme zu, dass Indien ein schwieriger Markt ist. Den Kunden zu gewinnen ist schwierig, aber wo in aller Welt ist es dann einfach? Außerdem war die Hauptvoraussetzung für den Aufbau von Quantta Analytics in Indien die Überzeugung, dass Indiens Daten nur in Indien bleiben sollten. Derzeit reisen Unmengen von Daten unseres Landes in alle Teile der Welt. Und wir wollten etwas bauen, das dazu beitragen kann, die Daten auf einzigartige Weise innerhalb des Landes zu halten“, beginnt Ritesh.
Heute interpretiert und entschlüsselt Quantta Analytics mit seiner zum Patent angemeldeten Datenfusionstechnologie dunkle Daten für seine Verbraucher in Echtzeit. Das 14-köpfige Team von Quantta besteht aus Mathematikern, PhDs, Statistikern und Ingenieuren des MIT, Harvard, der University of Michigan, der University of Maryland, des IIT und des ISI.
Es arbeitet bereits mit über 100 Kunden in den Bereichen Mikrofinanz, BFSI, Einzelhandel, Gastgewerbe, Lebensmittel und Getränke, Logistik, Energie und Gesundheitswesen zusammen. Zu seinen wichtigsten Kunden gehören unter anderem State Bank of India, Kotak, Fullerton, IDFC, Muthoot , Mannapuram, Ujjivan, Capital First, McDonald's und Starbucks.
Quantta ist in ganz Indien präsent. Die Lösungen werden von Bengaluru aus entwickelt und die Geschäftsentwicklung findet größtenteils außerhalb von Mumbai statt. Auch aus Sicht der Datenverfügbarkeit haben sie bereits 200 Top-Städte Indiens abgedeckt.
Quantta Analytics: 10 Jahrzehnte Erfahrung in einem Unternehmen vereint
Wie Ritesh mitteilte, ist seine Familie in den letzten 100 Jahren stark im Fertigungsgeschäft tätig. Als Nachkomme eines solchen Vermächtnisses liegt ihm die Führung eines Unternehmens im Blut. Ebenso wie die Suche nach einer tragfähigen Geschäftsmöglichkeit.
Seine ersten Erfahrungen mit Datenanalyse bekam er 1999, als er seinen MBA an der University of Michigan abschloss. Mit seiner ersten Firma Cijen Inc arbeitete er an der These von menschlichen personenbezogenen Daten.
„Die persönlichen Daten eines jeden Menschen sind sehr wertvoll, und wir wollten einen Rahmen schaffen, in dem Einzelpersonen diese Informationen auf kontrollierte Weise teilen können, ohne ihre Privatsphäre zu beeinträchtigen“, sagt Ritesh.
Also entwickelte er eine kundenorientierte Datenschutzlösung – eine analytische Engine, um Kunden und Unternehmen anonym zu verbinden.
Nach drei Jahren kehrte er jedoch nach Indien zurück, um sein Familienunternehmen zu führen. Obwohl die Leidenschaft für Daten immer noch da war, fand er erst 2014 eine Gelegenheit, wieder in diesen Bereich einzusteigen. Zu diesem Zeitpunkt beschloss seine Familie, in etwas Intellektuelleres und IT-getriebeneres einzusteigen. „Data Analytics passt ganz natürlich in diese Rolle“, sagt er mit einem Grinsen.
Wenn die Geographie das menschliche Verhalten diktiert: Die Idee, die Quantta inspiriert
Mit dieser Prämisse im Hinterkopf tauchte Ritesh tief in den Datenanalysesektor ein. Bei seinem Vorhaben wurde er von Binod Kumar Bawri, Vinay Bawri und Pradip Bansal, den amtierenden Vorstandsmitgliedern von Quantta Analytics, unterstützt .
Ritesh teilt mit: „Der Name Quantta wurde von Vinay geprägt. Seine Wurzeln stammen aus dem Begriff Quantum Mind, der die Hypothese darstellt, dass die klassische Mechanik das Bewusstsein nicht erklären kann und dass quantenmechanische Phänomene eine Rolle bei der Erklärung des Bewusstseins spielen können. In ähnlicher Weise waren wir der Überzeugung, dass die geschaffene Lösung menschliches Verhalten auf eine Weise erklären würde, die noch nie zuvor gemacht wurde.“
Die Idee war, einen datenwissenschaftlichen und analysebasierten Tech-Stack zu entwickeln, der den Unternehmen dabei helfen kann, tägliche strategische Entscheidungen auf der Grundlage des menschlichen Verhaltens in unmittelbarer Nähe zu treffen.
Er fügte hinzu: „Die Art der Entscheidungen, die ich als Verbraucher treffe, wird weitgehend davon bestimmt, wo ich lebe oder arbeite. Ich bin nicht jeden Tag 25 km unterwegs, um etwas zu unternehmen. Wir können also sagen, dass unsere Entscheidungen hauptsächlich vom hyperlokalen Markt um uns herum bestimmt werden.“
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Daher versucht Quantta Analytics, ein grundlegendes Verständnis dafür aufzubauen, was die Geographie wirklich bedeutet. Was sind die Elemente in diesem geografischen Gebiet und wie können sie interpretiert werden, um Einblicke in das Verbraucherverhalten zu erhalten? „Dies ist nützlich, da letztendlich alle Unternehmen potenzielle Verbraucher ansprechen möchten und sie verstehen müssen, wen sie ansprechen möchten und wo sie ansprechen möchten“, sagte Ritesh.
Ein typischer Anwendungsfall hierfür kann sein – die Identifizierung des potenziellen Standorts für die Platzierung des nächsten Geldautomaten für eine Bankfiliale in beispielsweise Delhi. „Wir haben ein ähnliches Projekt mit der State Bank of India in Mumbai durchgeführt. Wir haben ganz Mumbai analysiert und ihnen geholfen, herauszufinden, wo sie ihre Filialen und Geldautomaten eröffnen können“, sagt Ritesh.
Es gab Unternehmen wie McKinsey usw., die diese Art von Analysen durchführen. Aber all das wurde auf Makroebene getan und zielte auf ganze Städte wie Delhi, Mumbai usw. ab. „Wir sagen Ihnen, wo die Möglichkeiten auf wirklicher Mikroebene liegen – in einem Umkreis von 500 Quadratmetern, an jedem Ort und in jeder Stadt in Indien“, behauptet Ritesh.
Wie Quantta Analytics menschliches Verhalten analysiert
An der Verbraucherfront bietet Quantta Analytics ein Dashboard, bei dem sich ein Benutzer anmelden und seine Abfragen eingeben kann. Aber am Ende läuft ein komplizierter Tech-Stack, der auf der Grundlage von über 300 Datenpunkten aufgebaut ist . Dazu gehören die sozialen, wirtschaftlichen, demografischen, verhaltensbezogenen und kulturellen Daten einer Person.
„Was wir tun, nennt man Datenfusion, bei der wir Daten mit Deep-Learning-Expertise mischen und eine Datenstruktur in einem interpretierbaren Format darüber aufbauen“, erklärt Ritesh.
Er fügt hinzu: „Mit Hilfe unseres Algorithmus quantifizieren wir die Daten – und fügen dadurch verschiedene Teilmengen hinzu – und bauen dann darüber hinaus eine Empfehlungsmaschine auf. So kann beispielsweise ein Nike-Schuhverkäufer Quantta Analytics verwenden, um Antworten auf typische marketing-/vertriebsbezogene Fragen zu erhalten, wie z. B. „Wen verkaufen, wann verkaufen, was verkaufen, wo verkaufen und mehr“. Was wiederum einzigartig ist, ist, dass es eine sehr Mikroanalyse wäre.“
Das Team bezieht die erforderlichen Daten aus öffentlich zugänglichen Regierungsquellen sowie durch proprietäre Datenpartnerschaften mit Banken, privaten Institutionen usw. „Im Datengeschäft erhalten Sie mit der Anzahl der Kunden, mit denen Sie gearbeitet haben, umso mehr Zugriff auf einen großen Stapel von Dateien. Diese Daten helfen außerdem beim Aufbau eines tieferen Verständnisses einer bestimmten Umgebung/Geografie. Aus Gründen der Zahlen, wenn wir argumentieren, dann müssen zu einem bestimmten Zeitpunkt 50-60 Milliarden Datenpunkte um uns herum vorhanden sein“, sagt Ritesh.
Während es früher sechs Wochen dauerte, eine kundenspezifische Oberfläche für ein Unternehmen zu entwickeln, ist die durchschnittliche Zeit heute auf drei bis vier Stunden gesunken .
Die Reise von Quantta Analytics: Von 10 zu über 100 Kunden
Anfangs war es für das Team von Quanta Analytics ziemlich schwierig, Kunden in Indien zu gewinnen, da es sich um einen preissensiblen Markt handelt. „Für uns wurde es schwieriger, weil wir uns nur auf den indischen Markt konzentrieren. Im Gegensatz zu vielen unserer Kollegen, die dem Hybridmodell folgen, eine Lösung im Land zu entwickeln und dann im Ausland zu verkaufen“, sagt Ritesh.
Während er über die Gewinnung von Kunden spricht, sagt er: „Wir haben lange gebraucht. Die Leute wollten nicht zuhören und ehrlich gesagt mussten wir mehrmals an die gleiche Tür klopfen, nur um unser Produkt zu erklären. Vor allem das, was wir bauten, war damals extrem neu und edel. Die Leute haben einen solchen Service noch nie genutzt, und die Preisgestaltung selbst war schwierig.“
Ritesh glaubt, dass in diesen schwierigen Zeiten das einzige, was ihrem Geschäft geholfen hat, Beharrlichkeit war. „Wir haben immer wieder bei einem Kunden an die Tür geklopft. Und ich denke, nach und nach begannen sie, das Potenzial des Produkts zu erkennen“, fügt er hinzu.
Laut Ritesh brauchte das Team von Quantta Analytics drei Monate, um die ersten 10 Kunden sowohl zahlend als auch nicht zahlend zu gewinnen.
Wie Ritesh sagt: „Als wir anfingen, war Data Science und Analytics ein sehr aufstrebender Markt in Indien. Obwohl die Menschen den wahren Wert von Daten auch heute noch nicht verstehen, benötigten sie damals fast jedes Mal einen Proof of Concept, um dem Produkt zu vertrauen und zu verstehen, wie schön es ihren Entscheidungsfindungszyklus im Alltag beeinflussen kann. Aber der Vorteil, den wir hatten, war, als wir dieses kostenlose Projekt lieferten, sie liebten es und wir bekamen immer wieder Stammkunden auf Empfehlungsbasis.“
Das Unternehmen fing an, kleine Projekte mit einem durchschnittlichen Preis von 775 $ (50.000 INR) zu bekommen. Außerdem dauerte es sechs bis zwölf Monate, bis sie ihren ersten Großkunden erreichten. Jetzt haben ihre Projekte jedoch eine durchschnittliche Ticketgröße von 100.000 US-Dollar. Und sie arbeiten mit einer prominenten Kundenliste von über 100+, von denen über 70 % Banken sind, während die restlichen 30 % grob dem Einzelhandel zugeordnet werden können.
„Ich denke, was für uns funktioniert hat, war unsere Genügsamkeit. Wir hatten keine luxuriösen Büros und ausgefallene Gehälter. Wir bauen ein kosteneffizientes, chancenorientiertes Produkt, bei dem wir qualitativen Wert geschaffen und auch Geld verdient haben. Ich denke also, dass der indische Markt diese Stücke anbietet und schätzt“, sagt Ritesh.
Wie Quantta Analytics mit dem Wettbewerb im Bereich der Datenanalyse umgeht
Laut Ritesh ist die Datenanalyse ein äußerst wettbewerbsintensiver Bereich, und hier tritt der Wettbewerb in verschiedenen Formaten auf. „Sie denken vielleicht, dass mein Konkurrent ein Datenanalyseunternehmen ist, aber tatsächlich könnte es ein Kartenunternehmen sein. Als wir anfingen, gab es nur sehr wenige Leute, die diese Art von Service anboten, der ein tiefes Verständnis des Marktes beinhaltete und sich der Vorhersage des Verbraucherverhaltens hingab, insbesondere im indischen Verbraucherbereich. In den letzten drei Jahren haben sich einige weitere dem Zug angeschlossen. Ich werde nicht zu viele nennen, da sich die meisten Unternehmen immer noch auf den globalen Markt konzentrieren.“
Indiens Datenmenge ist so groß, so vielfältig und marginal, dass es viele Nischen gibt, aus denen die Konkurrenz kommen kann . Derzeit zielen viele Unternehmen auf unterschiedliche Datensätze ab und entwickeln einen völlig neuen Analysealgorithmus für verschiedene Branchen. Im Wesentlichen ist dies also wirklich der Anfang.
Ritesh behauptete jedoch, dass das, was sie zu tun versuchten, noch von keinem anderen Unternehmen als vollständig integrierter Prozess durchgeführt worden sei.
„Verschiedene Datenerfassungsorganisationen sammeln Daten aus organisierten Quellen und sie haben sehr spezifische Datenpunkte und sie verkaufen ihre Geschäfte um sie herum. Mckinsey führt Makrostudien über Indien durch und macht damit Geld. Fundoodata baut Daten über KMU auf. Indische Unternehmen haben gerade erst begonnen, den Wert von Daten zu verstehen, und wir werden die richtige Marktgröße erst in ein paar Jahren kennen.“
Unter der Bedingung der Anonymität sagte ein teilnehmender Investor zu Inc42: „Der Bereich der Datenanalyse ist ein sehr aufregender Bereich. Ritesh und sein Team haben sowohl in Indien als auch in den USA eine lange Geschichte. Wenn Sie das Produkt durchgehen, stellen Sie fest, dass es sich um ein einzigartiges Unternehmen in einer sehr heißen Gegend in Indien handelt.“
Anmerkung der Redaktion
Wie von Ritesh zu Recht festgestellt, befindet sich der Datenanalysemarkt in Indien noch in einem sehr jungen Stadium. Vor zehn Jahren gab es solche Unternehmen in Indien noch nicht einmal. Aber heute haben wir Startups wie DataCultr, das das Verhalten von Smartphone-Nutzern tiefgehend analysiert, Heckyl, das Risiko- und Handelsanalysen weltweit vorhersagt, unter anderem, die einen globalen Vorteil erlangen und gesunde Einnahmen erzielen. Aber McKinsey und Fundoodata sind die beiden führenden Namen, die geografische Analysen abdecken, zusammen mit internationalen Namen wie Esri, LogiBI usw. Mit über 1 Milliarde Einwohnern und Vielfalt in jeder Ecke liegt die Chance im Vergleich zu den globalen Pendants bei über Billionen Dollar.
Daten an sich sind keine magische Sache. In Wirklichkeit ist es die Funktion der Vorstellungskraft – wie gut Sie in der Lage sind, Anwendungsfälle und Algorithmen darum herum zu bauen. Fliegende Drohnen und selbstfahrende Autos basieren alle auf den Prämissen funktionaler Daten, die ein Objekt von einem Ort zum anderen bewegen. Wir kratzen also buchstäblich nur an der Oberfläche dessen, was Daten bewirken können.
Die Technologie, die Quantta Analytics im Bereich der Datenanalyse an Bord bringt, ist sicherlich einzigartig, aber auf ihre Art auch herausfordernd. Wie gut das Unternehmen die Startup-Förderung nutzen, in Zukunft monetarisieren und die Eintrittsbarrieren auch in Zukunft hoch halten kann, bleibt abzuwarten.