データ分析のスタートアップ Quantta Analytics がプレシリーズ A の資金を調達
公開: 2017-06-26データ分析のスタートアップ Quantta Analytics は、地理位置情報データを使用して消費者の行動を予測します
データ分析のスタートアップである Quantta Analytics は、プレシリーズ A ラウンドで非公開の資金を調達しました。 このラウンドは、インドとシリコンバレーの非公開の起業家と投資家によって主導されました。
Quantta はこの資金を、技術スタックの強化、コア技術チームの強化、およびインドのさまざまな都市でのプレゼンスの拡大に使用します。 また、スタートアップはシリコンバレーに Quantta Labs を設立中です。
「ビッグデータ分析がなければ、企業は盲目で耳が聞こえず、高速道路を走る鹿のように Web に飛び出します。」 – Geoffrey Moore、Crossing the Chasm & Inside the Tornado の著者。
Geoffrey は 2012 年にこの声明を発表しました。しかし、Quantta Analytics の創設者である Ritesh Bawri は、それよりもずっと早く熱を感じていました。 1999 年、彼は最初のデータ分析会社である Cijen Inc を米国に設立し、3 年後に閉鎖しました。 それからほぼ 15 年後の 2014 年に、彼は再び Quantta Analytics で分析分野に参入しました。 しかし、今回はインドで、彼が米国に戻って会社を立ち上げる機会を得たときです。
「インドが難しい市場であることには同意します。 顧客を獲得するのは難しいですが、世界のどこで簡単に獲得できますか? また、インドで Quantta Analytics を構築する主な前提は、インドのデータはインドだけにとどめるべきだという信念でした。 現在、わが国の大量のデータが世界中に移動しています。 そして、独自の方法で国内のデータを保持するのに役立つものを構築したかったのです」と Ritesh は始めます。
現在、特許出願中のデータ フュージョン テクノロジーを使用して、Quantta Analytics は消費者のためにダーク データをリアルタイムで解釈および解読しています。 Quantta の 14 人のチームは、MIT、ハーバード、ミシガン大学、メリーランド大学、IIT、ISI の数学者、博士号、統計学者、エンジニアで構成されています。
マイクロファイナンス、BFSI、小売、ホスピタリティ、食品と飲料、ロジスティクス、エネルギー、ヘルスケアの 100 以上のクライアントと既に連携しています。 主なクライアントには、State Bank of India、Kotak、Fullerton、IDFC、Muthoot 、 Mannapuram、Ujjivan、Capital First、マクドナルド、スターバックスなどがあります。
Quantta は全インドで存在感を示しています。 ソリューションはベンガルールで構築され、事業開発は主にムンバイで行われています。 また、データの可用性の観点から、彼らはすでにインドの 200 の主要都市をカバーしています。
Quantta Analytics: 10 年の経験を 1 つのベンチャーに融合
Ritesh が語ったように、彼の家族は過去 100 年間、目立って製造業に携わってきました。 そのような遺産の子孫であるため、ビジネスを運営することは彼の血筋です。 実行可能なビジネスチャンスを見つけることでした。
1999 年、ミシガン大学で MBA を取得しているときに、初めてデータ分析を体験しました。 彼の最初の会社である Cijen Inc では、人間の個人データの論文に取り組みました。
「あらゆる人間の個人情報は非常に貴重です。プライバシーを侵害することなく、個人が管理された方法でその情報を共有できるフレームワークを作成したかったのです」と Ritesh 氏は言います。
そこで彼は、顧客重視のプライバシー ソリューション、つまり顧客と企業を匿名でつなぐ分析エンジンを開発しました。
しかし、3 年後、彼は家業を営むためにインドに戻りました。 データへの情熱はまだ残っていましたが、2014 年に再びこの分野に参入する機会を見つけました。彼の家族は、より知的で IT 主導の分野に参入することを決めたのです。 「データ分析はその役割に非常に自然に適合します」と彼は笑いながら言います。
地理が人間の行動を決定するとき: Quantta にインスピレーションを与えるアイデア
この前提を念頭に置いて、Ritesh はデータ分析部門に深く入り込みました。 彼の努力には、Quantta Analytics の取締役代理である Binod Kumar Bawri、Vinay Bawri、Pradip Bansal が加わりました。
Ritesh 氏は次のように述べています。 そのルーツは、古典力学では意識を説明できず、量子力学的現象が意識を説明する役割を果たしている可能性があるという仮説である Quantum Mind という用語に由来します。 ほぼ同じように、作成されたソリューションは、これまでに行われたことのない方法で人間の行動を説明するために飛躍するだろうというのが私たちの信念でした。」
そのアイデアは、企業が近くでの人間の行動に基づいて日々の戦略的意思決定を行うのに役立つ、データ サイエンスと分析ベースの技術スタックを開発することでした。
彼はさらに、「私が消費者として行う選択の種類は、主に私が住んでいる場所や働いている場所によって形作られます. 何かをするために 25 km 移動するのは毎日ではありません。 したがって、私たちの選択は主に私たちの周りのハイパーローカルな市場によって左右されていると言えます。」
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このように、Quantta Analytics は、地理が実際に何を意味するのかを根本的に理解することを試みています。 この地理的領域の要素は何ですか?また、それらをどのように解釈して消費者行動への洞察を得ることができますか? 「最終的にはすべての企業が潜在的な消費者をターゲットにしたいと考えており、誰をターゲットとし、どこをターゲットにしたいかを理解する必要があるため、これは便利です」と Ritesh 氏は述べています。
これの典型的な使用例は、たとえばデリーにある銀行支店の次の ATM を配置する潜在的な場所を特定することです。 「ムンバイのインド州立銀行と同様のプロジェクトを行いました。 私たちはムンバイ全体を分析し、支店や ATM を開設する場所を見つける手助けをしました」と Ritesh 氏は語ります。
この種の分析を行うマッキンゼーなどの企業があります。 しかし、これらはすべて、デリーやムンバイなどの都市全体を対象としたマクロ レベルで行われています。インドでは」と Ritesh は言います。
Quantta Analytics が人間の行動を分析する方法
消費者の面では、Quantta Analytics は、ユーザーがログインしてクエリを入力できるダッシュボードを提供します。 しかし、バックエンドでは、300 以上のデータ ポイントに基づいて構築された複雑な技術スタックが実行されています。 これには、個人の社会、経済、人口統計、行動、文化に関するデータが含まれます。
「私たちが行っているのはデータ フュージョンと呼ばれるもので、データをディープ ラーニングの専門知識とブレンドし、その上に解釈可能な形式でデータ構造を構築します」と Ritesh 氏は説明します。
彼は次のように付け加えています。 たとえば、Nike の靴の販売業者は Quantta Analytics を使用して、誰に、いつ、何を、どこで販売するかなど、一般的なマーケティング/販売関連のクエリに対する回答を得ることができます。 ここでもユニークなのは、非常に微量分析になるということです。」
チームは、公的に入手可能な政府の情報源から、また銀行や民間機関などとの独自のデータ パートナーシップを通じて、必要なデータを調達します。データの。 このデータは、特定の地域/地理をより深く理解するのに役立ちます。 数字のために言えば、ある時点で私たちの周りには 500 ～ 600 億のデータ ポイントが存在するはずです」と Ritesh 氏は言います。
以前は、企業向けにカスタマイズされたインターフェイスを開発するのに 6 週間かかっていましたが、現在では平均時間が 3 ～ 4 時間に短縮されています。
クォンタ アナリティクス ジャーニー: 10 から 100 以上のクライアント
インドは価格に敏感な市場であるため、当初、Quanta Analytics チームがインド国内でクライアントを獲得することは非常に困難でした。 「私たちはインド市場のみに焦点を合わせているため、より困難になりました。 国内でソリューションを構築し、海外で販売するというハイブリッド モデルに従っている多くの同業者とは異なります」と Ritesh 氏は言います。
顧客の獲得について語りながら、彼は次のように述べています。 人々は耳を傾けようとしませんでした。正直なところ、私たちは製品を説明するだけで何度も同じドアをノックしなければなりませんでした。 何よりも、私たちが構築していたものは、当時としては非常に新しく高貴なものでした。 人々はこのようなサービスを利用したことがなく、価格設定自体が困難でした。」
Ritesh は、これらの困難な時期に彼らのビジネスを助けたのは、粘り強さだけだったと考えています。 「私たちは次から次へと顧客のドアをノックし続けました。 そして徐々に、彼らは製品の可能性に気づき始めたと思います」と彼は付け加えます。
Ritesh 氏によると、Quantta Analytics チームは最初の 10 人のクライアント (有料と無料の両方) を獲得するのに 3 か月かかりました。
Ritesh 氏は次のように述べています。 人々は今日でもデータの真の価値を理解していませんが、当時は、製品を信頼し、日々の意思決定サイクルにどれほど美しく影響を与えることができるかを理解するために、ほぼ毎回概念実証が必要でした. しかし、私たちが得たメリットは、無料のプロジェクトを提供したときでした。彼らはそれを気に入り、紹介ベースでリピーターを獲得し続けました。」
同社は、平均価格が 775 ドル (INR 50,000) の小規模なプロジェクトを開始しました。 さらに、最初の主要クライアントに到達するまでに 6 ～ 12 か月かかりました。 しかし、現在、彼らのプロジェクトの平均チケット サイズは 10 万ドルです。 そして、彼らは 100 以上の著名な顧客リストと協力しており、70% 以上が銀行であり、残りの 30% は大まかに小売業に分類できます。
「私たちにとってうまくいったのは倹約だったと思います。 私たちは豪華なオフィスや派手な給料を持っていませんでした. 私たちは、定性的な価値を提供し、収益も上げた、コスト効率の高い、機会主導型の製品を構築します。 ですから、インド市場ではこれらの作品が提供され、評価されていると思います」と Ritesh 氏は言います。
Quantta Analytics がデータ分析分野の競争にどう対処するか
Ritesh 氏によると、データ分析は非常に競争の激しい分野であり、ここでの競争はさまざまな形式で行われます。 「私の競合相手はデータ分析会社だと思うかもしれませんが、実際には地図会社かもしれません。 私たちが始めたとき、特にインドの消費者スペースでは、市場を深く理解し、消費者の行動を予測することに夢中になっているこの種のサービスを提供している人はほとんどいませんでした. 過去 3 年間で、さらに数人が時流に加わりました。 ほとんどの企業は依然としてグローバル市場に集中しているため、あまり多くは言えません。」
インドのデータ セットは非常に大きく、多様であり、限界があるため、競合が発生する可能性のあるニッチが多数存在します。 現在、多くの企業がさまざまなデータセットを対象としており、さまざまな分野向けのまったく新しい分析アルゴリズムを考え出しているため、本質的にはこれが始まりです。
しかし、Ritesh は、彼らがやろうとしていることは、完全に統合されたプロセスとして、他のどの企業もまだ行っていないと主張した.
「さまざまなデータ収集組織が組織化されたソースからデータを収集し、非常に具体的なデータ ポイントを持ち、それらを中心にビジネスを販売しています。 マッキンゼーはインドのマクロ研究を行い、それを収益化しています。 Fundoodata は SME に関するデータを構築しています。 インドの企業はデータの価値を理解し始めたばかりであり、適切な市場規模がわかるまでには数年かかります。」
匿名を条件に、参加投資家は Inc42 に次のように語っています。 Ritesh と彼のチームは、インドだけでなく米国でも長い歴史を持っています。 製品を調べてみると、彼らがインドの非常に暑い場所にあるユニークな会社であることがわかります。」
編集者注
Ritesh が正しく述べているように、インドのデータ分析市場は非常に初期段階にあります。 10年前、インドにはそのような会社さえ存在しませんでした。 しかし今日では、スマートフォン ユーザーの行動を深く掘り下げている DataCultr や、リスクを予測し、グローバルな取引分析を行う Heckyl などの新興企業が、グローバルな優位性を獲得し、健全な収益を生み出しています。 しかし、 McKinsey と Fundoodataは、 Esri、LogiBIなどの国際的な名前とともに、地理的分析をカバーしているトップ 2 の名前です。10 億人を超える人口と隅々に多様性があるため、グローバルな競合他社と比較した場合、機会は数兆ドルを超えます。
データ自体は魔法のようなものではありません。 実際には、それは想像力の機能です。つまり、ユースケースとその周りのアルゴリズムをどれだけうまく構築できるかです。 空飛ぶドローンや自動運転車はすべて、オブジェクトをある場所から別の場所に移動させる機能データの前提に基づいています。 つまり、文字通り、私たちはデータができることの表面をなぞっているだけです。
Quantta Analytics がデータ分析分野にもたらすテクノロジーは確かにユニークですが、それ自体が挑戦的でもあります。 同社がスタートアップの資金をどのように活用し、将来的に収益化し、将来的に参入障壁を高く保つことができるかは注目に値する.