3年前，作為創(chuàng)始人之一的陳騰飛告別了自己穩(wěn)定的職場之路，與騰訊、華為、步步高等企業(yè)出來的同學和朋友創(chuàng)辦了一家數據公司，為政府公眾號提供解決方案。“第一個項目就是公眾賬號開發(fā)，東莞交警的信息剛開始只能呈現(xiàn)在官網上，通過我們的幫助，可以通過公眾號來查路況、違章、罰款等項目。”
解決了“信息不對稱”后，團隊并沒有因此而禁錮，“最開始的時候微信支付并沒有那么多的線下場景，我們覺得這么好的東西完全可以做到線下，去到店里可以微信支付，我們就想做這么一個產品。”
2年后，陳騰飛已經是公司第三“老”的云移團隊，推出名為掌貝的智能POS機。目前擁有數萬家店鋪客戶。擁有融合收款，卡券營銷，微商城，O2O聚合消息，大數據分析，開發(fā)者接口等多重功能。
而剛剛拿完A+輪1億元人民幣融資的云移，員工接近200人，全國有5萬多家倉庫，代理渠道100多家。根據近期Analysys易觀智庫發(fā)布的最新數據顯示，2015年第3季度，智能POS的商戶接入量為7.02萬，其中，掌貝智能pos市場份額超過80%。而這個第三方統(tǒng)計數據還高于陳騰飛對記者透露的70%。
在“2015全球移動互聯(lián)網CEO峰會”的TED式演講上，陳騰飛著素色襯衫、黑色西褲，沒有當場90后創(chuàng)業(yè)者“耍大牌”的遲到、男扮女裝的浮夸，雖然聲音難以蓋住一絲緊張，但是在不到20分鐘的時間內對掌貝做了一個精準的介紹，并發(fā)布了掌貝在現(xiàn)有業(yè)務做門店支付和電子營銷的一個數據平臺之外，通過玩轉商家的大數據延伸新的金融服務。
會后，記者對云移信息科技有限公司副總裁陳騰飛做了專訪。
記者：對于一個產品最終的想象會是一個可以讓團隊永葆活力的秘訣，對你們的團隊來說，有什么終極的愿景嗎？
陳騰飛：我們的愿景是“讓天下沒有難做的掌柜”，我們通過智能工具來讓商家了解客戶，做更好的線上線下推廣。原來做生意選一個地理位置好的店鋪非常重要，位置好流量就大，位置不好生意就冷清。如果產品好、位置不好，我們用互聯(lián)網的渠道把卡券分發(fā)出去，也可以讓生意變好，讓互聯(lián)網的工具去改造實體商業(yè)，讓位置帶來的影響降低，轉而去重視營銷本身，老板可以只要專心做自己的產品。
記者：同行的競爭力大嗎？掌貝的優(yōu)勢在哪？
陳騰飛：這個領域的玩家很多，對行業(yè)的理解我覺得千差萬別，也有人切進來做這個事情，分的時候說流水沒有分成，分的比原來刷卡那塊高，這樣第一批就死了一些了，因為交易規(guī)模遠遠沒有達到可以支撐公司運營的程度，這是一種。另外一種是做成一個APP，放進去，開機自動打開。這個是商家的一個工具，其實沒有數據的。掌貝有開機，其實就是一個深度定制的安卓系統(tǒng)，開機是我們做的，系統(tǒng)上面所有的應用也是我們做的。收款、商城、卡券的數據能在云端后臺匯總。
記者：融資1億之后，這些錢將用在什么地方？
陳騰飛：我們不是太燒錢的企業(yè)，B端燒錢也沒有效果，所以很有目的性地去做，接下來規(guī)劃是在重點城市北上廣深、杭州、武漢、成都攻當地的重點商圈。淘寶800萬中小商家，天貓14萬，線上也就千百來萬商家。但是線下有七千萬門店。而且，我們在線上買東西的頻率絕對沒有線下的頻率那么高。線下數據收集起來，如果收集起來，一定比線上的數據量更大。第二是放在研發(fā)，明年年終的時候開發(fā)團隊會是現(xiàn)在的3倍。
記者：跟我們介紹一下如何從智能POS機如何收集大數據？
陳騰飛：在所有電子優(yōu)惠券、訂單和導流的背后，我們可以看到我們現(xiàn)在產生的一些數據，這些數據是我們產品上線一年多以來產生的數據，可能不是特別大，但是已經讓我們看到大數據的雛形。第一個是我們現(xiàn)在一年可以做到4000萬筆交易。商家用我們的產品在他的門店跟客戶進行移動支付的筆數。定單傳遞，我們現(xiàn)在做到2000萬左右。特權推廣包括會員的派發(fā)領取使用數據，我們已經做到1億多的數據條。在整個行業(yè)的發(fā)展三年，我們預測在未來的三年，定單數據可以做到2億筆以上，特權數據可以做到300億以上?；谶@些數據，我們想要做的事情，如何幫助這些實體店，用這些數據去聯(lián)系金融機構，或者是它用這些數據去服務它的消費者。
記者：如何處理這些數據，并對接金融？
陳騰飛：我們有兩個方向，第一個是面向B端的金融企業(yè)，我們的數據具有商家屬性，我們可以看到它的流水。比如說它是一家餐飲店，它在我掌貝所有的餐飲服務行業(yè)里面，它是什么地位的企業(yè)、它有多少會員、多少客戶，我們基于這些數據對商家做綜合的評價，然后對接第三方金融機構，去向他們提供貸款。你很難客觀的對這些小微企業(yè)做征信評價，我們就是想利用它的門店，因為這個是跑不了的，而且是每天都在發(fā)生的數據給它做客觀的評價，來幫助它找到更合適的資金源。
面向C端的大數據金融應用場景，比如說分期，比如說白條。實體店沒有白條，最多是刷卡分期付款。這里我這里也有門店會員屬性，包括會員在其他店的交易情況、忠誠度、掌貝商家產生的歷史數據，我們可以幫助商家客觀地評價這個客戶是不是有消費能力、償還能力，我們是不是可以給這個用戶提供一些相關的金融服務，提供分期貸款。我們也希望利用我們的大數據，結合第三方平臺幫助商家向客戶提供相應的金融服務。站在一個實體店的角度，我們是服務實體店的，怎么樣利用移動支付的角度加上特權，加上前所未有的跟門店、個人相關的數據，整合起來形成一個可評估的顯性化的數據，去對接金融產業(yè)，實現(xiàn)實體店的服務范圍的進一步延伸。
