有望な投資家や見込み客を見つけるためのデータ収集分析を助けるPredictLeads

次の記事

Uber Eatsがローソンと提携、都内4店舗でビールやストロング系、からあげクンを宅配可能に

PredictLeadsを創ったスロベニアのファウンダーたちは最近Y Combinatorを卒業したが、彼らはこの名門アクセラレーターにこれまで5回も応募し、6回目にやっと入学を認められた。

同社はベンチャーキャピタル企業(VC)や普通の企業の営業チームが、有望な新興企業や見込み客を見つける手伝いをするが、2016年の創業以来、紆余曲折を経験してきた。そしてやっと今年の初めに、YCの3か月のアクセラレーター事業に参加できた。

PredictLeadsのCEOであるRoq Xever(ロク・ゼヴェル)氏は「2017年には資金が底をつき、銀行も相手にしないから母親に金を借りた。でも、そのころからやっと上向きになり、大きな商談をまとめて利益を上げられるようになった」とコメントしている。

彼の言うとおりだ。今の多くのスタートアップと違って、PredictLeadsは何がなんでも利益を出す必要があった。「資金を獲得するためにYCに入るとは、夢にも考えなかった。利益を出す以外、資金を得る方法がなかった」とXever氏は言っている。

ゼヴェル氏のほかにPredictLeadsを引っ張っているのは、マーケティング担当のMiha Stanovnik(ミハ・スタノブニク)氏とCTOのMatic Perovsek(マティック・ペロブセク)氏だ。ゼヴェル氏によると、YCが関心を持ったのは、自分たちのプロダクトはVCにも売れるとわかってきてからやっとだ。

同社のツールPredictLeadsは、関心を持った有望企業を投資家や営業が調べる手助けをする。そして企業の製品やサービスに人気が出てきて、売れ行きもアップしてきたらユーザーに通知し、その企業を見込み客や見込み投資先として再検討するよう勧める。投資家や営業にとってまったく未知だった企業を、推薦することもある。

関連記事:VCs double down on data-driven investment models(VCたちはデータドリブンな投資モデルを重視、未訳)

最近は、投資の決定や企業調査のためのデータを得るためにサードパーティのツールを使うVCがますます増えている。そしてそのために、データにフォーカスした企業という新しいタイプの企業が生まれつつある。たとえばSocial Capitalの共同創業者Chamath Palihapitiya(チャマス・パリハピティヤ)氏は、彼のベンチャーキャピタルのファンドに軸足を置く家族企業からスピンアウトした。そして今のSocial Capitalの業態は、CaaS(Capital-as-a-Service) Technologies(サービスとしての資本のテクノロジー)だ、という。すなわち、データドリブンな知見をVC企業に提供することがその仕事だ。

一方スタートアップの方も、データの重要性を認識するようになった。やはり最近YCを出たNarratorも、このトレンドにでっかく乗ろうとしている。同社が望むのは、データサイエンスのためのオペレーティングシステムになり、一人のアナリストの費用で本格的なデータチームに相当するサービスが得られるソフトウェアを、企業に提供することだ。

そしてPredictLeadsは、見込み客や見込み投資先の判断のためのデータを、Webサイトやプレスリリース、ニュースの記事、ブログ、求人求職サイトなどなどから集めて、人間が監視する機械学習にかけ、それらのデータを構造化する。そうやって同社は今、2000万社の公開および非公開企業を追跡している。

また今や立派なYC卒業生だから、本社を米国に移そうとしている。ゼヴェル氏によると、候補地はニューヨークかサンフランシスコだ。当人は目下、そのためのビザの取得で悪戦苦闘している。

同社は米国時間8月26日、1000万ドルの評価額で150万ドルのシード資金を調達した。資金はファンドの定量分析と、営業チームを助けるためのSalesforceアプリの開発に投じられる。もちろん、そのためのチームの拡大にも。

関連記事:Y Combinator-backed Narrator wants to become the operating system for data science(データサイエンスのオペレーティングシステムになりたいNarrator、未訳)

[原文へ]

(翻訳:iwatani、a.k.a. hiwa