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주목할만한 빅데이터 스타트업 7개,요약

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Published: 30 Oct 2017 › Updated: 30 Oct 2017주목할만한 빅데이터 스타트업 7개,요약

주목할만한 빅데이터 스타트업 7개,요약

@ 텔어파트(Tellapart)

  1. 주요사업 : 애드 리타게팅(Ad Retargeting)
  • 13년 연매출 $1억, 흑자, 직원 약 50명
  • 로켓쉽, 1인당 20억원의 매출
  • 주요 고객사 : 니만 마커스, 워비파커, 서 라 테이블
    cf. 애드 리타게팅
  • 뜻 : 광고를 다시 보낸다
  • 어떤 사람이 쇼핑 사이트에 방문해서 구매를 하지 않고 떠나는 경우(98%) 광고대행사는 고객이 광고를 보낼 가치가 있는 사람인지를 판단한 후 광고를 보내 구매를 유도하는 서비스

@ 클라이밋 코퍼레이션(The Climate Corporation)

  1. 창업 스토리
  • 데이빗 프리드버그(David Friedberg)는 '비가 오는 날 누가 자전거를 빌릴까?'라는 의문에서 시작해 정확한 날씨 정보를 수집해서 팔면 돈이 되지 않을까 하는 생각으로 스타트업
  • 구글 나와 창업
  • 날씨 정보 수집 후 날씨가 사업 성과에 영향을 미치는 곳을 찾아 판매(자전거 대여점, 여행사, 건축회사 등)
    ` 판매상품 : 보험형태(고객은 일정 금액 클라이밋 코퍼레이션에 납부, 매상에 큰 영향을 주는 안좋은 날씨가 닥치면 즉시 돈을 지급 받음)
  • But, 결과는 저조
    ` 날씨의 관심과 보험상품을 가입한다는 것 사이에 간극이 있었음
  • 타겟변경
    ` 농부 : 작은 기후 변화에도 농작물에 큰 영향을 받음
  • 결과 : 대성공
  • 보험과의 다른점
    보험금 신청 과정이 없음 이상 기후가 발견되면 자동으로 가입자 통장으로 돈을 입금
  1. 엑시트
  • Monsanto에 인수됨
    가격 : $11억(약1.2조원) 날짜 : 2013년 10월

@ 스마트집(SmartZip)

  1. 주요서비스
  • 리얼터에게 향후 1년 내에 매물로 나올 집들의 리스트를 판매
  1. 핵심 기술
  • 머신러닝(Machine Learning)
  • 방법
    평소에 집과 가구에 관한 정보를 모아둔다. 집이 매물로 나오면 매물로 나온 집의 절반을 이용해서 6~12개월 전에 그 집에서 발생한 사건들을 이용해 알고리즘을 ‘학습’ 시킨다.
    학습된 알고리즘을 다른 절반의 집들에 대입해서 알고리즘이 얼마나 효과적인지 알아본다. 학습된 결과가 꽝이면 알고리즘을 수정해서 다시 대입한다. 알고리즘이 품질이 최고가 될 때까지 반복한다.
    정확도가 어느 정도 나오면, 아직 매물로 나오지 않은 집의 정보를 알고리즘에 대입한다. ‘조만간 팔릴 가능성이 높은’ 정도를 점수로 계산한 후 순위를 매긴다.
  1. 성과
  • 상위 20%의 판매리스트 목록은 1년 내에 40~50% 확률로 매물이 나온다고 함
  • 실제로 많은 리얼터들이 돈을 내고 서비스를 이용하며, 큰 효과를 보았다고 증언
    cf. 리얼터 : 미국 부동산 중개업자
  • 미국 부동산 중개업의 특징
    각각의 집들이 모두 달라 리얼터가 판매자, 구매자에게 드는 시간이 한국보다 오래 걸림 수수료는 판매금액에 3%(집 값이 30억인 경우, 리얼터는 약 1억의 수익)
    ` 리얼터는 집 판매자에게 자신을 홍보하기 위해 마케팅 비용을 많이 쓰고 있었음

@ C9

  1. 핵심 서비스
  • 매출 예측
    진행중인 딜(deal)이 완결 될 확률을 계산, 이를 이용해 분기 또는 연 매출을 추정하는 것 과거의 모든 거래에서 발생한 정보를 모아 분석 알고리즘을 만든 후 현재에 대입해 미래의 매출을 추정
  1. 핵심 기술
  • 머신러닝
  1. 성과
  • 고객사 : 링크드인(LinkedIn), 판도라(Pandora)

@ 캐글(Kaggle)

  1. 핵심 서비스
  • 데이터 사이언티스트(Data Scientist)와 그들의 능력을 필요로 하는 회사들을 연결시켜주는 플랫폼
    eg. 데이터 기반 문제 해결 경쟁
  • 기업은 상금을 걸고 문제를 제출, 필요한 데이터를 제공
  • 데이터 사이언티스트는 솔루션 제공
  • 우승자에게 상금 지급
    cf. 상금 $5만을 차지한 2등의 비디오에 따르면 2명이 총 300시간 이상을 썻다고 함.(시급 약 19만원=5,650만원/300hr or 9.5만원=19만원/2명)
  1. 투자유치
  • 2010년 $1125만(약120억원)
  • 2017년 구글이 인수, 인수금액 미공개

@ 매터마크(Mattermark)

  1. 핵심 서비스
  • 핫(hot)한 비상장 회사 순위 제공
  • 유료서비스
  • 스타트업에 대한 놀랄만큼 많은 정보 제공
  1. 고객
  • 비용 : 1인당 월 500달러
  • 주 고객 : VC(벤처캐피털)
  • 잠재고객 : 대기업 인수 합병 담당 부서, 프라이빗 에쿼티(Private Equity)
    cf. 프라이빗 에쿼티
  • 증권 시장과 같은 공개시장이 아니라 기업 경여진과 개별적 협상을 통해 지분을 인수하는 방식으로 투자하는 자금
  • 특징
    성장가능성은 높지만 당장 자금이 없는 기업들에게 투자 경영을 정상화시켜 기업가치를 끌어올리고 나서 지분을 되팔아 차익을 판다는 특징
    ` 보통 3~5년 지나야 회수 됨

@ 루모써디

  1. 주요 서비스
  • 뇌 훈련하는 것을 도와주는 서비스
    ` 뉴로플라스티시티(Neuroplasticity)이론을 바탕
    : 뇌는 유연하며 바뀔 수 있다
  • 5개 분야의 다양한 게임 제공
    `5개 분야 : 속도, 기억력, 집중력, 유연성, 문제 해결력
  1. 창업 동기
  • 어렸을 적 할아버지가 알츠하이머 병에 걸려 돌아가신 것을 보았던 것이 창업의 계기가 됨
  • 스탠포드 대학에서 뇌 과학을 공부
  • 뇌 훈련에 도움을 줄 수 있는 이론들은 있음
  • But, 실질적으로 사람들을 돕는 서비스를 만든 사람이 없었기에 자신이 만듬
  1. 성과
  • 4천만명의 회원
    ` 2007년 시작 2013년 4월 기준
  • 이용료 : $12/월

@ 빅데이터의 미래

  • 식당에 가는 길에 자기가 시킬 메뉴가 만들어져 있지는 않을까?
  1. Case
  • 예측 배송
    아마존이 특허 등록 내용 : 고객이 주문 버튼을 누리기도 전에, 주문을 할 지 안할 지를 예측해서 고객 근처의 물류 센터로 배송을 시작하는 기술
    ` 만약 근처 물류 센터까지 보냈는데 결국 고객이 주문을 안 한 경우, 그 물건을 중앙 물류 센터로 다시 가져오는 비용과, 그냥 고객에게 보내는 데 드는 비용을 비교해서 후자가 더 쌀 경우엔 고객에게 공짜로 배송한다는 내용도 포함

cf. 엔젤리스트(Angellist)

  • 스타트업 정보를 가장 잘 모아 놓은 웹사이트 중 하나

#엔젤리스트 #클라이밋 코퍼레이션 #머신러닝 #프라이빗 에쿼티
[출처] 조성문블로그, 140203
https://sungmooncho.com/2014/02/03/big-data-startups-2/
[출처] <시사금융용어>프라이빗에쿼티(Private Equity), 120801
http://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=29100

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