在专车前去采访特赞CEO范凌的路上，我心里一直很紧张。特赞（Tezign）成立于2015年，是一个服务于全球优秀设计师和大品牌的智能平台。创立之初就受到了红杉资本的青睐，今年4月更是拿到赫斯特领投的近千万美金B轮投资。目前它是联合利华、阿里巴巴、星巴克、腾讯、平安集团、蚂蚁金服、雀巢、优酷、Vivo 和奥迪等大品牌的固定合作伙伴。去年，他们的业务增长了9倍。而今年则预计继续增长5倍。
如果你常跟设计/创意/营销打交道，或是世界500强企业的中高层，那你一定知道特赞。
简单点说，你可以把特赞想象成Google x 京东，既有智能数据记录用户行为带来的沉淀，又有完备的后续配套服务，具有个体商业属性。
不得不这么说的原因是，特赞是为数不多在国外找不到任何一个对标的国产平台。它的“纯度”极高。而作为特赞的创始人，范凌本人的履历更是足以碾压99%的人群。普林斯顿大学建筑学硕士；哈佛大学设计学博士；曾是加州大学伯克利分校的教师；现任同济大学设计与人工智能实验室主任。2017年，他被世界经济论坛选为全球青年领袖（Young Global Leaders），全球100位入选者中只有9名来自于中国，范凌是其中之一。
他此次能够抽时间接受我们的独家专访，实在是一个巨大的惊喜，也实在让我感到了压力。但是当范凌推开会议室的门，在我对面落座进行交谈时，和想象中的“高管气质”截然不同。他很容易让你忘记背后金光闪闪的履历和CEO身份。笑容温和，谈吐真诚，时刻谦逊，让你觉得坐在你对面的只是一个学者，在坦诚地向你分享一点他对于过往经历的思考和理解。
关于特赞（Tezign）
特赞，“全球领先品牌使用的设计、创意、营销、体验供给平台和数据智能解决方案”。特赞用数据训练出两大技术引擎，基于此，它可以在平台上完成项目拆解，将最对的人才智能匹配给企业，或者将任务匹配给平台创意方，从而完成多样化的设计创意营销任务。
同时，特赞的数据智能解决方案也能帮助企业管理高并发流程，并沉淀过程数据，赋能企业智能化升级。
特赞，用科技赋能想象力。
“只有商业的场景下的数据，
才是大量真实的数据”
不同于大多数的理论家，范凌是一个很有实干精神的学者。
在加州大学任教期间，他研究课题叫做“企业应该如何更加科学地雇佣自由职业者”，而执教一年后，他便真的辞职去创立了这样一个企业。
对此，他是这样解释的——
“我们的起点是有一些事学术已经搞明白了，但没有数据。只有在真实的商业场景、商业交易、真实的商业供给和需求下，才可以训练它，否则它永远只会是一个假设。”
做商业的原因有很多，但对范凌而言，其中一个最主要原因就是，只有商业的场景下面的数据，才是大量真实的数据。
图：2018特赞战略发布会
Q：在特赞之前，网上已经有了一些诸如“威客”的服务众包平台，而特赞和他们相比最大的不同就在于对于数据的重用。你们是如何发展出自己的“特赞模式”的？
范凌：一开始我们也只是基于设计行业出发，想要做一个设计师聚集的平台，但是做着做着发现到事情好像不太对劲。
在商业场景里，找人其实并不是痛点，完成任务才是痛点。找人只是完成服务的起点，它离终点还很遥远。所以单纯做一个撮合平台价值不够大。我们要做的应该是一个能够提供解决方案，负责到结果的平台。
“每个行业都有一次Uber的机会。”基于这个念头，我们设想可不可以利用对能力的数据化，实现一个智能匹配和撮合的平台？然后特赞就诞生了。
Q：有一句话是这样说的，“在你想出一个点子的时候，世界上已经同时有100个人想到了这个点子。”我相信您绝对不是唯一一个有这个念头的人，但是这件事最终被你们而不是那些有着4A背景的公司做成了，这是为什么？
范凌：因为这些都是脏活累活，不是看不到，而是没人愿意干。拿阿里来说，原来可能一个采购对接10个供应商，靠脑子就能记住，但是如果现在他要面对100个供应商，这是很难实现的。而特赞就可以帮他们同步做100个甚至1000的项目。
怎么去调配创意资源？怎么去记录？怎么管理？怎样给创意能力进行打分评价？如何保证所有的作品合规且不侵权？这些东西都是企业在乎的，他们管这个叫做数据资产管理。而也正是我们的技术之所在。
在一定角度上，你可以理解我们对标的是“京东模式”，货不是自己的，但是后边的封装配送售后服务都得自己来。因为很多公司不愿意干脏活累活，所以我们有了机会。2017年我们最大的项目其实只有二三十万，但是渐渐地很多大品牌自己就来了，比如星巴克，蚂蚁金服。
而现在，企业又开始关心我们的脑子了。我们是怎么做数字资产管理的？进一步开发后，现在联合利华中国区就在用我们这套系统进行模块化企业服务。我当初就跟团队说，没有一个初创公司是可以不干脏活累活的，干这些就是我们的竞争力。
图：特赞创始人团队
“大品牌目标，小数据营销”
从一开始，特赞就是瞄准了大品牌去的。整个2017年后半段，你能看到星巴克在朋友圈里所有的内容都来自特赞。不止如此，在接下来的一年里，他们陆陆续续接到了来自阿里和联合利华的几十上百个项目，星巴克累计调用了两三百个特赞的创意供应方。
而未来，特赞将会承接更多的品牌方。但与此相对应的，是特赞独特的“小数据营销”模式。
图：特赞x淘宝
Q：你们是怎么看待“大数据营销”这件事的？
范凌：恰恰相反，我们在做的其实是“小数据营销”。因为我们没有打出去，就没有消费者的数据，消费者数据都在阿里那儿。所以我们只做聚合起来的数据。
就拿设计师小明举例。小明在淘宝上买了1000本设计类的书，可是这最多只能证明他是个粉丝；但是如果他在特赞上哪怕只有一个项目，我们都能判断出他是否是一个优秀的设计师。这比1000本书的价值跟大。
就像我们相信大众点评有意义的同时，也相信米其林同样有意义。
Q：面对供应方你们采取了深度数据挖掘的“小数据营销”模式，那么在面对需求方时，你们则选择了一条ToB的“大品牌路线”，这种选择背后的原因是什么？
范凌：首先，在美国资本市场上，往往是To C的公司很有名，To B的公司很赚钱。前者诸如亚马逊、苹果、Facebook，但他们实际上还是靠To B的广告业务来盈利的。而很多To B的公司，比如说Adobe，SAP，占据了一半价值。但在中国，你很难看到一家超过十亿美金的To B公司，在这里面就隐藏着大量To B的市场机会。
其次，在人口红利、消费升级红利这类消费红利越来越小的情况下，企业会面对巨大的压力。随着职业服务的升级，企业会越来越看到Professional service的价值，而世界500强的大型企业必然是高技能职业服务的最大购买方。
另外一个原因是，在当时的互联网圈子里，大多数中国的企业服务公司都打动不了世界500强。因为他们做的每一个产品背后都有一个“美国正版”。
市场机会，企业需求，产品空间，这三者导致特赞选择大品牌路线几乎是必然的。
“干掉WPP。这句先别记。”
“我记得当时红杉的合伙人问我，你一年400亿怎么做？
我说，把WPP干掉不就行了么？”
当然了，这只是在开玩笑。
但从这句话背后，我们能真切感受到范凌作为一个工科男简单高效的思考模式。
而当我们认真讨论“同行”这个话题时，他则表示，市场很大，容得下各种生态。
他们真正在意的并不是这个。
