说起特赞，很多人或许会认为这仅仅一家对接规划师资源的渠道，但创始人范凌着重，现在的特赞是一家供应资源供应和数据解决计划的公司，远非简略的“促成买卖”。
“当然，什么都是从脏活累活开端的，从一开端咱们进行数据原始堆集的时分，也是促成买卖的状况。“范凌说道。
哈佛规划博士结业之后，范凌在大学教了十年书，在教学期间，他一直在研讨的课题是人机交互。“我研讨的东西叫高技能人才的线上作业，是指那些用脑和用心作业的人，咱们经过互联网基础设施数据智能来辅佐他们更好作业。难点是怎样用数据的方法来描绘这些高技能人才比方规划师、构思学工程师、律师咨询、艺术家音乐家等等的作业形状，一直在研讨树立这类人的动态数据模型。”
不过，这样的问题在于没有足够多的数据来支撑研讨，范凌留意到了自己一直在运营的社区。在大学任教期间，他与规划系的学生一同树立了一个叫 Design Matters 的社区，用于规划师沟通和承受企业订单的渠道，经过“科技+规划”社群的树立、微信和知乎线上宣扬以及 Design Matters 线下活动等方法，现已堆集起了一个数十万人的学习型社群。依据既有流量，结合自己的研讨方向，范凌组成公司“特赞”，用大数据和智能匹配技能为企业准确对接规划构思人。
前期注册规划师大多是由社群转化过来或者是规划师之间口碑相传的，特赞会定时举行规划师线下沙龙以进行沟通、添加用户粘性。在获取 B 端用户方面，特赞先从广告公司、房地产公司和互联网公司切入，堆集成功的事例后能用事例招引更多用户。
给企业对接规划师的难点在于，怎么把这个人的特点、此人产出的著作及需求端的公司需求都用数据方法标识出来，并将两者做匹配。首要对“人”做数据描绘是一件十分困难的作业，一个人买了 1000 本规划类书籍也不代表他是个好规划师。其次把产出效果用数据来标准化也不是一件简单的作业，怎么将这种差别用数据的方法表现出来天然是门学识。
技能的驱动力来源于数据。“废物仅仅没有放对当地的资源。”范凌借用弗洛依德的话说，“每个人的日子都能真真正正经过数据到达人道的描绘。”怎么来描绘呢？特赞的方法有两种，首要会“发掘他多方面的根本数据信息”，比方领英上的根本个人信息、读书及作业阅历。描绘人的第二个维度是“从前拥有过的项目阅历”，比方某规划师曾为星巴克做过营销事务，而星巴克所代表的品牌调性是温暖、手绘 、跨国企业、所服务人群特点或许是一二线城市高收入人群。所以该名规划师或许产出对这一类型的受众人群、规划风格和职业类型的规划著作愈加称心如意，体系天然会给其打上相应标签。
在将“产出效果数据化”方面，特赞树立了一套图画剖析引擎，能扼要区别著作好坏。举个比如，特赞能够区别一张海报上字体、Logo 的方位与形状是否契合相应规则。并经过体系将相关数据归类，以便日后查找。
除此之外，特赞与同济大学树立规划人工智能实验室，力求将规划师脱离重复繁琐的作业。将大数据和机器辨认、机器学习技能结合在一同，能够智能了解客户需求、调配出相似规划计划、生成最佳性价比计划、拟定规划流程并实时盯梢规划进展。
“科学便是那些咱们能对计算机说理解的东西，余下的都叫艺术。”范凌信任科学能够赋能想象力。现在，特赞的技能引擎还能够完成智能合规查看，对交给于渠道上的构思内容进行标准办理；智能构思生成，为不同品牌进行小数据样本的构思生成。
需求弥补的是，特赞不久前还发布了两大技能引擎 Tezign.MIND（构思才能数据化引擎）和 Tezign.EYE（构思资料数据化引擎）。Tezign.MIND 是机器学习引擎，将供应方的构思、服务、商业才能等维度进行全面、实时的动态建模。Tezign.EYE 是图画辨认引擎，将构思资料进行智能辨认、合规维护和批量生成运算。这些数据资源背面是特赞曩昔三年沉积的很多非结构化数据，数十万个供应方、百万条构思内容、千万次商业匹配数据。
对接服务是起点，但不是结尾
“咱们其实挺忌讳把自己限制在某个职业里的。尽管规划、构思、营销是特赞的起点，咱们更重视的其实是企业智能化，是高端服务和非标服务上达云端的进程。”范凌说，特赞转型的要点，就在于此。
范凌说，B 轮开端后，特赞对人才的需求将更旺盛。他们一方面计划树立人工智能实验室，专攻规划、构思、营销的数字化、智能化；一方面也要加快特赞的海外进程，拉拢更多资源和事务。“特赞是个渠道，渠道上的个人、企业、小作业室能依据企业需求供应不同的规划、构思、营销服务。曾经，咱们把这个资源的“池子”做好；现在，咱们得树立“自来水体系”，让资源调用更便利，供应和需求的匹配更高效、更合理。”
在很多实操中，特赞观察到一个问题。比起遍及坐落云端的顾客数据，企业本身的数据就像一个个孤岛，即使那些很强壮的互联网企业亦然。“常识就仅仅沉积在某些职工脑子里，而非整个企业的资源池中。这样的情况下，企业的开展很简单遭到中心职工的活动影响。”范凌说道。
所以，特赞开端将作业重心放到企业数字服务上，范凌称之为数字财物沉积。企业有价值的资源信息，一开端就能够数据化。范凌观察到，面临快速改变的顾客需求，传统的 to C 大公司现在都有极强的危机感。
现在，特赞渠道上已有 3 万+供应方，服务了2 万+项目方。客户包含联合利华、星巴克、阿里巴巴、安全、蚂蚁金服、雀巢、霍尼韦尔、优酷、优信、Vivo 和奥迪等闻名公司。建立三年共取得三轮融资，
最近一轮为红杉本钱、赫斯特本钱等领投的数千万美元
B
轮融资
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