ALLES WAS DU ÜBER DAS GEHEIMNISVOLLSTE STARTUP DER WELT WISSEN WILLST (NÄCHSTER SPRUNG) - TECHCRUNCH - EIGENSCHAFTEN - 2019

Anonim

In den Annalen der Stealth-Startups verdient Next Jump ein eigenes Kapitel. Es ist nicht oft, dass ein Unternehmen 15 Jahre lang ein großes und erfolgreiches Unternehmen aufbauen, 45 Millionen Dollar Risikokapital beschaffen, 225 Menschen einstellen und 60 Prozent der Fortune 500 als Kunden gewinnen kann, ohne dass irgendjemand jemals davon erfährt. Doch genau das hat Next Jump getan, bis die erste Geschichte, die jemals über das Unternehmen geschrieben wurde, letzten Monat in der New York Times erschien. Die $ 45 Millionen kamen im Laufe von 8 Runden und alle von Angel-Investoren, einschließlich des frühen Google-Investors Ram Shriram und des Asset-Management-Chefs der Deutschen Bank Kevin Parker (die beide Vorstandsmitglieder sind).

Die Firma kommt jetzt aus ihrer Schale heraus, teilweise weil sie so groß ist, dass sie sich nicht mehr verstecken kann. "Unser Gedanke war es, ruhig zu bleiben, bis es sich anfühlt, als hätten wir einen Elefanten unter einem Heuhaufen", erzählt CEO und Gründer Charlie Kim während eines Besuchs im Hauptquartier von Next Jump's Manhattan, das zwei Etagen eines Bürogebäudes in der Innenstadt einnimmt. Next Jump betreibt vielleicht die größte Gruppe von Direktanbieterangeboten in der Welt und lässt das wachsende Übergewicht von Angeboten in Social Games vergleichsweise primitiv erscheinen. Sie betreibt Mitarbeiter-Rabattprogramme für 90.000 Unternehmen, Organisationen und Interessengruppen, die mehr als 100 Millionen Verbraucher erreichen.

Next Jump verbindet 28.000 Einzelhändler und Hersteller mit diesen Konsumenten und veranlasst die Händler in der Regel, ihren Mitgliedern hohe Rabatte anzubieten. In Kims Augen ist dies eine viel bessere Art zu werben. Sein Standpunkt gegenüber den Händlern ist: "Nimm dein Werbebudget und verwende es, um die Preise für bestimmte Kundengruppen zu senken. Der Nutzer ist im Markt und die Conversion-Raten sind durch das Dach." Laut Kim beträgt die Conversion-Rate von Next Jump bei Angeboten 11 zu 1, verglichen mit 1000 zu 1 oder schlechter bei typischen Internet-Anzeigenkonversionsraten.

Zusätzlich zu den Fortune 500-Unternehmen bietet das Unternehmen Prämienprogramme für AARP, NEA, Dell, Borders, Hilton und Mastercard an und erreicht seine Kunden direkt über überwältigende Angebote (die auch eine iPhone-App sind) und kleine Unternehmen über Corporate Perks. Es aktiviert auch Yahoo's Daily Deals. Und Kim sagt, dass Next Jump mehr Transaktionen als jede andere Tochtergesellschaft zu Linkshare, Commission Junction und dem Google Affiliate Network führt. Sie bezieht Einnahmen von Unternehmen auf Pro-Mitarbeiter-Basis sowie von Händlern über Transaktions- und Werbegebühren (für gesponserte Slots auf ihren verschiedenen Deals-Websites).

Die Ursprünge von Next Jump liegen in lokalen Händler-Coupon-Büchern für Unternehmen und laufenden Unternehmensrabattprogrammen für ihre Angestellten. Es begann Mitte der 1990er Jahre als Druckkataloggeschäft aus Kims Tufts-Studentenwohnheim. Bis 1997 ging es komplett online, weil die Druckkosten in die Höhe schossen, da Händler die Möglichkeit forderten, ihre Angebote häufiger zu aktualisieren. Im Web können sie sie stündlich aktualisieren, wenn sie wollen, und die Rückkopplung dessen, was funktioniert und was ihnen nicht hilft, ihre Angebote zu optimieren, beschleunigt die Rate der Transaktionen, die durch die Abschlüsse ausgelöst werden.

Es ist ein datengetriebenes Geschäft, das Shriram 2006 dazu bewegte, zu investieren und Vorstandsmitglied zu werden - das letzte Mal, als das Unternehmen Geld sammelte. (Shriram war früher der Präsident der Vergleichsmarke Junglee, bevor sie vor einem Dutzend Jahren an Amazon verkauft wurde). Shriram sagt mir:

Es geht um die Daten und der Aufbau des Datenmodells benötigt Zeit. Als nächstes musste Jump ein Modell finden, das sowohl für Händler als auch für Verbraucher eine Win-Win-Situation darstellt, die skalierbar ist. Durch einen Prozess von Versuch und Irrtum und Kurskorrekturen sind sie an einem guten Ort gelandet, basierend auf den Ergebnissen, die ich gesehen habe - nämlich Benutzer, Benutzerbindung und die Teilnahme von großen Arbeitgebern am Programm.

Next Jump verfügt über drei sehr reichhaltige Datenquellen, die für die Ausrichtung auf Angebote verwendet werden: eine eindeutige demografische Datenbank für den Verbraucher, eine Transaktionsdatenbank und eine Datenbank für Verbraucherpräferenzen. "Der Konsument wird durch" Einkaufskreise "im Intranet seines Arbeitgebers erreicht", erklärt Shriram. "Wir wissen, dass die meisten Mitarbeiter während der Arbeitszeit meist online einkaufen. Unternehmen wiederum sehen Sonderangebote und attraktive Preise als Vorteil für ihre Mitarbeiter."

Da es Rabattprogramme für etwa ein Drittel aller US-Firmenangestellten betreibt, gilt es als nicht-traditioneller Leistungsanbieter und wird wöchentlich über den Beschäftigungsstatus von 30 Millionen Arbeitnehmern (die zufällig auch Verbraucher sind) informiert. Es erhält einen Teil des Angestellten-Datensatzes, einschließlich Dinge wie Name, Adresse, Anstellungsstatus, Haus- und Arbeitsanschrift, Familienstand und manchmal sogar Berufsbezeichnung oder Gehaltsstufe. Es hat zwar keinen Zugang zu den tatsächlichen Gehältern, aber es weiß genug, um die Leute in die richtigen Eimer zu stecken. "Das Einkommen ist der größte Prädiktor für zukünftige Käufe", sagt Kim, was sinnvoll ist. Je mehr Geld du hast, desto wahrscheinlicher wirst du etwas davon ausgeben. Aber selbst Amazon kennt Ihr Einkommen nicht anders als was es aus Ihrer Postleitzahl ableiten kann.

Der nächste Sprung erhält Transaktionsdaten von seinen Händlern, Kreditkartenunternehmen wie Mastercard und Affiliate-Käufe. Aber die Präferenz-Datenbank ist vielleicht die interessanteste. "Shriram, HR-Abteilungen innerhalb von Unternehmen und die Personen selbst sind bereit, eine Ebene der Präferenz-Datenfreigabe zu nutzen, die im E-Commerce zuvor nicht gesehen wurde. Die Daten der Kundenpräferenz ermöglichen es besser Targeting und letztendlich bessere Conversions (etwa 10-11% gegenüber 2% für die besten Commerce-Websites von heute). "

Verbraucher sagen Next Jump nicht nur, welche Artikel sie kaufen möchten, sondern zu welchem ​​Preis sie bereit wären, es zu kaufen. Bei verschiedenen Services können die Nutzer Erinnerungen daran festlegen, wann bestimmte Produkte für höhere Rabatte verfügbar sind. Zum Beispiel können Sie sagen, alarmieren Sie mich, wenn ich dieses Paar Nike Laufschuhe für einen Rabatt von 40 Prozent statt der aktuellen 20 Prozent Rabatt kaufen kann. Next Jump sammelt alle diese Daten und stellt sie teilnehmenden Händlern in einem Online-Dashboard zur Verfügung (siehe Screenshots unten), mit denen sie die Nachfrage zu verschiedenen Rabattpunkten modellieren können. Das Dashboard zeigt auch aktuelle Umsätze, durchschnittliche Umsätze von Mitbewerbern und Umrechnungskurse an und hilft ihnen dabei, nach Alter, Einkommen, Standort, neuen oder bestehenden Kunden und anderen Faktoren zu suchen.

Jedes Angebot wird bewertet und jeder Nutzer erhält einen Rang. Next Jump's OfferRank berücksichtigt den Rabattpreis unter dem Einzelhandel, die Qualität des von den Nutzern gewählten Angebots und die Leistungshistorie des Händlers anhand von Klickraten, Kaufraten, durchschnittlichen Transaktionsgrößen und anderen Variablen. UserRank basiert darauf, wie viele Belohnungspunkte jemand verdient. Sie erhalten bei jedem Kauf Punkte. Händler und Hersteller zielen vor allem auf ihre Angebote von UserRank ab. Je höher UserRank ist, desto mehr kaufen sie ein.

Next Jump möchte die besten Angebote mit den besten Käufern zusammenbringen. "Shopping und Werbung waren für uns immer gleich", sagt Kim. "Händler versuchen, eine Verbindung mit Nutzern herzustellen, und Nutzer versuchen, eine Verbindung mit Werbetreibenden herzustellen. Dies ist ein zweiseitiges Problem." Next Jump erstellt Algorithmen, um nicht nur gute Käufer, sondern auch gute Geschäfte zu belohnen. Jedes Mal, wenn eine Opt-In-Angebots-E-Mail-Nachricht ausgegeben wird, misst Next Jump die Antwortrate. Wenn jemand nicht mehr reagiert, wird der Händler von diesem Kunden in Quarantäne gestellt. Wenn die Angebote zu Spam werden, dann verlieren alle.

Händler sind bereit, teilzunehmen, weil die Conversions groß sind, sie erhalten eine Menge Daten, um ihnen zu helfen, zu entscheiden, ob sie ihre Deals erhöhen wollen, und die Deals sind größtenteils nicht öffentlich, so dass Premium-Marken es als Channel ohne Verdünnung verwenden können ihre Premium-Preise.

Kim weiß, dass sein Vorteil in seinen Daten liegt und dass er die Spiele zwischen Käufern und Verkäufern verbessert. Diese 11 zu 1 Conversion-Rate war vor einem Jahr 100 zu 1, und er will es auf 3 zu 1 bringen. Dafür braucht er bessere Angebotsalgorithmen und ist auf einem Ingenieur, der Binge anheuert. Von seinen 225 Mitarbeitern sind 150 Ingenieure. Er hat letztes Jahr 50 Ingenieure eingestellt und plant in diesem Jahr weitere 100 einzustellen. Next Jump gehört zu den Top-Recruitern im Bereich Personalwesen am MIT, Carnegie Mellon und Georgia Tech.

Wenn Kim seine Shopping-Algorithmen immer weiter perfektioniert, kauft man vielleicht nie wieder den gleichen Weg - und Sie werden nicht einmal wissen, dass Sie etwas anders machen.