京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中国企业需要怎样的专利大数据服务
随着“供给侧结构性改革”、“大众创业万众创新”等战略的实施,知识产权保护及运用在企业科技创新中越来越重要,专利数据是其中基础性的一环。科技创新需要大量专利数据的支持,合享智慧致力于挖掘全球专利数据中的价值,将其中文化,与中国企业的需求进行深度匹配,提供专业可靠的数据服务,助力企业科技创新。
合享智慧如何在专利大数据领域做到中国领先?产品和服务模式是怎样的?采用什么销售策略?总经理何佳细述成功之道。
秉承专注精神
深挖专利大数据价值
我是北京合享智慧科技有限公司总经理何佳,合享智慧提供一款产品incoPat,为科技型的企业提供专利大数据的服务。我们现在主要服务创新型企业,目前国家主推创新驱动发展,我们服务的很多家企业就是紧紧围绕着这样一个中心,不断努力提升产品的附加值,通过这种科技创新提升产品的市场竞争力。
在科技创新的过程中,大家都希望站在巨人的肩膀上,希望了解行业技术发展的趋势,我们提供的服务,就是让大家去了解全球各个行业、各个领域的技术创新信息,并且把这些信息进行深度加工整理。用户可以在我们的产品服务中,随意地去抽取他们关心的信息。比如某一行业或者某一竞争对手公司,甚至某一个人在做哪方面的技术创新,也可以去了解某一项技术,以及它的历史、现状和未来发展趋势。
合享智慧在这个领域做到中国领先,我认为最重要的一个因素是我们一直秉承着专注的精神。从2011年底公司成立到现在,我们一直把研发、销售、市场的精力全部投入到怎样围绕专利大数据形成SaaS产品,从而为企业尤其是中国企业去提供服务。所有的一切,聚焦在这一点上去发力,这是我们能走到今天的一个很重要的支撑。
中文化智能化数据支撑
为用户描绘创新地图
具体在产品上,我们将全球的数据进行中文化,围绕中国的用户,为他们的创新提供支撑。我们将全球102个国家、各种各样语言的数据中文化了以后,可以让中国的研发人员更方便地去了解全球技术的发展动态。从而使我们中华民族在做创新的时候,能站在一个更高的高度。
第二,我们在智能化方面投入非常大。在技术创新过程中,数据支撑非常重要,怎样让数据支撑更加智能,是我们的系统一直在不断努力完善的地方。以前我们的研发人员做创新的时候,可能去阅读一篇文献,但这些文献可能不一定是我们研发人员最需要的,最好的文献他们没有看到。但是现在我们的客户在做创新的时候,可以在incoPat系统上很方便地去找到与他最相关的文献,而且系统会智能梳理客户所需。
我们的产品和服务给客户提供的最核心的价值,就是提升他们的科技创新竞争力。希望通过我们的服务,能给更多的用户提供创新地图,去指引他们进行科技创新。
比专业用户更专业
提供超越客户预期的服务
我认为想做好一件事就一定要专注。就像我刚才提到的,我们合享智慧专注在这样一个很窄的领域,希望把它做得足够深,所以我们团队的每一个人,实际上在行业都有很深的背景,有非常丰富的经验。大家携手去做一件事,才可以把它挖的足够深。包括我们的行政、人力甚至财务,都对这个行业有独到的理解,这样的话我觉得才可以让整个企业转的更快、挖的更深。
我们做SaaS服务的时候,实际上用户都是非常专业的,他们的专业化就需要我们更多的专业化,才能去捕捉到他们的需求、提供超越他们预期的服务。所以我们在各个部门各个环节,包括我们的财务、行政、销售,都是以专业化、行业化的一种形式,去提供本身的职能。比如说我们很多的销售,都是非常理解用户真实的需求,包括可以把更好的企业经验去传递给我们一些普通的用户,所以在这一点上可以为他们提供更大的价值,可以为企业提供更多的帮助。包括我们的行政、财务也是一样的,因为在不同行业中,我们面对不同部门的用户,他们请款、接合同的方式有很多不一样的地方,我们的财务因为有相似的行业背景,会更理解行业困难或者帮助客户解决问题,把每个环节做得更好,整个公司团队配合起来就会更加默契,整体提升用户服务质量。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02