英诺天使基金、臻云创投合伙人祝晓成表示，“探迹科技以销售线索挖掘为核心，为销售服务、为销售人员服务；探迹科技的产品为客户实现从线索到客户到商机到合同的全流程客户关系管理，已经服务超4000家企业。我们期待探迹科技的企业智能销售SaaS服务能覆盖更多的场景和功能，拓展到更多的行业，全面服务于中国的广大中小企业乃至大企业客户。”

探迹科技宣布完成1.2亿元B轮融资，由红杉资本中国基金领投，启明创投跟投；此前，探迹科技曾获得由阿里巴巴战投、启明创投联合投资的A轮融资；获得由英诺天使基金、臻云创投、九合创投、宏利创投联合投资的天使轮和Pre-A轮千万级融资。

探迹科技成立于2016年，定位智能销售SaaS服务商，将大数据和AI技术应用于提高To B销售效率和业绩上。

探迹科技是依托着企业大数据的开放、AI技术的成熟而发展的。创始人兼CEO黎展表示，在国内市场，CRM创业厂家从2013年开始涌现，但当时的CRM系统主要是解决客户管理的问题，数据还需要依靠繁琐的人工录入。而这几年在To B领域做线索获客的公司很少。

因此成立之初，探迹科技即以To B企业的销售线索预测和挖掘起家——在平台底层，探迹拥有大规模分布式爬虫引擎、分布式计算框架和算法引擎三大引擎，在引擎之上搭建应用体系——根据工商数据、公开网页挖掘等公开数据，构建企业知识图谱。

在建立企业图谱后，探迹科技会通过分析企业的历史成单用户，对潜在用户群进行建模，分析企业间的上下游业务关系，然后在探迹的数据库中为企业推荐潜在客户。目前，探迹科技已构建了覆盖超过1亿多家市场主体，超过1万个业务分析维度的企业知识图谱，每天从上亿的网页数中实时分析公开数据。

探迹产品技术架构示意图从产品体系来看，探迹科技2017年即推出“探迹智能销售云平台”1.0，核心业务为拓客SaaS，而后以每年一个业务板块的速度拓展产品矩阵：

• 探迹触达SaaS

于2018年推出，整合了多种触达能力，让销售人员可以在一个系统里完成面向客户的全渠道触达。在这一块，探迹还推出了呼叫中心、短信、EDM等功能，结合AI技术帮助销售人员实现高效沟通。

• 探迹CRM SaaS

于2019年推出，帮助客户实现“线索-客户-商机-合同-审批”的全流程智能客户关系管理，摆脱用Excel的传统管理流程，让销售人员工作更高效。

• 探迹集客

于2020年推出，更集中集客环节。以往CRM都是管理企业内部的私域流量，而探迹集客则是打通了企业内外的流量管理平台，对于客户的广告投放、自然流量等公域流量池都做整合，客户采购平台后，就可实现一站式管理内外流量。

这样的产品路径可以说是从销售环节的前端获客到后端管理。

黎展对36氪表示，当前中国市场主体数量约1.2亿，美国是2200万左右。但美国SaaS市场发展较早，销售环节的产品应用是从后往前发展的，即先有CRM，再有前端的获客产品；中国市场则是主体数量增长更快，但企业管理水平和意识还有待加强。所以探迹的产品发展体系也是迎合了当前企业的核心需求，即先满足前端获客，再延伸到后端的管理产品。

从更大的行业维度来看，探迹的业务与多个企服细分赛道会有交叉，比如CRM赛道在近几年就是创业的热门赛道。对此，黎展表示，探迹是以销售线索挖掘为核心，帮助企业主动拓客，具体到单个功能模块中，探迹的产品逻辑和专门做这一项功能的公司还是有不同的。

“比如做CRM的逻辑，不少创业公司的产品定位是面向老板管理的需求开发的，但探迹的产品本就以销售人员的需求为主导，因此开发的宗旨是在于‘让销售人员能赚到钱’，”黎展表示，“所以我们才会推出公域+私域的销售线索管理功能，包括拓客SaaS和集客SaaS，都是为了节省销售人员展业的成本。”

经过四年发展，目前探迹已服务4000多家企业，分布于二十多个行业，近三年均实现3倍收入增长。黎展介绍，成立之初探迹在企业信息化、互联网、IT科技服务公司客户较多，树立标杆客户后再切入到物流、金融、教育、广告等行业。当前探迹中小型客户数量占70%，一般以标准化SaaS交付；大型客户则以api对接，提供定制化解决方案。

随着劳动力成本越高，企业降本增效的动力越强，SaaS工具的市场规模就越大，而在今年疫情的影响下，线下会销模式基本停摆，企业的线上展业需求更加迫切。在疫情期间，探迹Q2业绩同步增长了200%以上。而在国外，与探迹拥有类似业务模式的公司还有ZoomInfo——这家公司在疫情爆发后于纳斯达克IPO，挂牌首日盘中一度大涨100%，最高市值接近200亿美元。

B轮融资后，探迹会持续在产品和业务上加大投入力度。在产品层面，探迹将继续引进大量人才，增强研发力量，并延伸现有产品矩阵。而在业务层面，目前探迹总部位于广州，另外在北京、上海、深圳、佛山均有设立子公司，今年也将在全国快速推广产品。

团队方面，探迹目前约有400人，50%为研发人员，拥有PB级别的数据处理、NLP、机器学习算法核心专利，核心团队来自顶级互联网企业及管理咨询公司等。