“蓋雅工場”完成3億元C輪融資 老虎環球基金領投互聯網+
導讀
文章摘要:在SaaS商業領域,產品是核心,其次是數據,再則是連接。
文章摘要:在SaaS商業領域,產品是核心,其次是數據,再則是連接。
一鳴網1月16日消息(編輯|張新宇)勞動力管理服務商“蓋雅工場”今日官方宣布完成3億元C輪融資,由老虎環球基金領投,老股東華平投資、經緯中國跟投。本輪融資將用于提升戰略和運營能力,加大在機器學習和算法優化等人工智能領域的投入,探索更多的「AI+Workforce」業務場景。同時將中國的勞動力管理實踐經驗輸出到海外。
此前的融資情況為2016年3月,經緯中國數千萬元A輪融資。2017年2月,元生資本,經緯中國B輪5000萬元融資。2017年8月,華平投資,元生資本,經緯中國B+輪1.3億元融資。2019年1月,老虎環球基金,華平投資、經緯中國C輪3億元融資。
據了解,蓋雅工場是由長期關注于高科技及信息技術行業的美國風險投資機構發起的中國地區一流的人力資源和勞動力管理信息技術軟件及應用服務提供商,總部位于中國蘇州。通過在行業、技術和產品方面的專業知識及該區域戰略合作伙伴關系和聯盟為客戶提供人力資源和勞動力管理軟件及技術服務。
這是一個技術飛速革新的時代。云計算、移動互聯網、人工智能等成為熱門區塊鏈,推動企業服務創新點的出現。2009年,蓋雅工場從傳統軟件起步,5年后開始拋掉傳統業務轉向SaaS。傳統的人力資源服務公司交付了服務和人,核心模式是收取月費。而SaaS是交付了軟件和功能,這也是SaaS商業本質的所在。
在SaaS商業領域,產品是核心,其次是數據,再則是連接。產品中講究的三個指標:年費、獲客成本、流失率;數據則為行業數據、業務數據、人的數據;連接:連接行業、連接客戶、連接人。
蓋雅在業務方面,從排班切入,目標客戶是大中型企業,尤其是勞動力密集型的制造業工廠。蓋雅工場提供復雜考勤、智能排班、精益工時、勞動力優化等勞動力管理解決方案,幫助企業精確控制勞動力成本、快速提升勞動力效率、預先規避合規化風險。2018年蓋雅工場推出智能算法云,作為蓋雅勞動力云的核心支撐,將人工智能引入勞動力管理云服務,并完成對考勤軟件“易勤”的全面收購。
經緯中國合伙人熊飛表示:中國是個勞動力大國,同時勞動生產率可大幅提高,這是蓋雅能夠在過去及未來很長時間發展的巨大機會。本輪投資方老虎環球基金合伙人雷環中表示:中國的勞動力管理市場生機勃勃,希望幫助蓋雅工場加速增長,以科技讓更多企業勞動力更高效。
蓋雅工場聯合創始人兼CEO章新波曾表示:中國有著世界上最為龐大的勞動力隊伍,有著豐富的勞動力管理實踐,總結這些優秀實踐,并輸出給海外其他國家和地區,我們責無旁貸。同時,機器學習和算法優化為解決勞動力的獲取、使用、調配、評估等問題帶來了新的方法,我們在人工智能上的投入,正在越來越多的客戶處見到實效。
此前的融資情況為2016年3月,經緯中國數千萬元A輪融資。2017年2月,元生資本,經緯中國B輪5000萬元融資。2017年8月,華平投資,元生資本,經緯中國B+輪1.3億元融資。2019年1月,老虎環球基金,華平投資、經緯中國C輪3億元融資。
據了解,蓋雅工場是由長期關注于高科技及信息技術行業的美國風險投資機構發起的中國地區一流的人力資源和勞動力管理信息技術軟件及應用服務提供商,總部位于中國蘇州。通過在行業、技術和產品方面的專業知識及該區域戰略合作伙伴關系和聯盟為客戶提供人力資源和勞動力管理軟件及技術服務。

這是一個技術飛速革新的時代。云計算、移動互聯網、人工智能等成為熱門區塊鏈,推動企業服務創新點的出現。2009年,蓋雅工場從傳統軟件起步,5年后開始拋掉傳統業務轉向SaaS。傳統的人力資源服務公司交付了服務和人,核心模式是收取月費。而SaaS是交付了軟件和功能,這也是SaaS商業本質的所在。
在SaaS商業領域,產品是核心,其次是數據,再則是連接。產品中講究的三個指標:年費、獲客成本、流失率;數據則為行業數據、業務數據、人的數據;連接:連接行業、連接客戶、連接人。
蓋雅在業務方面,從排班切入,目標客戶是大中型企業,尤其是勞動力密集型的制造業工廠。蓋雅工場提供復雜考勤、智能排班、精益工時、勞動力優化等勞動力管理解決方案,幫助企業精確控制勞動力成本、快速提升勞動力效率、預先規避合規化風險。2018年蓋雅工場推出智能算法云,作為蓋雅勞動力云的核心支撐,將人工智能引入勞動力管理云服務,并完成對考勤軟件“易勤”的全面收購。
經緯中國合伙人熊飛表示:中國是個勞動力大國,同時勞動生產率可大幅提高,這是蓋雅能夠在過去及未來很長時間發展的巨大機會。本輪投資方老虎環球基金合伙人雷環中表示:中國的勞動力管理市場生機勃勃,希望幫助蓋雅工場加速增長,以科技讓更多企業勞動力更高效。
蓋雅工場聯合創始人兼CEO章新波曾表示:中國有著世界上最為龐大的勞動力隊伍,有著豐富的勞動力管理實踐,總結這些優秀實踐,并輸出給海外其他國家和地區,我們責無旁貸。同時,機器學習和算法優化為解決勞動力的獲取、使用、調配、評估等問題帶來了新的方法,我們在人工智能上的投入,正在越來越多的客戶處見到實效。
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