企查查的模式给交通商业大数据变现带来哪些启发

10月10日，企查查科技股份有限公司（以下简称“企查查”）沪市主板IPO获受理，学习了一下企查查的招股说明书，对这家靠玩数据，玩会员就达到年营收7亿多，净利润率45%的企业有了个初步的认知。

在阅读说明书的同时，也不断在对比，企查查的模式给交通商业大数据变现带来哪些启发。

2025年以来，针对交通科技企业在数据要素市场化，特别是数据变现方面有过不少接触，无论是公路领域，还是公共交通领域，或者是通用互联网数据在城市交通领域的应用等。

有成功，也有停滞，但整体而言不能令人满意，或者说距离普遍预期差距比较大，很多企业身边有大量交通数据，却在变现路径上无从发力。一直以来，大家都认为交通行业是一个数据丰富的行业，其数据价值应该比作金山，只是捧着金山却把日子过得苦哈哈，对于如何用手中的数据变现，一筹莫展。

一、企查查的商业模式

企查查公司成立于2014年，2014~2016年主要是产品的打磨，2016年以后公司陆续推出会员服务，开始变现。

截至2025年6月末，企查查产品累计注册用户数超过1.5亿，月活跃用户数超过8000万，2022年至2024年营业收入从51848.29 万元增至 70841.27 万元，复合增长率16.89%。

企查查的变现产品90%+来自会员服务，包括面向不同需求方的VIP、SVIP、企业套餐等，除此之外，面向更深度需求而提供的数据接口等服务约占10%。可以说，其商业模式非常简单，面向不同需求，做好数据产品，依靠会员服务赚钱。

企查查会员体系与价格

企查查以各地各级政府部门、司法机关、行业协会等依法公示的公开信息为主要基础原料，围绕不同实体经济领域的应用需要，对海量商业大数据进行收集、清洗、标注、挖掘和分析，并利用人工智能、大数据挖掘、可视化分析等先进的技术手段对数据进行结构化、标签化处理，并将有关联关系的离散数据建立联系。

企查查基于对用户应用场景的深刻理解(如招投标、商机拓新、尽职调查、反洗钱、受益所有人识别、供应商准入、风险排查、政府招商筛选、银行授信评估、贷后管理等)，不仅提供工商信息、股东信息、司法诉讼、新闻舆情、知识产权、投融资事件、招投标信息等基础商业信息，还通过对数据的深度挖掘，提供企业关系图谱、股权穿透图、风险监控、深度报告等多种智能分析服务。

企查查的营收对象构成中，包括银行、保险、证券、互联网、租赁法律、商务服务、零售、制造等多个行业及政府部门，覆盖5大国有银行、12大股份制商业银行、80余家保险公司、50余家证券公司、200余家律所及上百家中国五百强企业等。应该说其客户群体是市场经济中买单能力最强的对象，针对这些对象设计了商业模式，打造了产品。

企查查营收构成

企查查经营净利润率非常高，2024年达到44.81%，由于公司接近90%的营收都来自会员服务，因此随着用户数量的增多，未来公司经营的净利润率还会持续的增长。

企查查成本与利润概况

高利润背后，还有公司数据生产的低成本状况。其中看上去最具有价值的数据服务费则低到无法想象。2024年，公司数据服务费仅1205.22万元。并且说明书中强调，公司数据服务采购价格波动较小，对公司未来业绩产生不利影响的风险较小。

企查查业务经营所需的数据来源以自动化访问采集为主，仅少部分会向第三方数据供应商采购，采购类型包括企业工商信息、新闻舆情信息等，主要目的在于①对核心数据进行交叉核验以确保数据的准确性;②获取数据线索以便进行精准采集以提升自动化采集效率同时提升数据完整度;③通过采购市场上成熟的数据产品来完善及扩充数据纬度。

企查查自动化访问采集数据主要来源

另外，企查查的现金流状况也非常好，2024年应收账款余额为1753.58万，仅占营业收入的2.33%。这确实是一家数据类公司应有的样子，也是很多项目型企业羡慕与仰望之处。

企查查应收账款情况

公司经营成本中，职工薪酬占31%（7.08亿年营收规模对应公司人员610人，人均产值约116万），占比最大。人工成本主要为承担数据源管理、数据采集、人工数据采编、舆情信息标注等职能的技术人员的薪酬支出。

除此之外，是云端服务费，购买云服务的费用。数据服务费仅在成本构成中排名第四。

企查查经营成本构成

二、对交通领域数据要素市场化的启发

交通领域数据非常丰富，每天每时都在产生数据，但是“大量的数据”并不代表数据就一定要价值，特别是不代表就有变现的能力。

虽然数量比较少，但应该说交通领域在数据变现上也有成功的案例。就在今年下半年，具有15年发展历程的公交出行信息服务企业——“车来了”上市了，其基于时间+位置信息，聚焦于提升实时车辆数据精准度的产品被证明成功。“车来了”超2亿元的年营收中，98%的业绩依靠互联网广告的模式也非常吸人眼球。

表面上看，各地方都在做交通数据要素市场化的工作，很多地方也都实现了数据变现，但这些案例更多属于城市内部的循环，系统内的循环，其模式的市场复制性和持续性，以及对产品真实价值的认同都还有很长的路要走。

通过对企查查的商业模式学习，对比交通行业发展，可能带给我们的启发：

1、越简单的商业模式越可能接近成功。交通领域有不少拿着数据包装工程项目，以运营服务的项目模式进行变现，模式过于复杂，不可控因素较多，实际上也还没有脱离以往工程建设的思路。

2、产权不清晰，源数据的价格机制缺乏。对于这些成本或高或低的数据，一方面政府或者运营企业需要建立共享机制，允许数据拿出来商用，另外一方面也需要一个合理的市场定价，以提供给数据服务提供商作为基础数据。在当下的市场环境中，把交通数据拿出来做商业探索，不光是需要产权方的勇气那么简单。

3、数据不完整导致商业变现能力不足。数据要商业化变现，基本上是需要全样本的，目前交通行业的数据应该说是分裂的状态，这种分裂不仅是部门之间的不共享分裂，也包括地区之间的分裂。对于一项服务，不能只有某个城市，某个省的数据作为支撑（参考车路协同的商业化）。跨城市、用户单位、省份的数据整合对于商业大数据产品来说是一个非常高的市场门槛，具有稀缺性和不可替代性。

4、数据服务交给社会资本来做。数据就在那里，谁能来整合成产品提供服务。目前很多地方都成立了地方数据公司，数科公司，他们的发展往往有着数据要素市场化的目标，包括很多省一级的交通集团，公路投资集团。由于数据样本的不完整，以及国资企业在服务基因上的天缺，因此服务提供商由社会资本为主的企业，更多交投共同投资的企业来担任，成功的概率相对会更大一些。

5、面向C端做量，面向B端做利润。在交通领域，C端主要是机动车出行者，B端主要是保险公司、商业银行。他们关于出行服务的体验和对个体行为的描述是有比较清晰的需求，特别是B端的买单能力更强。面向数量众多或者买单能力强的用户研发产品才可能取得更大的利润回报。

6、“相比于数据交易本身，研发一款兼具实用性和专业性的标准化商业大数据产品，更能满足市场需要和构建竞争壁垒。”源数据可能不要多，降低商业化难度；数据挖掘要深入，树立更高市场门槛，满足市场需求。

7、某种意义上来讲，数据要素市场化的核心是通过数据对企业、个人的信用体系和行为特征进行描述，而信用体系和行为特征的描述除了交通领域的数据之外，还有更大范畴内、跨领域的数据标签，变现的方式并不局限在交通领域。

注：企查查信息来自其招股说明书