只是看到上海鸥新为我们提交的材料，我会误认为这是一家日本企业。该公司以前是做外包服务的，跟日本的大学教授合作，在日本东京有团队负责引擎开发。公司CEO潘忠信有8年的IT企业管理经验。
在2015 ChinaBang 中国行杭州站活动中，他们上台展示的项目是为实体店铺做客流分析——都有哪些人来店，他们来店的频率如何，他们都在哪些柜台停留，促销信息如何发到需要的顾客等等。
产品的核心的竞争力在哪？鸥新的技术让使用的线下实体店商家可以利用方圆3-5km内，客户的手机行动轨迹进行分析，基于来店顾客行进路径进行数据的采集、分析。在这个基础上，他们给实体店提供了类似于互联网流量分析的方法，提供辅助决策，以及定制营销方案。
他们的定位精度可以大为超越目前同类方案的平均值10-15m，这是他们所称的一个优势所在。不止于此，鸥新宣称，其他店内监控系统可能需要顾客必须提前安装应用，他们可以做到在客户端不需要装任何程序，只要开着WIFI甚至无需上网，就可以被监控到。
和其他我们见过的客流分析系统类似，店家可以知道来店的顾客有哪些，哪些是回头客，以及顾客群体是什么样子的，广告投入有没有效果等等。同样，也可以针对不同客户群的购买倾向，定制促销信息的发送。
鸥新为现场观众展示了在一家500平方米店铺中的演示数据，各种信息分门别类，易于检索。
在商业模式方面，鸥新想在一个商业区里做一个比较高的覆盖，可能会有目的的在一些区域进行覆盖，更希望针对整个购物中心的物业而不是单个店铺洽谈。如果有些店想导入的话，先做一些先期的免费导入，在试用满意的基础上可以去收取月租费。
当网点分布足够多以后，还可以做更多事情：通过免费布网，提供微信WIFI上网，LBS消息推送，提供客流大数据的发布和应用等等。
总体来说，目前同类解决方案有很多。刚开始2012年左右的时候，可能是做WIFI为切入口，后来2013年开始是iBeacon技术的推广。然而，作为外包业务起家的公司，他们现在的弱点就是市场营销，自己也毫不讳言。总体来讲，这类项目对BD的要求是很高的，技术只是一个方法，主要是得先进入商场才可以。因此导师建议可以先把BD的团队进行强化。
