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The new Save22 launched today in Singapore and the Philippines (pictured above). I gave it a couple of searches and it works pretty well. Thanks to Save22, I know there’s a Colgate toothpaste promotion at Guardian and also a Tiger beer promotion in Sheng Siong in Singapore.

The closest similar price search service would be the numerous price comparison sites like Kakaku’s PricePrice, Rocket Internet’s PricePanda, Priceza, Telunjuk, and PriceArea. Though these are specifically product price search sites and are not promotion based, so people could use a number of such sites.

Prior to this pivot, Save22 recently raised $400,000 from Crystal Horse Investments, Nuffnang, Strategia Ventures, and Little Lights Capital.

Save22は今日シンガポールとフィリピンでローンチされた（上図）。数回試してみたが非常にうまく機能している。Save22のおかげでColgateのハミガキとTigerビールのプロモーションがそれぞれシンガポールのGuardianとSheng Siongであるこを知った。

同様の価格検索サービスを提供しているのはKakakuの PricePrice、Rocket InternetのPricePanda、Priceza、Telunjuk、 PriceAreaなどの数多くある価格比較サイトだ。これらのサイトはあくまでも製品価格検索サイトでプロモーションには対応していないのでユーザーは複数のサイトを利用することになるだろう。

今回の展開を行う前にSave22はCrystal Horse Investments、Nuffnang、Strategia Ventures、Little Lights Capitalから40万米ドルの資金調達をしたところだ。

MelonFriends Targets Overseas Chinese, Combines Twitter, Facebook and Weibo in One App

If you’ve got friends all over the globe, those buddies are probably scattered across not just lots of nations but also several social media services. It’s even more fragmented if you’re an overseas Chinese, working or studying far from home, as your new workmates or classmates are using stuff that’s blocked in China – like Twitter and Facebook. To bring all these sites, conversations, messages, and buddies together is a new app that launches today called MelonFriends.

海外にいる中国人をターゲットにするMelonFriendsはTwitter、Facebook、Weiboを1つにまとめるためのアプリだ

世界中に友達がいるような場合、おそらく仲間たちは多くの国に散らばっているばかりでなく利用しているソーシャルメディアサービスもさまざまなものだろう。そしてもし故国から遠く離れ海外で働いたり学んだりしている中国人ならば、新しい同僚やクラスメートはTwitterやFacebookなどの中国ではブロックされているサービスを使っているため細分化はさらに大きなものだろう。それらのサイト、会話、メッセージ、仲間を一つにまとめるための新アプリMelonFriendが今日ローンチした。

For instance one of the channels which I will definitely build and use personally would be “Food back home”. Through this channel, we can introduce users with service providers who give bulk discounts on buying food from China (maybe via Taobao) and overseas shipping solutions for group buying, etc. As such, a channel services not just information but also a viral shopping/gifting solution for overseas Chinese. Eventually, this could extend its reach to overseas Chinese’s connections in China and overseas also.

例えば、私が間違いなく作るだろうし個人的にも利用するだろうと思うチャンネルは「故国の食べ物」というものです。このチャンネルを通じてユーザーに中国からの食品の大量購入（おそらくTaobao経由）に対して割引をしたり、グループ購入に対して海外発送をしてくれるサービスプロバイダーなどを紹介することができます。このためチャンネルは、海外の中国人のために単に情報を提供するだけでなくショッピング・贈り物をするためのソリューションを提供します。最終的には、海外の中国人とつながりのある中国やその他の国の人々にリーチを拡大できると考えています。

That social shopping aspect would also be a form of monetization for the app, along with upcoming in-app-purchases for customizations like themes and emoji.

MelonFriends for Android has a two-day exclusive on Chinese app store Wandoujia before launching on Google Play on Wednesday (June 5th).

間もなく導入されるカスタマイズするためのテーマや絵文字などのアプリ内購入機能に加え、このソーシャルショッピング的な側面もこのアプリの収益化の1つの形になる可能性がる。

MelonFriendsのアンドロイド版は、水曜日（6月5日）にGoogle Playで公開される前に中国のアプリストアで2日間独占的に提供されている。

Big data becomes agile and beautiful with BellaDati

Big data analytics firm BellaDati treats data in a beautiful and agile way, offering customers the opportunity to make sense of data without complexities.

Big data is the big thing with enterprises today. With massive amounts of data being collected and generated from among consumers, businesses and transactions, enterprise customers are trying to make sense of all this information through analytics, trending and processing. European tech startup BellaDati goes beyond analytics, as it aims to deal with big data in an agile and “beautiful” way.

ビッグデータはBellaDatiにより美しく迅速に処理される

ビックデータ分析サービスを提供するBellaDatiは、データを美しく迅速に処理し、顧客が複雑な処理を行うことなくデータの解析を行えるようにするサービスを提供している。

今やビッグデータは企業にとって極めて重要なものとなっている。企業顧客は、消費者、企業、取引から収集、生成された大量のデータを分析、トレンディング、処理し、そのすべての情報の意味を理解しようとしている。ビッグデータを迅速に「美しく」処理することを目指すヨーロッパのテクノロジー系スタートアップBellaDatiは分析を超えて進んでいる。

See data in a different way

Co-founder and CEO Martin Trgiňa told e27 that his team wants to redefine the way businesses interact with data. “Our agile data analytics and reporting tool turns any type of business data into dashboards and reports within its own data warehouse. All you need is a web browser or a mobile device,” Martin says.

データを違った方法で見る

BellaDatiのチームは企業がデータと対話する方法を再定義したいと考えていると共同創業者でCEOのMartin Trgiňa氏はe27に語った。「BellaDatiの高速なデータ解析・報告ツールは、どんな種類のビジネスデータでも、独自のデータウェアハウス内のダッシュボードやレポート画面で表示します。必要なのはウェブブラウザあるいはモバイル端末だけです」（Martin氏）

The Czech CEO highlights that BellaDati offers the opportunity for both SMEs and large enterprises to analyze big data without having to code or develop their own apps. “We have built in over 100 connectors to data sources such as SQL and non-SQL DB, Excel, CRM systems, social networks and many more. You can easily combine these data in BellaDati to create charts or reports regarding performance of your business and share it securely with your team.”

BellaDatiによりプログラムの作成や独自のアプリを開発することなく中小企業でも大企業でもビッグデータを分析できるようになるとMartin氏は力説する。「SQL、non-SQL DB、Excel、CRMシステム、ソーシャルネットワークなどのデータソースへのコネクタを100以上作成しています。それらのデータをBellaDati内で容易に結合し事業の業績に関するチャートやレポートを作成し、それを自分のチームと安全に共有することができます」（Martin氏）

Developers, however, can also take advantage of BellaDati’s embeddable data visualization and analytics platform. “We want our users to feel creative and enjoy work with our enterprise data analytics solution, which is an opposite if you take a look on traditional BI solutions,” Martin stresses.

しかし、開発者はBellaDatiの組み込み可能なデータ可視化や分析プラットフォームを活用することもできる。「ユーザーが創造性を発揮して当社のデータ分析ソリューションを活用してくれることを望んでいます。これは従来のBIソリューションとは対照的です」とMartinは強調する。

Around the world with big data

BellaDati is based in the Czech Republic with regional headquarters in Singapore and the US, and an international office in South Korea. Martin started out by developing software integration for businesses, which include clients like GEMoney, Sun Microsystems and government sectors in Central Europe. “The complexity and slow adoption of enterprise tools by business users sparked the idea to build data analytics and reporting tool that people will love to use,” he says. As such, BellaDati was developed to cater to this market.

世界中をビッグデータと共に

BellaDatiはチェコに本社を置き、シンガポールと米国に地域本部が、さらに韓国にも海外オフィスがある。当初Martin氏は、GEMoney、Sun Microsystems、中央ヨーロッパの政府部門などを顧客として、企業向けにソフトウェア統合に関する開発をおこなっていた。「複雑さや、企業ユーザーによるエンタープライズツールの採用の遅さから、ユーザーが使いたくなるようなデータ分析・報告ツールを開発するというアイデアが浮かびました」とMartin語る。そしてBellaDatiはこの市場の要求に答えるために開発された。

In terms of offerings and business model, BellaDati is actually flexible, and the team will work with both on-premises and cloud-based solutions. “Some customers prefer to sign-up for our cloud plans delivered via Amazon to pay monthly fees. Others prefer to buy licenses and support to have the tool installed at their site. We are offering professional services like SLA and data analytics best practices. Our partners play key role in providing integration and analytical services as well.”

Moreover, BellaDati offers its technology as an integrated solution. For instance, BellaDati is an OEM analytical platform embedded into third-party solutions, such as one offered by Korea Telecom.

提供するサービスやビジネスモデルに関してはBellaDatiは実にフレキシブルだ。同社のチームはオンプレミス、クラウド型ソリューションの両方に対応している。「Amazon経由で提供しているクラウドプランに登録して月額料金を支払うのを選択する顧客もいれば、ライセンスとサポートを購入してツールを自社のサイトにインストールする顧客もいます。BellaDati はSLAやデータ分析のベストプラクティスに基づくプロフェッショナルなサービスを提供しています。また我々のパートナーもインテグレーションや分析サービスの提供に際して重要な役割を果たしています」

さらに、BellaDatiは同社のテクノロジーを統合ソリューションとして提供している。例えは、Korea Telecom が提供しているもののように、BellaDatiのOEM分析プラットフォームはサードパーティソリューションに組み込まれている。

To date, BellaDati cites a wide array of industries and companies among its clientele. These include firms in retail, media, marketing and even financial services. “Large clients are using BellaDati as an agile data analytics module together with large BI solutions like SAP, while SMEs adopting BellaDati as a complete BI solution,” says Martin. The team is now offering a new service that introduces analytics applications with predefined KPIs and support structures for specific industries. Dubbed BellaApps, the “powerful templates significantly reduce time to create new report for customers from specific industries.”

これまでのBellaDatiの顧客には幅広い業界の企業がある。それらには小売、メディア、マーケティング、さらには金融サービス分野の企業が含まれている。「大手の顧客はBellaDatiをSAPのような大規模なBIソリューションと共に高速なデータ分析モジュールとして使用しています。一方、中小の企業はBellaDatiを完全なBIソリューションとして採用しています」とMartin氏は語る。現在、同社のチームは、特定な業界向けに事前に定義されたKPIや支援構造と共に分析アプリケーションを導入する新しいサービスを提供している。BellaAppsと呼ばれるもので「強力なテンプレートにより特定の業界の顧客向けに新たレポートを作成する時間を大幅に削減する」

The business started with US$3 million in seed funding from both Martin and the company’s CFO, Miloslava Trginova. With its international expansion, the team is “open and welcome to investors, who think further beyond pure money investment.”

BellaDati is part of the Startup Marketplace at Echelon 2013, where the team hopes to meet like-minded individuals and potential partners who share the same ideal that data should be beautiful — hence the name “bella” which means “beautiful” in English. BellaDati will also be holding BellaDati ONE sessions in Singapore, Indonesia, Taiwan, and other Asian countries, focused on agile data analysis for business users, and will be announcing new partners within June.

同社はMartin氏とCFOを務めるMiloslava Trginova氏からの300万米ドルのシード資金で創業された。同社のチームは、国際的な展開を図るため、単なる投資以上のことを考えてくれる投資家を歓迎するという。

BellaDati はEchelon 2013のStartup Marketplaceに参加する予定する。そこで、データは美しくあるべきだという同じ理念を共有する志を同じくする人々やパートナー候補と会えることを期待している。社名の「bella」は英語の「beautiful」を意味している。またBellaDatiは、企業ユーザー向けの高速データ分析に特化したBellaDati ONEセッションをシンガポール、インドネシア、台湾、その他のアジア国々で開催し、新規のパートナーを6月中に発表する予定だ。

I called it ‘Weight to Dropbox’ and I defined the path for this file to be saved under /Public/Weight/. I made the file extension CSV, so that file can be easily imported later on from Google Docs. It’s a bit of a hack, but trust me, it works like a charm.

But the ‘Template’ section was a little tricky. I needed to add the date, plus a comma to complete the our daily line of input (because we’re creating a comma separated values file). Paul’s spreadsheet has a date field, so I want it to match up with his formal. To do that, we just need to enter the following:

[[date|%m/%d/%y]],[[draft]]

この名前を「Weight to Dropbox」とし、/Public/Weight/配下に保存するようにパスを定義した。後でフィアルをGoogle Docsから容易にインポートできるようファイルの拡張子をCSVとした。ちょっと手を加えるが、信じてくれ、うまく機能する。

しかし、「Template」部分はちょっと面倒だ。日々の入力行を完成させるために日付とコンマを付け加える必要がある、これはCSVフォーマットファイルを作成しているためだ。Paulのスプレッドシートには日付フィールドがあるのでそのフォマットに合わせたいので以下を入力する必要がある。

[[date|%m/%d/%y]],[[draft]]

But by putting the file in my Dropbox public folder, that means my data is published to the web. And in turn, that means that by copying my Dropbox public link for that file [3], I can use Google Spreadsheet’s import function to connect it to Google Docs directly, and have the spreadsheet update whenever I add a new daily weigh-in.

To do that, I added a new sheet to Paul’s template called CSV. And in cell A1 I added the following data import formula [4]:

しかし、このファイルをDropboxのPublicフォルダーに入れるということはデータがウェブに公開されるということだ。そして、このファイルへのDropbox public linkをコピーしておけば[3]、Google Spreadsheetのインポート機能を使いGoogle Docsに直接結合し、毎日、計量した体重を追加する度にスプレッドシートがアップデートされるようにすることができる。

そうするために、新しいシートをCSVというPaulのテンプレートに追加し、さらにセルA1に以下のデータインポートフォーミュラを加えた[4]。

…and BOOM! There’s your data. Now to get those entries into Paul’s spreadsheet template, you merely need to do use your ‘=’ sign in Paul’s sheet, and point it towards the corresponding cell data in your CSV sheet for that date (see below) [5]. And then apply that formula to all cells for the entire year.

And now once you have that, you get do lots of fun stuff. I added a couple of charts and published the entire sheet to the web. Now I can add that to my iPod homescreen for example, and easily access my chart anytime I wish (pictured below). It doesn’t look entirely awful in landscape [6].

これで入力したデータが表示された。つぎにこれらの入力データをPaulのスプレッドシート テンプレートに表示させ番だ。Paulのシートで「=」記号を使い作成したCSVシートの日付に対応するセルのデータをポイントすればよい（以下を参照）[5]。そしてこのフォーミュラを年全体分すべてのセルに適用する。

これが完成すれば、色々楽しいことをさせることができる。筆者はチャートを2つ追加してシート全体をウェブで公開してみた。例えはこれをiPodのホームスクリーンに追加して好きなときに簡単にチャートにアクセスすることもできる。横表示ではそれほどひどい見た目ではない[6]。

In general, however, Spotify pays royalties in relation to an artist’s popularity on the service. A popular song or album can generate far more revenue for an artist over time than it historically would have from upfront unit sales.

Do you pay artists directly?

We do not have direct, contractual relationships with artists. Our relationship is with the record label that will pay the artist in accordance with the relevant recording agreement. In addition, we compensate the collecting societies, who pay composers.

しかし、通常Spotifyはサービスでのアーティストの人気に関連させてロイヤリティを支払っています。
人気の高い曲やアルバムでは、アーティストへの収入は従来の販売数量に基づく一括払前払いよりも、時間と経過とともに多くなります」

アーティストに直接支払っているのでしょうか？

「アーティストとは直接契約を結んでいません。Spotifyはレコード会社と契約し、レコーディング契約に従ってレコード会社がアーティストへ支払いを行うことになります。加えて、Spotifyは著作権管理団体へ補償金を支払い、著作権管理団体が作曲家への支払いをおこないます」

Can independent artists have their content on Spotify?

Absolutely. We have entered into deals with several digital aggregators, including InGrooves, Phonofile, Kontor, IODA, Orchard, and, global rights agency, Merlin Network.

Artists interested in growing their audiences find success by exposing their music to a wide population, and Spotify is the world’s fastest growing music listening platform.

Independent artists can choose the distributor that best suits them to get their music on Spotify. As with the labels, these distributors govern the specifics of how and when royalties pass-through to artists. Each aggregator makes its own policies clear on its website.

独立系のアーティストはSpotify上でコンテンツを公開できるのでしょうか？

「もちろんです。SpotifyはInGrooves、Phonofile、Kontor、IODA、 Orchard、世界的な著作権団体であるMerlin Networkを含むさまざまなデジタルアグリゲータと契約を結んでいます。

自分の聴衆を増やしたいと考えているアーティスは自分の楽曲を広範な人々に公開することにより成功を収めています。そして、Spotifyは世界で最も早く成長している音楽を聞くためのプラットフォームです。

独立系のアーティストは、楽曲をSpotifyで公開するために最も適したディストリビューター（代理人）を選択することができます。レコード会社と同様にディストリビューターはどのようにそしていつロイヤリティがアーティスの手に渡るのかについての詳細を管理しています。各アグリゲータはウェブサイト上で自分たちのポリシーを公開しています」

How do the economics of this model differ from those of the current single and album sales model?

If you ask me, the economics of streaming are very different than those of digital downloads. A proper comparison requires considering the long-term value of a consumer. In other words, the question we ask is: how much revenue does a streaming subscriber generate compared with a paying downloader.

このモデルの経済性は現行の単曲あるいはアルバム販売モデルの経済性とどのように違うのでしょうか？

「私の見たところ、ストリーミングの経済性はデジタルダウンロードのものとは大きく異なっています。適切に比較するためには消費者の価値を長期的に考慮する必要があります。言い換えると、有料ダウンロード購入者と比べてストリーミングの有料会員はどれだけ多くの収益をもたらしてくれるのかということです。

Take the US as an example, Spotify premium subscribers are higher value consumers than “downloaders” because they pay at least US$120 annually, whereas average download purchasers spends under US$60 per year on music. So, for instance, if the 40 million paying downloaders in the US became Spotify subscribers, artists would earn twice as much for their music than they currently do.

米国を例に取ってみましょう。Spotifyのプレミアム会員は「ダウンロードで購入する人」よりも消費者としてより高い価値があります。会員は少なくとも年間120米ドルを支払っています。これに対し平均的なダウンロードによる購入者が楽曲に使うお金は年に60米ドル未満です。これは仮に米国の4000万人の有料ダウンロード購入者がSpotifyの会員になったとしたら、アーティストの音楽収入は今の2倍となるということです。

We sell access to music instead of ownership of individual songs or albums. Royalties are generated every time a song or album is streamed, compared to the one time a song or album is purchased, and our users spend twice the amount of money on music through subscription than the average downloader. This service speaks to the preferred listening habits of today’s music fans, who already stream well over 15 billion songs per month on the Internet via other means.

Spotifyは個別の楽曲やアルバムの所有権ではなく楽曲へのアクセス権を販売しています。ロイヤリティは楽曲あるいはアルバムがストリーミングされる度に発生します。これに対し楽曲やアルバムの購入では一度だけです。Spotifyのユーザーは有料会員となり平均的なダウンロードで購入する人よりも2倍の金額を音楽に使っています。現代の音楽ファンがどのような形で音楽を聞くのを好んでいるのかをこのサービスがよく物語っています。インターネット上でそのほかのサービスを介して毎月150億をはるかに超える楽曲がすでにストリーミングされているのです。