市场上普遍认为“另类数据随着应用范围扩大而逐渐失去信息优势”——但Neudata报告揭示的趋势对这一观点构成了挑战。2025年，平均每个数据集的投资客户数量从25家降至20家，下降20%。尽管市场可用数据集数量和整体规模持续扩大，但平均来看，使用特定数据集的投资机构数量反而较上一年有所下降。另类数据市场正在经历“使用分散化”——更多数据集被更分散的基金组合使用，而非少数数据集被多数基金集中使用。
客户重叠度的结构性变化
平均客户数下降20%的计算逻辑
报告通过组合调查数据与市场规模估算推算出客户数量。每家基金每年在另类数据上的平均支出约140万美元，除以每年平均购买的19个数据集，得到单个买家在单个数据集上的平均支出约7.4万美元。将每个数据集的平均收入150万美元除以7.4万美元，推算出典型数据集服务于约20家投资客户，低于2024年的约25家。
这一结果与Neudata产品目录中的观察趋势基本一致：2025年所有由Neudata分析师撰写的数据集报告计算得到的平均“客户重叠度”（Crowding Factor）为6.2，对应约11-20家投资客户，而2024年的平均得分为5.9，对应约21-30家投资客户。
挑战“信息优势衰减”理论
市场普遍认为，随着另类数据被越来越多的基金使用，其提供的信息优势会逐渐衰减。但上述趋势表明，尽管个别数据集可能存在较高客户重叠度，从整体来看，大多数另类数据集的客户重叠度并未明显上升。这一发现对行业认知具有重要意义：另类数据的价值衰减并非必然规律，而是取决于具体数据集的特性和市场供需格局。
供给扩张与需求分化的双重驱动
新数据集数量加速增长
2025年数据报告从2，215份增至2，805份，新增约590个数据集。供给侧的快速扩张为买方提供了更多选择，但买方的数据预算并未同步等比放大。这导致买方在预算约束下，倾向于在更分散的数据集中做出选择，而非将所有预算集中在少数头部数据集上。
AI改变数据选择逻辑
AI的普及也在推动数据集使用分散化。买方机构越来越倾向于采购结构化且机器可读的原始数据集，直接接入内部AI工作流，而非依赖供应商提供的现成工具。这意味着即使两个基金购买了相同的数据集，其使用方式、分析深度和价值创造路径也可能完全不同，进一步削弱了“客户重叠度上升必然导致优势衰减”的逻辑。
对供应商的战略启示
客户获取策略需要更加精准
在客户重叠度下降的趋势下，供应商不能仅依赖头部基金的采购来维持收入增长。需要更精准地识别具有数据采购能力和意愿的买方，针对不同策略类型（量化、基本面、多策略）和不同规模（大型、中型、小型）的基金制定差异化的市场进入策略。
差异化价值主张比客户规模更重要
客户重叠度下降意味着即使在同一细分领域，不同基金对同一数据集的价值认知也可能存在显著差异。供应商需要更清晰地定义数据集的独特价值主张，而非仅依靠“被多家基金使用”作为卖点。那些能够提供AI-ready格式、灵活访问方式和可定制化分析能力的数据集，在客户分散化的市场中更具竞争力。
