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未经处理过的嘈杂数据使企业在处理数据过程存在天然门槛 —— 复杂而多样的数据储存在多样化的数字平台,形成了大量浮动的“数据资产”。而更令企业无从着手的是,在这片数据的汪洋大海中,极大部分是未开发和利用的“数据原石”。..
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“智能家居和智能办公硬件”,Jeff Lunsford 在公司未来发展规划中提及了这两个领域,表明了公司的下一步野心 —— 拓展业务至未来科技发展的细分蓝海市场,实现更高水平的集成技术,通过算法训练出更优秀的预测模型。2018 年,公司推出的新产品 Tealium Think 即旨在为客户提供机器学习模型。Think 将通过实时收集的数据,精准识别受众群,并判断该用户达成转化目标的可能性。..
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尽管 Tealium 在官网上的产品介绍显示出明显的 toB 属性,十分强调数据应用对实际市场营销和客户体验的帮助。但随着时间的推移,Tealium 试图扩展并资本化为更广泛的数据源,其数据服务的来源范围逐渐扩张,远远超出了互联网企业和普通 toC 企业范畴。..
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获得融资之后,Tealium 将占比更多的资金投向了公司的技术开发部门。公司尝试使用更多的 AI 技术,强化其产品对于公司决策的多维度帮助。Tealium 首席财务官 Doug Lindroth 表示,此次新融得的资金将帮助公司扩展其数据集成工具生态系统,加快新产品开发。..
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Tealium 的客户通过其平台收获了巨大的业务利好:使用其产品创建的访问者档案数量同比增长了 300%,客户名单中不乏 Facebook、IBM、Visa 等国际知名企业。..
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Tealium 面向的正是数据分析实践中的数据处理困境 —— 利用标签技术帮助公司处理数据。通过积累来自互联网流量的标签,Tealium 能精准识别、统计、分析数据,从而帮助企业进行优化决策和营销建议。..