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更新时间：2024-05-29

上一条:2019 年 5 月 15 日，Tealium 宣布获得了一笔 5500 万美元的融资，融资由后期资本成长基金 Silver Lake Waterman 领投，ABN AMRO，Bain Capital，工业风险投资公司 Parkwood 和 Presidio Ventures 也参与了对公司的投资。
下一条:“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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双方也并非“非死即伤”的关系。家居市场仍是一个巨大的增量市场，各大细分领域家装、家具、家电和其他生活用品也都很大，虽然红星美凯龙和居然之家都会对资源导入产生一定的忧虑，但大前提仍是大家可以一起做大蛋糕拿增量，而不是争夺彼此的存量市场。基于这些背景，可以预见，阿里接下来还将接触更多的家居公司，扩充其家居版图。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。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。

“顶级投资者青睐有加的细分行业领导者”，在官网上打出这一口号的 Tealium，的确有这样的底气。

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基于这些背景，可以预见，阿里接下来还将接触更多的家居公司，扩充其家居版图。

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。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。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。无限延展的互联网和不断发展的物联网如同大海一般，用于挖掘的数据池几乎是无限的。如何利用数据，将其转化为企业的重要资产，并将数据资产变现，正成为现代企业寻求数字化进入又一阶段的重要课题。企业需要 Tealium 这样的勘探者。

Tealium 的主要产品有两个：企业标签管理服务平台 Tealium iQ，和实时统一营销平台 Tealium AudienceStream，都在细分行业内饱受赞誉。

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双方也并非“非死即伤”的关系。家居市场仍是一个巨大的增量市场，各大细分领域家装、家具、家电和其他生活用品也都很大，虽然红星美凯龙和居然之家都会对资源导入产生一定的忧虑，但大前提仍是大家可以一起做大蛋糕拿增量，而不是争夺彼此的存量市场。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”。2019 年 5 月 15 日，Tealium 宣布获得了一笔 5500 万美元的融资，融资由后期资本成长基金 Silver Lake Waterman 领投，ABN AMRO，Bain Capital，工业风险投资公司 Parkwood 和 Presidio Ventures 也参与了对公司的投资。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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如今，Tealium 在圣地亚哥总部拥有约 215 名员工，创办 11 年、现已筹集了超过 1.6 亿美元的风险投资，并准备成为圣地亚哥地区五年内首批上市的大型科技公司之一。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”。基于这些背景，可以预见，阿里接下来还将接触更多的家居公司，扩充其家居版图。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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