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“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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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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阿里此前已经通过和居然之家合作证明了自己的实力。不仅如此，红星美凯龙和居然之家的模式类似，主营业务都是全国综合家居大卖场，且主要做的都是家装销售和服务，二者还拥有不少共同的供货商和品牌商。这些共性也为阿里改造红星美凯龙的大卖场降低了难度。..

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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。..

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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。..