
思美传媒朱明虬:大数据时代 广告业依然要向人才问路(2)
而思美的核心竞争力在于,业内领先的媒介策划能力和具有自主知识产权的数据分析体系。据了解,目前思美已获得12项软件著作权,汇聚成公司独有的技术优势,并进一步构筑起思美传媒的媒介策略优势。
在日益激烈的竞争环境之下,广告主的投放需求也在发生变化,逐步由“投放执行”跨越到“全盘统筹、量化分析”的阶段,广告公司之间的竞争焦点也由原先的价格竞争转变为传播效果竞争,所提供的服务也由购买执行向媒介策略服务转型。
朱明虬说,未来思美将在媒介代理和品牌管理两大业务板块的基础上,进一步深化现有业务的专业深度和广度,提升综合服务水平和专业服务能力。同时,伴随着网络媒体的崛起和迅速发展,思美亦将重点进军这一蓬勃发展的新媒体领域,在多元化和创新性方面不断深挖,提升公司全国性的综合竞争力。
创意产业需“向人才问路”
创意产业,创新型人才是核心价值。在新的经济形势下,这一点显得尤为重要。
“目前对我们发展有影响的,还是人力资源的储备更新。”朱明虬说,“因为在近几年的高速发展过程当中,我感觉到后备力量还远远不足,尽管这几年引进了不少人才,但这方面仍然需要再多做加强。”
早在金融危机前,思美的“人才战略”便已经开始。
“2008年,我们察觉到了金融危机的先兆,做了大量的储备工作。2009年很多国际大公司纷纷裁员,但我们反其道而行之,认为这是储备人才的好机会。”朱明虬说,“当时引进了很多高层管理人员,包括美国、香港地区,还有我们国内很多顶尖高手,组成了现在的梦幻团队。”
如今,思美已经形成了一整套人才激励和稳定机制,积累了一支强大的广告人才队伍,优质、尖端的广告人才资源,为其在同行业竞争中占据优势地位提供了保障。
朱明虬热爱这个行业,也对同样热爱这个行业的人们报以友善。为了积聚更多的人才,他划分了相当比例的股权作为入伙的激励,他推崇革命年代的那句“打土豪,分田地”,这时候他就像个热血青年一样,召唤着伙伴们为了未竟的事业努力。“一个人可以走得很快,一个团队可以走得更远。”朱明虬说。
汇集了人才,而人才的融合又是一大课题。“我们希望借鉴一些优秀的国际经验并与自身的本土优势结合起来,就似‘混血儿’,取两边之所长,那会是比较有特色的。”
“中西合璧”的道路是一个过程,也需要时间去磨合。朱明虬明白中间会存在很多问题,比如文化差异。“但我相信,不论是我们自身的员工,还是有国际背景的人员,他们都很乐意一同去尝试,去探讨,去融合。尽管这是个挑战,但随着磨合,所有的问题都能很好被地解决。”他说。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17