京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
闫方军:选择阿里是看重其大数据 易传媒不着急上市
1月16日,易传媒召开媒体沟通会,就阿里控股易传媒的相关事宜进行了说明。易传媒创始人及CEO闫方军表示,阿里在大数据上的积累,以及阿里与易传媒之间能够打造闭环的前景,是其选择与阿里合作的主要原因。
选择阿里是看重其大数据
易传媒CEO闫方军表示,在与阿里结盟前,易传媒与国内三大巨头BAT都有接触,因为从合作内容看,易传媒与各家都有很大结合点,但最后易传媒选择了阿里巴巴。
目前市场上网络大数据基本集中在BAT手上。闫方军认为阿里巴巴的大数据基础是极其雄厚的,易传媒与阿里一道,能够从根本上推进中国数字营销产业的深远变革。
闫方军表示,大数据营销这个大数据不是量很多就叫大数据,一盘散沙是没有用的。真正大数据符合四个特征: 用户必须是亿级;数据必须持续积累的;跨屏可定位;实现从广告到购买的闭环。
易传媒与阿里的合作并不是以资金为重,而是更注重阿里数据的全面开放及双方的互补性合作。这也便是为何易传媒选择了与阿里合作,这是对数据最有效的利用。
“阿里大量的资源可以为我们所用,我们今天建立的数字广告技术平台的领先市场地位也可以为它所用,这是互补性非常强的战略合作。”闫方军说。
“第一,阿里全体系的大数据跟我们打通。第二,阿里的流量跟易传媒的流量全部打通,形成一个大池子,这个大池子是中国最大的流量池子。第三,阿里有淘宝、天猫。天猫主要是品牌电商,B2C,淘宝主要是C2C,淘宝有些大商家有品牌需求,品牌电商跟品牌广告连接起来,将会形成一个无缝的针对品牌的服务。”闫方军进一步表示。
而对于大数据的重要性,闫方军举例道,“如果没有大数据,所谓靠技术进行互联网广告的交易,实际上就像汽车没有油、就像飞机没有雷达是一回事,所以大数据进不来,效率要提升就会有局限性,以至于出现瓶颈。”
据介绍,易传媒与阿里在合作上采取全打通策略,双方营销数据全打通、全流量打通、品牌广告和品牌电商打通、客户需求打通。在过去的四个星期,易传媒与阿里一直在做打通数据方面的工作,这个工作会在一季度初基本完成,而基于此的标准化、产品化到一季度晚些时候会推出。
对于易传媒与阿里合作后是否会影响与其他电商业务的疑问,闫方军认为,在与阿里合作之前易传媒就与其他电商公司有合作,即使在阿里控股易传媒后,易传媒也是独立运营的。闫方军同时认为,易传媒可以把阿里积累的大数据以合适的方式分享到阿里生态圈以外,这对全行业都有好处。
有了阿里的大数据之后,易传媒会有何改变呢?
闫方军认为,数据打通之后,流量变现,有了阿里的大数据,流量的变现效率会大幅度提升,提升20%、30%是很容易的事。“我们在流量端的变现占我们整体营收量还不大,大概占了1/5到1/4之间,如果提升到1/3,那这个量就非常大了。”
“另外品牌电商跟品牌广告的结合,每年提升几十亿的价值是很正常的。在跨屏上,如果你能给到客户、广告主1/3的节省的话,每年以十亿计规模也很正常。所以打通全部之后,每年有10亿美金级的增量也很正常,这就是巨大的潜力所在。”闫方军说。
易传媒并不着急上市
据了解,易传媒于2007年初创立于美国硅谷,当年便获得了首轮1000万美元投资,2010年7月,易传媒完成其第二轮3000万美元的融资,同年11月完成了4000万美元的第三轮融资。公开资料显示,易传媒曾在2012年2月向美国证券交易委员会(SEC)提交了IPO申请文件,计划筹集最多1亿美元资金。
因为整个全球资本市撤境不佳,最后易传媒放弃了在美国上市。此次虽然阿里出资控股易传媒,闫方军仍表示易传媒保留独立上市的选择权。
闫方军在媒体沟通会上说道:“我觉得我们现在最重要的就是把我们要做的事做好,就是没有阿里的战略合作,易传媒也是可以独立上市的,只不过是市值的问题,市值多少,你满意不满意。我们对公司是充满信心的,我们公司发展得很好,也早就有盈利,而且我们是行业领先者。”
闫方军认为,此次易传媒与阿里巴巴的合作标志着中国互联网领域内巨头们大数据的闸门打开了,中国的互联网真正进入了大数据时代。易传媒已经搭建了端到端的基础平台,随着巨头开放大数据,易传媒有机会在行业内成为一个上百亿级的公司,所以现在易传媒并不着急上市。
“如果易传媒上市,我希望是个至少50亿到100亿美金的盘子。 否则没必要。”闫方军表示。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16