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国际传播杂志|彭博集团运营策略分析及其启示( 四 )


3. 保持多元经营与主业战略相关
2010 年以来 ， 彭博慎重选择与既有终端产品相关的新领域 ， 比如向核心客户提供研究服务、管理咨询等 。 由于重视目标产品与现有产品的重叠之处 ， 彭博所拓展的业务领域具有很强的延续性：围绕同一批高端用户开展服务 ， 可以聚焦管理精力和企业资源 ， 也与多年积累的行业规范、人员能力相契合 。
国际传播杂志|彭博集团运营策略分析及其启示
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（二）保持战略灵活性
随着人工智能技术和众包数据分析应用的崛起 ， 彭博在金融信息领域的统治者地位受到严峻挑战 。 通过创新数据处理模型或分析定价方法 ， 初创企业纷纷在金融建模、社交媒体情绪分析、可视化分析、投资测试以及交易等利基市场以低价推出各类竞品 ， 彭博已经不再是用户唯一的数据来源 。
面对挑战 ， 彭博在把大部分精力和资源投入终端机和新闻业务的同时 ， 将部分资源配置到面向未来但风险大的多元业务上 ， 以更灵活的方式进行创新 。
2013 年 ， 彭博在硅谷成立了风投分支机构Bloomberg Beta ， 广泛投资于人工智能领域初创企业 ， 以应对终端服务所面临的人工智能和高频交易挑战 。 通过与初创公司合作 ， 彭博在服务中推出了价格预测App“Alpaca Forecast AI 预测矩阵” ， 能够快速识别价格变动的模式和规律 ， 通过使用市场数据传输（B-PIPE）服务提供针对主要市场（如美元/ 日元、欧元/ 美元、澳元/ 日元等）的短期价格预测 。
彭博还积极拥抱新技术 ， 转型成为人工智能领域的重要参与者和上游数据提供方 。 例如 ， 彭博于2019 年2 月在其企业数据平台BEAP 上推出针对人工智能开发的“另类数据”服务 ， 提供包括金属库存、投资者情绪、药品审批、消费者客流量和停车场活动、建筑许可、地缘政治风险等400 多类数据集 。 延续终端机的数据服务优势 ， 彭博的另类数据服务有以下特征：一是整合性 ， 彭博与垂直领域的专业数据提供商进行广泛合作 ， 为用户提供一站式服务；二是准确性 ， 彭博数据团队通过算法和人工核验来保证数据的准确性 ， 团队拥有包括正式员工和供应商员工在内的5000 多人；三是可用性 ， 彭博的数据集干净整洁 ， 使用标准化接口即可获取 ， 极大程度减少使用人员在数据处理阶段的工作量 。
五
结语
在受众、内容和经营领域 ， 彭博展现出相反的运营策略 ， 并能将每种策略做到极致 。 尽管并非所有业内人士都看好其发展模式 ， 彭博依旧凭借其清晰明确的定位和对极致的追求 ， 成为金融和传播领域的头部企业 。 这种不走中间路线的策略选择 ， 值得在不确定环境下谋求全球影响力的国内媒体借鉴 。
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