公司概况 - Zeta Global Holdings Corporation是一家位于纽约的AI驱动营销公司 成立于2007年 由David A Steinberg和苹果前CEO John Sculley共同创立 [2] - 公司通过战略收购和数据驱动的方法在竞争激烈的MarTech行业中实现增长 2015年获得黑石GSO Capital Partners 1 25亿美元融资用于收购数据类初创企业 [2] - 2021年3月为准备IPO额外筹集2 225亿美元债务融资 并于2021年6月10日在纽约证券交易所上市 股票代码ZETA [2] 业务表现 - 公司专有营销平台ZMP利用AI技术为客户取得卓越成果 帮助企业和机构实现客户增长与留存 [1][2] - 财务表现持续改善 实现收入增长 利润率扩张和每用户收入(RPU)提升 连续15个季度收入超预期 [1] - 上市后股价波动较大 近期经历抛售 但基于DCF和未来现金流预测 当前股价较内在价值存在显著折价 [1] 投资价值 - 公司代表中等风险承受能力投资者的潜在投资机会 因其在营销技术领域的竞争优势和持续增长潜力 [1] - 通过多次融资和收购实现业务扩张 展现出在MarTech行业的战略执行能力 [2]

Sprinklr (CXM) Q1 2026 Earnings Call June 04, 2025 08:30 AM ET Speaker0 Greetings. Welcome to Sprinklr First Quarter Fiscal Year twenty twenty six Earnings Call. At this time, participants are in a listen only mode. A question and answer session will follow the formal presentation. As a reminder, this call is being recorded. It is now my pleasure to introduce Eric Skrow, Vice President, Finance. Thank you. You may begin. Speaker1 Thank you, operator, and welcome, everyone, to Sprinklr's first quarter fiscal ...

纪要涉及的公司 Zeta Global 纪要提到的核心观点和论据 1. **独特平台优势** - **全功能一体化**：Zeta是唯一能为品牌或代理商提供一站式服务的平台，既能基于数据云帮助企业保留和拓展现有客户，又能在同一控制台中找出潜在新客户，而竞争对手通常只能专注于其中一项[6]。 - **技术整合与成本降低**：通过整合技术栈，替代单点解决方案和功能，降低客户的总体拥有成本，吸引客户使用平台。同时，平台工作具有透明度，能让客户衡量和归因营销活动效果，从而获得更好的投资回报率（ROI），推动客户增加在Zeta平台的投入，体现为客户群和每用户平均收入（ARPU）的增长[7][8]。 2. **市场趋势与竞争优势** - **数据融合与AI应用**：市场上首席营销官（CMO）倾向于数据融合，投资于Databricks和Snowflake等工具将数据整合，以便应用人工智能（AI）和机器学习。Zeta秉持相同理念，提供基于单一规范数据集的客户获取、增长和保留解决方案[12][13]。 - **身份营销**：Zeta将基于身份的营销方法引入营销技术（Martech）和广告技术（AdTech）生态系统。此前，这种方法主要存在于Facebook、Google和Amazon等封闭平台，而市场上其他公司多采用概率模型或上下文模型。Zeta通过此能力，让营销人员能够针对特定人群进行营销、测量和优化，提升营销活动效果[14][15]。 3. **数据资产与商业模式** - **数据规模与来源**：拥有2.4亿美国个人的数据，数据来源包括拥有的网络工具，如允许长尾出版商进行评论互动的Disqus，以及为出版商提供最大电子邮件交换服务的LiveIntent。这些数据可用于构建个人资料，为营销活动提供支持[16][17][18]。 - **商业模式**：主要通过丰富客户对自身数据的理解，帮助客户通过Zeta的营销平台实现更好的营销效果。客户需使用Zeta的渠道来达成这些结果。此外，Zeta还管理高价值的自有受众，供客户寻找新客户，类似于在Facebook上寻找受众的方式[22]。 4. **渠道合作与增长** - **与大型全球代理商合作**：与大型全球代理商（holdcos）建立合作关系，这些代理商每年在媒体上投入数十亿美元，与众多品牌合作。合作从解决其在封闭平台内的营销难题开始，逐渐引导其更多使用Zeta平台。该渠道收入占比从个位数增长至接近20%，仍有很大增长空间，目前仅与部分品牌合作，还有数千个品牌有待拓展[29][30]。 - **与独立代理商合作**：与独立代理商的合作模式类似于与直接企业客户的合作。独立代理商与Zeta签订多年合同和最低使用合同，使用Zeta平台并进行白标，将其作为自有平台推向市场，从而赢得更多业务。合作数量从2024年底的2家增加到接近6家，市场上还有大量独立代理商有待开发[32][33]。 5. **客户拓展与用例增长** - **渠道与用例拓展**：平均每个客户使用接近3个渠道，渠道拓展是推动ARPU增长的主要因素。One Zeta计划旨在实现多用途案例拓展，目前548个规模化客户中，不到15%使用超过一种用例，但所有用例规模均超过1亿美元且保持两位数增长。该计划从2024年开始针对10个目标客户试点，取得良好效果，今年已扩展到数十个客户，未来将进一步扩大覆盖范围[40][41][43]。 - **市场进入策略**：Zeta的市场进入模式不受请求建议书（RFP）周期限制，可通过数据、软件或客户获取等多种途径进入客户市场。首选方式是从数据入手，通过5 - 15万美元的试点项目或概念验证，可靠地实现业务增长。客户在合作的前12个月平均支出从2023年的60万美元增长到90万美元，3年以上客户平均支出超过250万美元[45][46][47]。 6. **技术创新与增长驱动** - **生成式AI应用**：Zeta在生成式AI领域进行了多年投资，其生成式AI旨在为营销人员提供更便捷、快速和优质的解决方案，从而推动平台的使用和消费。目前在消费端已出现显著增长，虽然生成式AI的定价模式尚待确定，但早期的应用已对业务增长产生积极影响[51][52]。 - **AgenTic工具**：AgenTic涵盖生产力、个性化和洞察力三个方面，相关工具已投入生产并被客户广泛使用。通过提高营销人员的工作效率、实现一对一的个性化营销和辅助营销人员进行数据分析，为客户提供价值[53]。 7. **财务与业务策略** - **财务预测与谨慎策略**：尽管市场存在不确定性，但Zeta在2024年第四季度和2025年第一季度，70%以上的前十大垂直行业实现了超过20%的增长。在制定第二季度指导时，公司提高了营收和利润预期，反映了对业务势头持续的信心。对于下半年，公司出于谨慎考虑，预留了一定的增长缓冲，但没有数据表明业务会出现下滑[56][57][58]。 - **增长与利润平衡**：过去五年，Zeta在实现业务增长的同时，持续扩大自由现金流利润率，是少数能够兼顾两者的公司之一。公司的投资哲学是将资金投入到打造优质产品和培养销售团队上，通过精简中间环节，提高运营效率，避免在增长和利润之间做出权衡[61]。 - **销售团队与策略**：公司在招聘销售人员时注重经验和专业知识，通过设置较高的招聘门槛，确保销售人员能够快速上手并达成交易。目前公司需要每年增加10% - 15%的配额承担者以实现业务目标，这一比例较过去四年有所降低[63][64]。 - **One Zeta团队**：One Zeta团队由首席增长官Ed C领导，团队规模较小但高效。在与大型企业客户合作时，会选派在获取、增长或保留用例方面表现出色的销售人员牵头，所有销售人员都受到激励推动多用途案例销售，以实现业务增长[66][67]。 - **渠道平衡**：公司在销售过程中以解决客户的最棘手问题为导向，不单纯关注投资者视角的关键绩效指标（KPIs）。在代理渠道方面，虽然社交业务的利润率相对较低，但对调整后的息税折旧摊销前利润（EBITDA）具有增值作用。随着代理渠道的增长，公司实现了客户群体的拓展和业务的多元化，同时通过引导客户使用Zeta的直接渠道，有望实现更高的利润率[68][69][70]。 其他重要但是可能被忽略的内容 1. **数据销售定义变化**：数据销售的定义在不同州有所不同且不断变化，例如在加利福尼亚州，为客户丰富其客户数据以用于营销可能被视为数据销售。Zeta的主要业务模式是通过营销平台帮助客户实现更好的营销效果，而非单纯的数据销售[21]。 2. **代理渠道利润率**：通过代理渠道销售社交业务的利润率为30%左右，而直接销售的利润率为70%左右，但代理渠道销售对调整后的EBITDA具有增值作用[69]。 3. **团队协作协议**：Zeta的代理将通过Model Context Protocol（MCP）和agent - to - agent protocol（A to A）两个协议与外部系统、数据库和其他框架进行协作，目前正在进行相关测试，但由于相关系统的监管机制尚未完善，仍处于早期阶段[54]。

智能体元年与GEO市场背景 - 2025年被业界定义为智能体元年 大厂和企业纷纷押注智能体业务 [2] - 悠易科技从MarTech智能营销转向智能体业务探索 核心关注AI搜索与品牌传播结合点 [2] - AI搜索对00后AI原生用户心智占领显著 品牌方需确保投放内容被大模型收录 [2] GEO概念与运作逻辑 - GEO（生成引擎优化）替代传统SEO 成为AI搜索时代品牌传播核心事项 [2] - 示例：预算5000元手机通过GEO优化 可出现在AI搜索推荐排名中 [3] - GEO需模拟大模型收录规则 验证内容是否进入Top50候选池 [5] 悠易GEO智能体技术方案 - 产品核心功能：验证传播内容被大模型收录 提供GEO优化建议 [4] - 技术实现：多层级规则引擎模拟主流大模型检索流程 跨平台适配DeepSeek/豆包等 [4] - 应用案例：头部手机品牌和3C电子企业已采用 实现内容生产到效果验证闭环 [4] 大模型收录规则差异 - DeepSeek搜索70%内容来自开放生态 门户/社区类媒体优先 热点有72小时窗口期 [5] - 豆包倾向字节系内容 元宝偏好微信公众号/小程序 侧重第三方媒体解读 [5] - 大模型采用"收录黑盒→引用黑盒→结果生成"双层机制 规则不透明 [5] 市场规模与竞争格局 - 红杉预测2029年AI搜索市场规模达3600亿美元 2025年垂直智能体市场突破200亿美元 [7][8] - 悠易科技为GEO智能体配置20人研发团队 996工作制冲刺5月产品上线 [6] - 大厂频繁接触悠易科技 拟引进为平台智能体交付服务商 [6] 商业模式与算法公正性 - AI搜索广告模式需平衡精准匹配与算法公正 平台方测试多种商业模式 [7][8] - 浏览器平台设置专业团队过滤恶意信息 广告内容需通过价值观核查 [7][8] - GEO优化内容是否被用户接收 取决于平台对广告嵌入方式的规则设计 [8] 垂直智能体发展趋势 - GEO智能体作为营销类垂直智能体雏形 需用户/品牌方/平台方共同推动发展 [9] - 红杉预测AI应用将从通用工具转向垂直领域 催生"一人独角兽"企业 [8]

业绩总结 - Zeta在2025年第一季度实现收入2.64亿美元，同比增长36%[7] - 调整后的EBITDA为4700万美元，同比增长53%，调整后的EBITDA利润率为17.7%，同比提升200个基点[8] - 2025年第二季度收入指导上调200万美元至2.97亿美元，同比增长30%[7] - 2025年全年收入指导上调200万美元至12.42亿美元，同比增长23%[7] - 2025年第二季度调整后的EBITDA指导上调50万美元至5490万美元，同比增长42%[7] - 2025年全年调整后的EBITDA指导上调200万美元至2.585亿美元，同比增长34%[7] - 2025年自由现金流预计在1.295亿至1.335亿美元之间[37] - 2025年调整后的EBITDA利润率预计为20.6%至21.0%[37] - 2025年调整后的EBITDA预计为2.585亿美元，同比增长34%[40] 用户数据 - Zeta的规模客户数量为548，同比增长19%[10] - 2024年11月，提供在线追踪许可的美国个人数量为2.45亿[101] - 2024年11月，通过选择加入行动提供电子邮件许可的美国个人数量为1.1亿[101] 未来展望 - 2028年收入目标为21亿美元以上，调整后的EBITDA目标为5.25亿美元以上，自由现金流目标为3.4亿美元以上[33] - Zeta预计2025年总收入在12.37亿至12.47亿美元之间，同比增长23%至24%[37] - 预计2025年和2026年股本稀释显著减少[51] 负面信息 - 2025年第一季度的GAAP净亏损为2160万美元，占收入的8.2%[115] - 2024年第一季度的净亏损为39,566,000美元，较2025年第一季度的21,600,000美元有所改善[136] - 2024年第一季度经营活动现金流为24,666,000美元，较2023年第一季度的90,523,000美元下降了72.7%[134] - 2024年第一季度自由现金流为15,100,000美元，较2023年第一季度的54,519,000美元下降了72.3%[134] 其他新策略和有价值的信息 - 2025年股票基础补偿费用预计为1.9亿美元，较2024年的1.95亿美元有所改善[7] - 2025年股本稀释率预计为4%至6%，2026年为3%至4%[7] - Zeta的需求方平台(DSP)预计对总图谱的贡献为15-20%[91] - Zeta的供应方平台(SSP)预计对总图谱的贡献为3-5%[91] - Zeta的消息传递代理(MTA)预计对总图谱的贡献为10-15%[91] - Zeta的LiveIntent预计对总图谱的贡献为20-25%[91] - Zeta的O&O属性（例如ArcaMax）预计对总图谱的贡献为0.5-1%[91]