Hoe groot data-analise deurslaggewend geword het vir DSP's Martech Zone
Big data analytics is nou al etlike jare 'n hoeksteen vir effektiewe bemarkingskemas en adtech. Met die statistieke wat die idee van effektiwiteit van groot data-analise ondersteun, is dit 'n maklike voorstel om binne u onderneming voor te stel, en sal u waarskynlik selfs goed laat lyk as u die persoon is wat dit aanbeveel.
Big data analytics ondersoek groot hoeveelhede data (soos die naam kan impliseer) en laat ondersoekers toe om die data te gebruik om patrone, markneigings en demografiese voorkeure en gebruikersgedrag te vind. U stel dan die gegewens in werking deur dit toe te laat om ingeligte sakekeuses te lei. Dit verg groot stukke inligting en kondenseer dit tot klein, intydse besluite wat bewys het dat dit baie voordelig is vir allerhande ondernemings regoor die wêreld.
Platforms op die vraag (DSP's), glo dit of nie, slaag daarin om groot voordele te trek uit die opkoms van groot data analytics, en hier is die rede waarom:
'N ADV is 'n manier om die aankoop van advertensieruimte te bespoedig en binne die gemak van 'n enkele koppelvlak.
As deel van die vraagketting in die vraag en aanbod ekonomiese siklus - DSP's trek voordeel uit die geleenthede wat groot data bied analytics deur gebruik te maak van die inligting wat hulle ontvang.
In terme van leek kan DSP's vinnig bymekaarkom, die hele mark van advertensiemoontlikhede op een koppelvlak. Dit stel 'n agentskap of bemarkingspan in staat om te besluit waar om advertensieruimte vir hul volgende veldtog te koop. Top-of-the-line DSP's gebruik spesiale algoritmes in 'n kwessie van millisekondes om adverteerders in staat te stel om aanbiedings op die hoogste vlak te vind.
Volgende generasie analytics enjins soos SQream beoog om die proses te vereenvoudig deur die kragverbetering van die analytics verwerking op 'n baie merkwaardige manier, sodat die wetenskaplikes en ontleders relevante inligting so vinnig as moontlik kan saamstel deur enorme groot datastelle. Sulke enjins verminder die vertraging van die vraag van komplekse navrae op groot datastelle, waardeur Data Scientists produktiewer word, vinniger datamodelle ontdek en die modelle vinniger in produksie plaas. As die model beter is, is die pas beter vir die gebruiker, die bodprys hoër, en 'n hoër prys verhoog die bod / wen-verhouding.
Die doel van bemarking is om u onderneming se waarde te verhoog deur verkope te verhoog, en dit is presies hoe groot data is analytics werk in harmonie met ADV's. Deur doeltreffend deur groot hoeveelhede data te blaai, laat u toe om bemarkingsoptimalisering dadelik te laat geskied. En in hierdie geval gooi u nie net dinge teen die muur nie en wag om te sien watter stokke, u neem eintlik ingeligte besluite met die data om dit te ondersteun.
Dit verg deeglike ingewikkelde analitiese vaardighede om 'n hoop data en die tegnologie voldoende te sif. Soms is die hoeveelheid data wat u benodig om u bes ingeligte bemarkingstrategie te maak, 'n naald in 'n hooiberg. Deur die diens van DSP's in diens te neem, kan bemarkingspanne en / of agentskappe hulself in die beste moontlike geleenthede insit, wat die beste opbrengs op belegging verseker, tesame met die betaling van sent vir die dollar om advertensieruimte te koop. DSP's trek groot voordele deur groot data in sy algoritmes te laat opgeneem, wat dit 'n verkoopspunt maak wat gebaseer is op statistieke vir voornemende kliënte.
Gebruik die getalle volledig
Grootdata-analise is 'n moeilike manier om op sigself te navigeer. Met die opkoms daarvan en die nuutgevonde belang in die bemarkingsveld, kan DSP's voordeel trek uit hierdie data deur dit in sy algoritmes saam te stel. Deur 'n groter hoeveelheid data te hê om op te sit, is DSP's nou meer relevant in die hier en nou deur groot hoeveelhede inligting saam te stel en te versprei in toepaslike kanale vir bemarkings- en advertensie-agentskappe.
Groot data sal byvoorbeeld getalle vir 'n demografiese groep verskaf, en DSP's sal dit op 'n relevante manier saamstel. Deur die inligting wat ander platforms versamel, groot data te ontleed analytics stel ons in staat om vrae te stel en betekenisvolle inligting te bekom. Aanvraag-adverteerders (DSA's) sal dit gebruik en dan die beste maniere bied om advertensies te plaas. ADV's was een van die grootste begunstigdes van die inligting wat groot data-ontleding bied.
Dit is moeilik om vas te stel wie die meeste voordeel trek uit die oorblywende gevolge van groot data analytics. Sedert dit in die breë bemarkingswêreld gestroomlyn is, het ons verskeie weldoeners gesien, maar niemand is so deursigtig soos diegene wat DSP's gebruik nie. Deur gebruik te maak van die kennis wat deur groot data opgedoen word analytics, DSP's het 'n beter produk geword vir bemarkings- en advertensiedepartemente.
Die doel van bemarking is om u onderneming se waarde te verhoog met toenemende verkope en dit is presies hoe groot data is analytics werk in harmonie met ADV's.
Deur gebruik te maak van die diens van DSP's, kan bemarkingspanne hulself in die beste moontlike geleenthede gebruik om die beste opbrengs op belegging en betaal ook sent vir die dollar om advertensieruimte te koop
DSP's bied ongetwyfeld beter geleenthede om die ROI op advertensies te verbeter.
Tags: Analyticsgroot dataGroot data-analisedata wetenskapdata wetenskaplikeaanvraagkantplatformDSPwinste te optimaliseervierkante
Philip Kushmaro, VP Bedryf by Rankig, is in Kanada gebore as 'n Commodore 64 Guru-oupa en 'n vader wat alles digitaal haat, wat hom ontwikkel het tot iemand wat nie net alles digitaal liefhet nie, maar dit graag wil verduidelik. Hy is 'n sagteware-ingenieurswese, Microsoft-gesertifiseerde IT-beroep, 'n webmeester en nog baie meer. Hy het eendag besluit om dit alles te verlaat om sy kreatiewe kant uit te brei. Om te skryf oor die dinge wat hy haat om te doen, het meer as 'n stokperdjie geword. As hy nie blog of doen wat hy vir die werk doen nie, kan u hom by die gimnasiumopleiding in MMA en die Brasiliaanse Jiu Jitsu vind.