Kuinka suurten tietojen analysoinnista on tullut ratkaiseva DSP-palveluille

Big Data

Big data Analytics on ollut kulmakivi tehokkaille markkinointijärjestelmille ja adtechille jo usean vuoden ajan. Kun tilastot tukevat ajatusta big data -analytiikan tehokkuudesta, se on helppo ehdottaa yrityksessäsi, ja luultavasti jopa näyttää sinulta hyvältä siitä, että olet se, joka suositteli sitä.

Big data Analytics tutkii suurta joukkoa tietoja (kuten nimestä voi päätellä) ja antaa tutkijoiden käyttää näitä tietoja mallien, markkinatrendien, väestörakenteen mieltymysten ja käyttäjien käyttäytymisen löytämiseen. Sitten otat nämä tiedot käyttöön antamalla niiden ohjata tietoon perustuvia liiketoimintavalintoja. Se vie valtavia tietoja ja tiivistää ne pieniin, reaaliaikaisiin päätöksiin, jotka ovat osoittautuneet hyödyllisiksi kaikenlaisille yrityksille ympäri maailmaa.

Kysyntäpuolen alustat Uskokaa tai älkää, onnistuvatko saamaan suuria etuja isojen tietojen noususta Analytics, ja tässä on miksi:

Tee tietoisia päätöksiä

DSP on tapa nopeuttaa mainostilan ostamista yhden käyttöliittymän kätevästi.
Osana EU: n kysyntäketjua tarjonta ja kysyntä suhdannekierto - DSP: t hyötyvät big datan tarjoamista mahdollisuuksista Analytics hyödyntämällä saamiaan tietoja.

Maallikon termeillä DSP: t voivat nopeasti kerätä koko markkinointimahdollisuudet yhdellä käyttöliittymällä. Tämän avulla toimisto tai markkinointitiimi voi päättää, mistä ostaa mainostilaa seuraavaa kampanjaansa varten. Huippuluokan DSP: t käyttävät erityisiä algoritmeja muutamassa sekunnissa, jotta mainostajat voivat löytää huipputason tarjouksia.

Seuraava sukupolvi Analytics moottorit kuten SQream Tavoitteena on yksinkertaistaa prosessia tehostamalla Analytics käsittely erittäin merkittävällä tavalla, jolloin datatieteilijät ja analyytikot voivat koota asiaankuuluvaa tietoa mahdollisimman nopeasti läpi valtavan suuret aineistot. Tällaiset moottorit vähentävät monimutkaisten kyselyjen kyselyviivettä suurissa tietojoukoissa, jolloin datatieteilijät voivat tulla tuottavammiksi, löytää tietomallit nopeammin ja viedä mallit tuotantoon nopeammin. Kun malli on parempi, istuvuus on parempi käyttäjälle, tarjoushinta on korkeampi ja korkeampi hinta lisää hinta / voitto-suhdetta.

Optimoi voitot

Markkinoinnin koko tavoite on kasvattaa yrityksesi arvoa lisäämällä myyntiä ja juuri niin suuria tietoja Analytics työskennellä yhdessä DSP: n kanssa. Yhdistämällä tehokkaasti suuria tietomääriä annat markkinoinnin optimoinnin lennossa. Ja tässä tapauksessa et vain heitä asioita seinälle odottaaksesi, mitä tarttuu, vaan teet itse asiassa tietoon perustuvia päätöksiä sen tukemiseksi.

Se vaatii perusteellisen monimutkaisen analyyttisen taiton, jotta seulotaan riittävästi datapinoa ja tekniikkaa. Joskus tieto, jota tarvitset parhaan tietoon perustuvan markkinointistrategian tekemiseksi, on neula heinäsuovassa. Käyttämällä DSP: n palvelua markkinointitiimit ja / tai -toimistot pystyvät hyödyntämään parhaat mahdolliset mahdollisuudet, mikä takaa parhaan sijoitetun pääoman tuoton, samoin kuin maksaa dollaria penniä mainostilan ostamiseksi. DSP: t saavat valtavia etuja sisällyttämällä algoritmeihinsa suuria tietoja, mikä tekee siitä mahdollisten asiakkaiden tilastoihin perustuvan myyntipisteen.

Käytä numeroita kokonaan

Suurten tietojen analysointi on vaikea tie navigoida itsessään. DSP: t voivat syntyä ja uudella merkityksellään markkinoinnin alalla hyötyä näistä tiedoista kokoamalla ne algoritmeihinsa. Kun sinulla on suurempi kasa dataa istua, DSP: t ovat nyt tärkeämpiä tässä ja nyt keräämällä valtavia määriä tietoa ja hajauttamalla ne sopiviksi tietä markkinointi- ja mainostoimistoille.

Esimerkiksi big data antaa numerot väestöryhmälle, ja DSP: t kokoavat sen tarkoituksenmukaisella tavalla. Analysoimalla tietoja, joita muut alustat keräävät, suuria tietoja Analytics antaa meille mahdollisuuden esittää kysymyksiä ja saada mielekästä tietoa. Kysyntäpuolen mainostajat (DSA: t) käyttävät tätä ja tarjoavat yrityksille parhaat mahdolliset mainospaikat. DSP: t ovat olleet suurimpia hyötyjä sille, mitä tietoja big data -analyysi tarjoaa.

On vaikea määrittää, kuka hyötyy eniten suurten tietojen jäännösvaikutuksista Analytics. Siitä lähtien, kun se on virtaviivaistettu markkinointimaailmaan yleensä, olemme nähneet useita edunsaajia, mutta kukaan ei ole yhtä läpinäkyvää kuin ne, jotka käyttävät DSP: itä. Käyttämällä big datan kautta saatuja tietoja Analytics, DSP: stä on tullut parempi tuote markkinointi- ja mainontaosastoille.

Takeaways

  1. Markkinoinnin tavoitteena on kasvattaa yrityksesi arvoa kasvava myynti ja juuri niin iso data Analytics työskennellä yhdessä DSP: n kanssa.
  2. Käyttämällä DSP: n palvelua markkinointitiimit voivat hyödyntää parhaat mahdolliset mahdollisuudet, mikä takaa paras sijoitetun pääoman tuotto samoin kuin maksaa penniä dollarista mainostilan ostamiseksi
Epäilemättä DSP: t tarjoavat paremmat mahdollisuudet parantaa mainosten sijoitetun pääoman tuottoprosenttia.

Mitä mieltä olet?

Tämä sivusto käyttää Akismetiä roskapostin vähentämiseksi. Lue, miten kommenttitietosi käsitellään.