Как анализът на големите данни стана решаващ за DSP

Голямо количество от данни

Big данни анализ е крайъгълен камък за ефективни маркетингови схеми и adtech от няколко години. Със статистическите данни, които подкрепят идеята за ефективността на анализа на големи данни, предлагането на лесен начин е във вашата компания и вероятно дори ще ви накара да изглеждате добре, защото сте този, който го препоръчва.

Big данни анализ изследва големи части от данни (както може да се подразбира от името) и позволява на проверяващите да използват тези данни, за да намерят модели, пазарни тенденции и демографски предпочитания и поведение на потребителите. След това въвеждате тези данни в действие, като им позволявате да ръководят информиран бизнес избор. Взема огромна информация и ги кондензира в малки решения в реално време, които се оказаха от голяма полза за всички видове бизнеси по света.

Платформи от страна на търсенето (DSP), вярвайте или не, успяват да извлекат тежки ползи от нарастването на големи данни анализ, и ето защо:

Вземете информирани решения

DSP е начин за ускоряване на процеса на закупуване на рекламно пространство и в удобството на един интерфейс.
Като част от веригата на търсене в търсене и предлагане икономически цикъл - DSP се възползват от възможностите, предоставени от големи данни анализ като се възползват от информацията, която получават.

Казано от неспециалисти, DSP могат бързо да съберат целия пазар на рекламни възможности на един интерфейс. Това позволява на агенция или маркетингов екип да решат къде да закупят рекламно пространство за следващата си кампания. Най-горната част на DSP използва специални алгоритми за броени милисекунди, за да позволи на рекламодателите да намерят оферти от първо ниво.

Следващото поколение анализ двигатели като SQream имат за цел да опростят процеса чрез повишаване на мощността на анализ обработка по много забележителен начин, позволявайки на изследователите и анализаторите на данни да компилират съответната информация възможно най-бързо в огромно големи масиви от данни. Такива механизми намаляват латентността на заявките на сложни заявки за големи набори от данни, позволявайки на Data Scientist да станат по-продуктивни, да откриват модели на данни по-бързо и да пускат моделите в производство по-бързо. Когато моделът е по-добър, пригодността е по-добра за потребителя, офертната цена е по-висока и по-високата цена увеличава съотношението оферта / печалба.

Оптимизиране на печалбите

Цялата цел на маркетинга е да увеличи стойността на вашата компания чрез увеличаване на продажбите и точно толкова големи данни анализ работят в унисон с DSP. Чрез ефективно разресване на големи части от данни, вие позволявате маркетинговата оптимизация да бъде направена в движение. И в този случай вие не просто хвърляте нещата по стената, чакайки да видите какво се залепва, вие всъщност вземате информирани решения с данните, за да го подкрепите.

Необходими са задълбочени сложни аналитични умения, за да се пресее адекватно купчина данни и технология. Понякога малкото данни, от които се нуждаете, за да направите най-добре информираната маркетингова стратегия, е игла в купа сено. Използвайки услугата на DSP, маркетинговите екипи и / или агенции са в състояние да се вложат във възможно най-добрите възможности, гарантирайки най-добрата възвръщаемост на инвестицията заедно с плащането на стотинки от долара за закупуване на рекламно пространство. DSP извличат огромни ползи, като включват големи данни в своите алгоритми, което го прави точка за продажба въз основа на статистически данни за потенциални клиенти.

Напълно използвайте числата

Анализът на големи данни е труден път за навигация сам по себе си. С появата си и новооткритата си значимост в маркетинговата област, DSP могат да се възползват от тези данни, като ги компилират в своите алгоритми. Тъй като разполагат с по-голяма купчина данни, DSP сега са по-подходящи тук и сега, като събират огромни количества информация и я разпръскват по подходящи места за маркетингови и рекламни агенции.

Например големите данни ще предоставят номера за демографска група и DSP ще го компилират по подходящ начин. Чрез анализ на информацията, която други платформи събират, големи данни анализ ни позволява да задаваме въпроси, като получаваме смислена информация. Рекламодатели от страна на търсенето (DSA) ще използват това, след което ще предоставят на компаниите най-добрите възможности за разположение на рекламите. DSP са били един от най-големите благодетели на това, което предоставя анализът на големи данни.

Трудно е да се определи кой има най-голяма полза от остатъчните ефекти на големите данни анализ. Откакто е насочен към маркетинговия свят като цяло, видяхме няколко благодетели, но нито един толкова прозрачен като тези, които използват DSP. Чрез използване на знанията, придобити чрез големи данни анализ, DSP се превърнаха в по-добър продукт за маркетингови и рекламни отдели.

Takeaways

  1. Цялата цел на маркетинга е да увеличи стойността на вашата компания с увеличаване на продажбите и точно толкова големи данни анализ работят в унисон с DSP.
  2. Използвайки услугата на DSP, маркетинговите екипи са в състояние да се представят във възможно най-добрите възможности, като гарантират най-добра възвръщаемост на инвестицията заедно с плащането на стотинки за долар за закупуване на рекламно пространство
Без съмнение DSP предлагат по-добри възможности за подобряване на възвръщаемостта на инвестициите в рекламите.

Какво мислите?

Този сайт използва Akismet за намаляване на спама. Научете как се обработват данните за коментарите ви.