როგორ გახდა მონაცემთა დიდი ანალიტიკა გადამწყვეტი DSP- ებისთვის

დიდი მონაცემთა

დიდი მონაცემები ანალიტიკა უკვე რამდენიმე წელია ქვაკუთხედია ეფექტური მარკეტინგული სქემებისა და adtech- ისთვის. სტატისტიკური მონაცემებით, დიდი მონაცემების ანალიზის ეფექტურობის იდეის დასადასტურებლად, ადვილი გამოდგება თქვენი კომპანიის წინაშე და, ალბათ, კიდევ უფრო კარგად გამოიყურება იმისთვის, რომ გირჩევთ მას.

დიდი მონაცემები ანალიტიკა იკვლევს მონაცემთა დიდ ნაწილს (როგორც სახელი შეიძლება გულისხმობდეს) და შემმოწმებლებს საშუალებას აძლევს გამოიყენონ ეს მონაცემები, რომ იპოვონ ნიმუშები, ბაზრის ტენდენციები და დემოგრაფიული პრეფერენციები და მომხმარებლის ქცევა. შემდეგ ამ მონაცემებს ამოქმედებთ, რის საშუალებითაც შეგიძლიათ გაითვალისწინოთ ბიზნესის ინფორმირებული არჩევანი. ეს არის უზარმაზარი ინფორმაციის მიღება და მათი კონდენსაცია მცირე, რეალურ დროში მიღებულ გადაწყვეტილებებში, რაც აჩვენა, რომ უდიდესი სარგებელი მოაქვს მსოფლიოს ყველა სახის ბიზნესისთვის.

მოთხოვნის გვერდითი პლატფორმები (DSP), გინდ დაიჯერეთ ეს თუ არა, მოახერხა დიდი სარგებლის მოტანა დიდი მონაცემების ზრდის შედეგად ანალიტიკა, და აი რატომ:

მიიღე ინფორმირებული გადაწყვეტილებები

DSP არის სარეკლამო სივრცის ყიდვის პროცესის დაჩქარების გზა და ერთი ინტერფეისის კომფორტისთვის.
როგორც მოთხოვნის ჯაჭვის ნაწილი მიწოდების და მოთხოვნის ეკონომიკური ციკლი - DSP- ები ისარგებლებენ დიდი მონაცემებით წარმოდგენილი შესაძლებლობებით ანალიტიკა მათ მიერ მიღებული ინფორმაციის კაპიტალიზაციით.

ლაიკურად რომ ვთქვათ, DSP- ს შეუძლია სწრაფად შეიკრიბოს სარეკლამო შესაძლებლობების მთელი ბაზარი ერთ ინტერფეისზე. ეს საშუალებას აძლევს სააგენტოს ან მარკეტინგის გუნდს, გადაწყვიტონ სად შეიძინონ სარეკლამო სივრცე მათი შემდეგი კამპანიისთვის. ხაზის დასაწყისში DSPs იყენებს სპეციალურ ალგორითმებს მილიწამებში, რაც რეკლამის განმთავსებლებს საშუალებას აძლევს იპოვონ მაღალი დონის გარიგებები.

Შემდეგი თაობა ანალიტიკა ძრავები მოსწონს SQream მიზანია პროცესის გამარტივება ენერგიის გაძლიერებით ანალიტიკა დამუშავება ძალზე საოცარი მეთოდით, რაც საშუალებას აძლევს მონაცემთა მეცნიერებსა და ანალიტიკოსებს შეადგინონ შესაბამისი ინფორმაცია რაც შეიძლება სწრაფად მთელ უზარმაზარ დიდ მონაცემთა ნაკრებში. ასეთი ძრავები ამცირებენ შეკითხვების შეყოვნებას დიდ მონაცემთა ნაკრებზე რთული შეკითხვების ჩათვლით, რაც საშუალებას აძლევს მონაცემთა მეცნიერებს უფრო პროდუქტიულები გახდნენ, უფრო სწრაფად აღმოაჩინონ მონაცემთა მოდელები და უფრო სწრაფად განათავსონ მოდელები წარმოებაში. როდესაც მოდელი უკეთესია, მომხმარებლისთვის ჯდება უკეთესი, შეთავაზების ფასი უფრო მაღალია, ხოლო მაღალი ფასი ზრდის შეთავაზების / მოგების თანაფარდობას.

მოგების ოპტიმიზაცია

მარკეტინგის მთელი მიზანი არის თქვენი კომპანიის ღირებულების გაზრდა გაყიდვების გაზრდით და ზუსტად ეს არის რამდენად დიდი მონაცემები ანალიტიკა ერთსულოვნად იმუშაონ DSP- ებთან. მონაცემთა დიდი ნაწილის ეფექტურად კომბინაციით, თქვენ საშუალებას გაძლევთ, მარკეტინგის ოპტიმიზაცია განხორციელდეს ფრენის დროს. ამ შემთხვევაში, თქვენ უბრალოდ არ ისვრით ნივთებს კედელზე და ელოდებათ იმის დანახვას, თუ რა დგება, რეალურად იღებთ ინფორმაციულ გადაწყვეტილებებს მონაცემთა გასამყარებლად.

მონაცემთა და ტექნოლოგიის გროვის ადეკვატურად გასინჯვისთვის საჭიროა სრულყოფილი რთული ანალიტიკური უნარები. ზოგჯერ, მონაცემთა ნაკლებად, რაც გჭირდებათ თქვენი საუკეთესოდ ინფორმირებული მარკეტინგული სტრატეგიის შესაქმნელად, არის ნემსი თივის ჭურჭელში. DSP- ების სერვისის გამოყენებით, მარკეტინგის გუნდებს და / ან სააგენტოებს შეუძლიათ მაქსიმალურად ჩადონ შესაძლებლობები, რაც უზრუნველყოფს გარანტირებულ ინვესტიციის საუკეთესო დაბრუნებას, დოლართან კაპიკით გადახდას რეკლამის ადგილის შესაძენად. DSP– ები დიდ სარგებელს მიიღებენ დიდი მონაცემების ალგორითმებში ჩართვით, რაც მათ გაყიდვის წერტილს უქმნის სავარაუდო კლიენტების სტატისტიკას.

რიცხვების სრულად გამოყენება

დიდი მონაცემების ანალიზი თავისთავად რთული გზაა. მარკეტინგის სფეროში მისი გაჩენისა და ახლებური აქტუალობით, DSP- ს შეუძლია ისარგებლოს ამ მონაცემებით, მისი ალგორითმებში შედგენით. მონაცემთა უფრო დიდი წყობის განთავსებით, DSP– ები ახლა უფრო აქტუალურია აქ და ახლა მასიური ინფორმაციის შეგროვებით და მარკეტინგისა და სარეკლამო სააგენტოების შესაბამის გზებზე გადანაწილებით.

მაგალითად, დიდი მონაცემები უზრუნველყოფს დემოგრაფიული ჯგუფის ნომრებს, ხოლო DSPs შეადგენენ მას შესაბამისი მეთოდით. ინფორმაციის ანალიზით სხვა პლატფორმები აგროვებენ დიდ მონაცემებს ანალიტიკა საშუალებას გვაძლევს დავსვათ კითხვები, მივიღოთ მნიშვნელოვანი ინფორმაცია. მოთხოვნადი მხარის რეკლამები (DSA) გამოიყენებს ამას, შემდეგ კომპანიებს შესთავაზებს რეკლამის განთავსების საუკეთესო გზებს. DSPs ერთ-ერთი ყველაზე დიდი კეთილგანწყობილი იყო, რასაც ინფორმაციას გვაწვდის დიდი მონაცემთა ანალიზი.

ძნელია იმის დადგენა, თუ ვინ სარგებლობს ყველაზე მეტად დიდი მონაცემების ნარჩენი ეფექტებისგან ანალიტიკა. მას შემდეგ რაც იგი ფართო მასშტაბით გაიზარდა მარკეტინგის სამყაროში, ჩვენ ვნახეთ რამდენიმე ქველმოქმედი, მაგრამ არცერთი ისეთი გამჭვირვალე არ არის, როგორც ისინი, ვინც DSP– ებს იყენებენ. დიდი მონაცემებით მიღებული ცოდნის გამოყენებით ანალიტიკა, DSPs გახდა უკეთესი პროდუქტი მარკეტინგისა და სარეკლამო განყოფილებებისათვის.

Takeaways

  1. მარკეტინგის მთელი მიზანი არის თქვენი კომპანიის ღირებულების გაზრდა გაყიდვების გაზრდა და ზუსტად ეს არის რამდენად დიდი მონაცემები ანალიტიკა ერთსულოვნად იმუშაონ DSP- ებთან.
  2. DSP- ების სერვისის გამოყენებით, მარკეტინგის გუნდებს საშუალება აქვთ თავი შეიტანონ საუკეთესო შესაძლებლობებში, რაც უზრუნველყოფს მათ გარანტიას ინვესტიციის საუკეთესო მოგება დოლარზე კაპიკით გადახდასთან ერთად სარეკლამო სივრცის შესაძენად
ეჭვგარეშეა, DSPs უკეთეს შესაძლებლობებს გვთავაზობს რეკლამებზე ROI- ს გასაუმჯობესებლად.

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.