Hvor stor dataanalyse har blitt avgjørende for DSP-er

Store data

Big data analytics har vært en hjørnestein i effektive markedsføringsordninger og adtech i flere år nå. Med statistikken for å sikkerhetskopiere ideen om big data analytics 'effektivitet, er det en lett tonehøyde å foreslå i ditt firma, og vil trolig til og med få deg til å se bra ut for å være den som anbefalte den.

Big data analytics undersøker store dataområder (som navnet kan tilsi) og lar undersøkere bruke disse dataene til å finne mønstre, markedstrender og demografiske preferanser og brukeratferd. Deretter setter du ut disse dataene ved å la dem lede informerte forretningsvalg. Det tar store deler av informasjon og kondenserer dem til små sanntidsbeslutninger som har vist seg å være til stor nytte for alle slags virksomheter rundt om i verden.

Etterspørselsplattformer (DSPer), tro det eller ei, klarer å høste store fordeler av økningen av big data analytics, og her er hvorfor:

Ta informerte avgjørelser

En DSP er en måte å fremskynde prosessen med å kjøpe reklameplass og innenfor bekvemmeligheten av et enkelt grensesnitt.
Som en del av etterspørselskjeden i tilbud og etterspørsel økonomisk syklus - DSPs drar nytte av mulighetene store data gir analytics ved å kapitalisere på informasjonen de mottar.

I lekmannsbetingelser kan DSP raskt samles, hele markedet for annonseringsmuligheter på ett grensesnitt. Dette gjør at et byrå eller markedsføringsteam kan bestemme hvor de skal kjøpe annonseplass til neste kampanje. Toppen av linjen DSP-er bruker spesielle algoritmer i løpet av millisekunder for å la annonsører finne toppnivåavtaler.

Neste generasjon analytics motorer som SQream sikte på å forenkle prosessen ved å styrke kraften analytics bearbeiding på en veldig bemerkelsesverdig måte, slik at dataforskere og analytikere kan samle relevant informasjon så raskt som mulig gjennom enormt store datasett. Slike motorer reduserer spørringsforsinkelsen til komplekse spørsmål på store datasett, slik at Data Scientists blir mer produktive, oppdager datamodeller raskere og plasserer modellene i produksjon raskere. Når modellen er bedre, er passformen bedre for brukeren, budprisen er høyere, og en høyere pris øker bud / vinn-forholdet.

Optimaliser fortjeneste

Hele målet med markedsføring er å øke bedriftens verdi ved å øke salget, og det er nøyaktig hvor store data analytics samarbeide med DSP-er. Ved effektivt å bla gjennom store deler av data, tillater du markedsføringsoptimalisering på farten. Og i dette tilfellet kaster du ikke bare ting på veggen og venter på å se hva som stikker, du tar faktisk informerte beslutninger med dataene for å støtte det.

Det krever grundige komplekse analytiske ferdigheter for å sile tilstrekkelig gjennom en haug med data og teknologien. Noen ganger er den biten av data du trenger for å lage din best informerte markedsføringsstrategi, en nål i en høystak. Ved å benytte seg av DSP-er, er markedsføringsteam og / eller byråer i stand til å sette seg inn i de best mulige mulighetene, og garanterer den beste avkastningen på investeringen ved siden av å betale øre på dollar for å kjøpe annonseplass. DSP-er høster store fordeler ved å ha store data innlemmet i algoritmene, noe som gjør det til et salgsargument basert på statistikk til potensielle kunder.

Bruk tallene fullt ut

Big data-analyse er en tøff vei å navigere i og for seg selv. Med fremveksten og den nyvunne relevansen innen markedsføringsfeltet, er DSP-er i stand til å dra nytte av disse dataene ved å samle dem i algoritmene. Ved å ha en større haug med data å sitte på, er DSP-er nå mer relevante her og nå ved å samle enorme mengder informasjon og spre den i passende veier for markedsførings- og reklamebyråer.

For eksempel vil big data gi tall for en demografisk gruppe, og DSP vil kompilere det på en relevant måte. Ved å analysere informasjonen andre plattformer samler inn, store data analytics lar oss stille spørsmål, innhente meningsfull informasjon. Etterspørselssiden Annonsører (DSAer) vil bruke dette, og deretter gi selskaper de beste mulighetene for plassering av annonser. DSP-er har vært en av de største velgjørerne for hvilken informasjon big data-analyse gir.

Det er vanskelig å fastslå hvem som har størst nytte av de gjenværende effektene av stordata analytics. Helt siden den har blitt strømlinjeformet til markedsføringsverdenen generelt, har vi sett flere velgjørere, men ingen så gjennomsiktige som de som bruker DSP. Ved å bruke kunnskapen som er oppnådd gjennom store data analytics, DSP har blitt et bedre produkt for markedsførings- og reklameavdelinger.

Takeaways

  1. Hele målet med markedsføring er å øke bedriftens verdi med økende salg og det er nøyaktig hvor store data analytics samarbeide med DSP-er.
  2. Ved å benytte seg av DSP-er, er markedsføringsteam i stand til å sette seg inn i best mulige muligheter, og garanterer best avkastning på investeringen ved siden av å betale øre på dollar for å kjøpe annonseplass
Uten tvil tilbyr DSP bedre muligheter for å forbedre avkastningen på annonser.

Hva tror du?

Dette nettstedet bruker Akismet for å redusere spam. Lær hvordan kommentaren din behandles.