Cik liela datu analīze ir kļuvusi būtiska DSP

Big Datu

Liels datu analytics jau vairākus gadus ir efektīvu mārketinga shēmu un adtech stūrakmens. Pateicoties statistikai, kas pamato lielo datu analīzes efektivitātes ideju, tas ir viegli piedāvājams jūsu uzņēmumā un, iespējams, pat liks jums izskatīties labi, ja esat tas, kurš to ieteica.

Liels datu analytics pārbauda lielus datu apjomus (kā var nozīmēt nosaukums) un ļauj pārbaudītājiem izmantot šos datus, lai atrastu modeļus, tirgus tendences, demogrāfiskās preferences un lietotāju uzvedību. Pēc tam jūs šos datus izmantojat, ļaujot tiem vadīt apzinātu uzņēmējdarbības izvēli. Tas aizņem milzīgu informācijas daudzumu un tos sablīvē mazos, reāllaika lēmumos, kas izrādījušies ļoti noderīgi visu veidu uzņēmumiem visā pasaulē.

Pieprasījuma puses platformas (DSP), ticiet vai nē, izdodas gūt lielus ieguvumus no lielo datu pieauguma analytics, un šeit ir iemesls, kāpēc:

Pieņem informētus lēmumus

DSP ir veids, kā paātrināt reklāmas laukuma iegādes procesu, izmantojot vienu saskarni.
Kā daļu no pieprasījuma ķēdes piedāvājums un pieprasījums ekonomikas cikls - DSP gūst labumu no lielo datu sniegtajām iespējām analytics kapitalizējot saņemto informāciju.

Nespeciālisti runājot, DSP var ātri savākt visu reklāmas iespēju tirgu vienā saskarnē. Tas ļauj aģentūrai vai mārketinga komandai izlemt, kur iegādāties reklāmas vietu savai nākamajai kampaņai. Līnijas augšdaļā DSP dažu sekunžu laikā izmanto īpašus algoritmus, lai reklāmdevēji varētu atrast augstākā līmeņa darījumus.

Nākošā paaudze analytics motori, piemēram, SQream mērķis ir vienkāršot procesu ar jaudas palielināšanu analytics apstrāde ļoti ievērojamā veidā, ļaujot datu zinātniekiem un analītiķiem pēc iespējas ātrāk apkopot attiecīgo informāciju ārkārtīgi lielās datu kopās. Šādi motori samazina sarežģītu vaicājumu latentumu lielās datu kopās, ļaujot Datu zinātniekiem kļūt produktīvākiem, ātrāk atklāt datu modeļus un ātrāk ievietot modeļus ražošanā. Kad modelis ir labāks, piemērotība ir labāka lietotājam, piedāvājuma cena ir augstāka un augstāka cena palielina cenas / uzvaras attiecību.

Optimizēt peļņu

Viss mārketinga mērķis ir palielināt jūsu uzņēmuma vērtību, palielinot pārdošanas apjomus, un tieši šādi ir lieli dati analytics strādāt vienoti ar DSP. Efektīvi izķemmējot lielus datu apjomus, jūs ļaujat mārketinga optimizāciju veikt lidojuma laikā. Un šajā gadījumā jūs ne tikai metat lietas pie sienas, gaidot, lai redzētu, kas pielīmē, bet arī pieņemat pamatotus lēmumus ar datiem, lai to atbalstītu.

Lai adekvāti izsijātu datu un tehnoloģiju kaudzi, nepieciešamas sarežģītas analītiskās prasmes. Dažreiz, lai izveidotu visinformētāko mārketinga stratēģiju, ir nepieciešams mazliet adatas siena kaudzē. Izmantojot DSP pakalpojumus, mārketinga komandas un / vai aģentūras var izmantot labākās iespējamās iespējas, garantējot vislabāko ieguldījumu atdevi, vienlaikus maksājot santīmus par dolāru, lai iegādātos reklāmas vietu. DSP gūst milzīgas priekšrocības, jo algoritmos tiek iekļauti lieli dati, padarot to par pārdošanas punktu, pamatojoties uz statistiku potenciālajiem klientiem.

Pilnībā izmantojiet numurus

Lielo datu analīze ir grūts ceļš, lai virzītos pats par sevi. Ar savu parādīšanos un jaunatklāto nozīmi mārketinga jomā DSP var gūt labumu no šiem datiem, apkopojot tos algoritmos. Pateicoties lielākai datu kaudzei, DSP tagad ir svarīgāki šeit un tagad, apkopojot milzīgu informācijas daudzumu un izkliedējot to atbilstošās mārketinga un reklāmas aģentūru vietās.

Piemēram, lielie dati nodrošinās skaitļus demogrāfiskajai grupai, un DSP tos apkopos atbilstošā veidā. Analizējot informāciju, ko citas platformas vāc, lielos datus analytics ļauj mums uzdot jautājumus, iegūstot jēgpilnu informāciju. Pieprasījuma puses reklāmdevēji (DSA) to izmantos, pēc tam nodrošinās uzņēmumiem labākos reklāmas izvietošanas veidus. DSP ir bijuši vieni no lielākajiem ieguvējiem attiecībā uz lielo datu analīzi.

Ir grūti noteikt, kurš no lielo datu atlikušajiem efektiem gūst visvairāk labumu analytics. Kopš tā ir pilnveidota mārketinga pasaulē kopumā, mēs esam redzējuši vairākus labdarus, bet nevienu tik pārredzamu kā tos, kas izmanto DSP. Izmantojot zināšanas, kas iegūtas, izmantojot lielos datus analytics, DSP ir kļuvuši par labāku produktu mārketinga un reklāmas nodaļām.

Takeaways

  1. Viss mārketinga mērķis ir palielināt jūsu uzņēmuma vērtību par pieaugošs pārdošanas apjoms un tieši šādi ir lieli dati analytics strādāt vienoti ar DSP.
  2. Izmantojot DSP pakalpojumus, mārketinga komandas var izmantot sevi pēc iespējas labāk, garantējot vislabākā ieguldījumu atdeve līdztekus centu maksāšanai par dolāru, lai iegādātos reklāmas vietu
Bez šaubām, DSP piedāvā labākas iespējas uzlabot reklamēto ieguldījumu atdevi.

Ko jūs domājat?

Šī vietne izmanto Akismet, lai samazinātu surogātpastu. Uzziniet, kā tiek apstrādāts jūsu komentārs.