大數據分析如何成為DSP的關鍵

大數據

大數據 分析 數年來,它一直是有效營銷計劃和廣告技術的基石。 借助統計數據來支持大數據分析有效性的想法,在公司內部提出建議很容易,甚至可能會讓您看起來很推薦。

大數據 分析 檢查大量數據(顧名思義),並允許檢查者使用該數據查找模式,市場趨勢以及人口統計偏好和用戶行為。 然後,您可以通過允許這些數據指導明智的業務選擇來將這些數據付諸實踐。 它正在收集大量信息並將其匯總為小的實時決策,這些決策對全球各種企業都顯示出極大的好處。

需求方平台 (DSP),信不信由你,從大數據的興起中獲得了豐厚的收益 分析,這就是原因:

做出明智的決定

DSP是一種在單個界面的便利範圍內加快購買廣告空間的過程的方法。
作為需求鏈中的一部分 供需 經濟周期– DSP從大數據帶來的機遇中受益 分析 利用他們收到的信息。

用外行的話來說,DSP可以在一個界面上迅速聚集整個廣告機會市場。 這使代理機構或營銷團隊可以決定在哪裡購買下一個廣告系列的廣告空間。 頂級DSP可以在幾毫秒內利用特殊算法,使廣告商找到頂級交易。

下一代 分析 像這樣的引擎 廣場 旨在通過增強功率來簡化流程 分析 以非常出色的方式進行處理,從而使數據科學家和分析人員可以在巨大的數據集中盡可能快地編輯相關信息。 此類引擎減少了對大型數據集的複雜查詢的查詢等待時間,從而使數據科學家的工作效率更高,發現數據模型的速度更快,並且可以更快地將模型投入生產。 當模型更好時,適合用戶的情況就更好,出價更高,價格越高,出價/獲勝率越高。

優化利潤

營銷的總體目標是通過增加銷售來增加公司的價值,這正是大數據 分析 與DSP協同工作。 通過有效地梳理大量數據,您可以即時進行營銷優化。 在這種情況下,您不只是將事物扔在牆上等著看,還發現您實際上是在根據數據做出明智的決定以支持它。

它需要徹底的複雜分析技能來充分篩選大量數據和技術。 有時候,制定最明智的營銷策略所需的一點數據是大海撈針。 通過使用DSP的服務,營銷團隊和/或代理商可以將自己插入最佳機會中,從而確保最佳的投資回報率,並為購買廣告空間付出幾分錢。 DSP通過將大數據集成到其算法中,從而獲得了巨大的收益,從而成為基於統計數據的潛在客戶的賣點。

充分利用數字

大數據分析本身是一條艱難的道路。 隨著其出現和在營銷領域中的新發現,DSP可以通過將其編譯為算法來從這些數據中受益。 通過存儲大量數據,DSP現在在這里和現在都變得更加重要,因為它們可以彙編大量信息並將其分散到適合營銷和廣告代理商的渠道中。

例如,大數據將為人口統計群體提供數字,而DSP將以相關方式對其進行編譯。 通過分析其他平台正在收集的信息,大數據 分析 讓我們提出問題,獲取有意義的信息。 需求方廣告商 (DSA)將使用它,然後為公司提供最佳的廣告展示位置。 DSP已成為大數據分析提供信息的最大受益者之一。

很難確定誰從大數據的殘留效應中受益最大 分析。 自從將其簡化到整個營銷領域以來,我們已經看到了許多好處,但是沒有一個比那些使用DSP的人透明。 利用從大數據中獲得的知識 分析,DSP已成為營銷和廣告部門的更好產品。

投資訊息

  1. 營銷的總體目標是通過以下方式增加公司的價值 增加銷售 那正是大數據 分析 與DSP協同工作。
  2. 通過使用DSP的服務,營銷團隊能夠將自己插入最佳機會,從而確保 最佳投資回報 並付出幾分錢購買廣告空間
毫無疑問,DSP為改善廣告投資回報率提供了更好的機會。

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