Hoe Big Data Analytics wichtich binne wurden foar DSP's

Big Data

Grutte gegevens analytics is no al ferskate jierren in hoekstien west foar effektive marketingregelingen en adtech. Mei de statistiken foar in back-up fan it idee fan 'e effektiviteit fan grutte gegevensanalyses is it in maklike toanhichte om yn jo bedriuw foar te stellen, en sil jo wierskynlik sels goed útsjen foar dejinge dy't it oanret.

Grutte gegevens analytics ûndersiket grutte dielen gegevens (lykas de namme kin ymplisearje) en lit ûndersikers dy gegevens brûke om patroanen, merktrends en demografyske foarkarren en brûkersgedrach te finen. Jo sette dy gegevens dan yn aksje troch it tastean fan ynljochte saaklike karren te begelieden. It nimt enoarme stikken ynformaasje en kondenseart se ta lytse, realtime besluten dy't hawwe sjen litten fan grut foardiel te wêzen foar allerhanne bedriuwen oer de heule wrâld.

Fersiken-side-platfoarms (DSP's), leau it as net, slagje swiere foardielen te heljen fan 'e opkomst fan grutte gegevens analytics, en hjir is wêrom:

Meitsje ynformeare besluten

In DSP is in manier om it proses fan it keapjen fan advertinsjeromte en binnen it gemak fan ien interface te fersnellen.
As ûnderdiel fan 'e fraachketen yn' e Fraach en oanbod ekonomyske syklus - DSP's profitearje fan 'e kânsen dy't grutte gegevens jouwe analytics troch te profitearjen fan 'e ynformaasje dy't se ûntfange.

Yn termen fan leek kinne DSP's rap sammelje, de heule merk fan advertinsjemooglikheden op ien interface. Hjirmei kin in buro as marketingteam beslute wêr't advertinsjeromte te keapjen foar har folgjende kampanje. DSP's boppe-oan 'e line brûke spesjale algoritmen yn in kwestje fan millisekonden om advertearders mooglik te meitsjen om deals fan topklasse te finen.

Folgjende generaasje analytics motoren lykas SQream fan doel te ferienfâldigjen it proses troch macht ympuls jaan oan de analytics ferwurkjen op in heul opmerklike manier, wêrtroch de gegevenswittenskippers en analisten relevante ynformaasje sa gau mooglik kompilearje kinne yn enoarm grutte datasets. Sokke motoren ferminderje de query-latency fan komplekse fragen op grutte datasets, wêrtroch Data Scientists produktiver wurde, ûntdekke datamodellen rapper en de modellen rapper yn produksje pleatse. As it model better is, is de fit better foar de brûker, de biedpriis is heger, en in hegere priis fergruttet de bod / win-ferhâlding.

Optimalisearje winst

It heule doel fan marketing is om de wearde fan jo bedriuw te ferheegjen troch ferkeap te ferheegjen en dat is krekt hoe grutte gegevens analytics wurkje gear mei DSP's. Troch effisjint troch grutte dielen gegevens te kammen, kinne jo marketingoptimalisaasje op 'e flecht meitsje. En yn dit gefal smite jo net allinich dingen nei de muorre wachtsjend om te sjen hokker stokken, jo meitsje eins ynformeare besluten mei de gegevens om it te stypjen.

It kostet yngeande komplekse analytyske feardigens om adekwaat te siften troch in stapel gegevens en de technology. Somtiden is it bytsje gegevens dat jo nedich binne om jo bêste ynformeare marketingstrategy te meitsjen in naald yn in heastack. Troch de tsjinst fan DSP's te brûken, kinne marketingteams en / as ynstânsjes harsels ynfoegje yn 'e sa goed mooglik mooglikheden, en garandearje it bêste rendemint op ynvestearring neist it beteljen fan pennies op' e dollar om advertinsjeromte te keapjen. DSP's helje grutte foardielen troch grutte gegevens yn har algoritmen op te nimmen, wêrtroch it in ferkeappunt is basearre op statistiken foar potensjele kliïnten.

Brûk de nûmers folslein

Grutte gegevensanalyse is in stoere wei om yn en fan himsels te navigearjen. Mei it ûntstean en it nij fûn relevânsje op it marketingfjild, kinne DSP's profitearje fan dizze gegevens troch it te kompilearjen yn har algoritmen. Troch in gruttere stapel gegevens te hawwen om op te sitten, binne DSP's no mear relevant yn it hjir en no troch massale hoeveelheden ynformaasje te kompilearjen en te fersprieden yn passende wegen foar marketing- en reklameburo's.

Bygelyks, grutte gegevens sille nûmers leverje foar in demografyske groep, en DSP's sille it op in relevante manier kompilearje. Troch de ynformaasje te analysearjen dy't oare platfoarms sammelje, grutte gegevens analytics lit ús fragen stelle, sinfolle ynformaasje krije. Adverteerders op fraach (DSA's) sille dit brûke, en leverje dan bedriuwen de bêste mooglikheden foar advertinsjepleatsingen. DSP's binne ien fan 'e grutste begeunstigers west foar hokker ynformaasje grutte gegevensanalyse leveret.

It is dreech te bepalen wa't it measte profiteart fan 'e resteffekten fan grutte gegevens analytics, Sûnt it is streamline yn 'e marketingwrâld yn' t algemien, hawwe wy ferskate woldieders sjoen, mar gjinien sa transparant as dejingen dy't DSP's brûke. Troch gebrûk te meitsjen fan de kennis dy't is opdien fia grutte gegevens analytics, DSP's binne in better produkt wurden foar marketing- en advertinsjeafdielingen.

Takeaways

  1. It heule doel fan marketing is om de wearde fan jo bedriuw te ferheegjen troch tanimmende ferkeap en dat is krekt hoe grutte gegevens analytics wurkje gear mei DSP's.
  2. Troch gebrûk te meitsjen fan 'e tsjinst fan DSP's, kinne marketingteams har yn' e bêste mooglike kânsen ynfoegje, en garandearje de bêste rendemint op ynvestearring neist it beteljen fan stuorren op 'e dollar om advertinsjeromte te keapjen
Sûnder twifel biede DSP's bettere kânsen om ROI op advertinsjes te ferbetterjen.

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.