Hvordan Big Data Analytics er blevet afgørende for DSP'er

Big data

Big data analytics har været en hjørnesten i effektive marketingordninger og adtech i flere år nu. Med statistikkerne til sikkerhedskopiering af ideen om big data analytics 'effektivitet er det en let tonehøjde at foreslå i din virksomhed og vil sandsynligvis endda få dig til at se godt ud for at være den, der anbefalede det.

Big data analytics undersøger store dele af data (som navnet antyder) og giver eksaminatorer mulighed for at bruge disse data til at finde mønstre, markedstendenser og demografiske præferencer og brugeradfærd. Derefter omsætter du disse data ved at lade dem styre informerede forretningsvalg. Det tager enorme stykker information og kondenserer dem til små beslutninger i realtid, der har vist sig at være til stor fordel for alle mulige virksomheder rundt om i verden.

Efterspørgselsplatforme (DSP'er), tro det eller ej, formår at høste store fordele ved stigningen af ​​big data analytics, og her er hvorfor:

Tag informerede beslutninger

En DSP er en måde at fremskynde processen med at købe reklameplads og inden for bekvemmeligheden ved en enkelt grænseflade.
Som en del af efterspørgselskæden i udbud og efterspørgsel økonomisk cyklus - DSP'er drager fordel af de muligheder, som store data giver analytics ved at udnytte de oplysninger, de modtager.

Når det drejer sig om lægmand, kan DSP'er hurtigt samles, hele markedet for reklamemuligheder på en grænseflade. Dette giver et bureau eller marketingteam mulighed for at beslutte, hvor de skal købe annonceplads til deres næste kampagne. Top of the line DSP'er bruger specielle algoritmer i løbet af millisekunder for at give annoncører mulighed for at finde de bedste tilbud.

Næste generation analytics motorer som SQream sigter mod at forenkle processen ved at styrke magt analytics behandling på en meget bemærkelsesværdig måde, så dataforskerne og analytikerne kan samle relevant information så hurtigt som muligt gennem enorme store datasæt. Sådanne motorer reducerer forespørgslelatensen for komplekse forespørgsler på store datasæt, så Data Scientists bliver mere produktive, opdager datamodeller hurtigere og placerer modellerne hurtigere i produktion. Når modellen er bedre, er pasformen bedre for brugeren, budprisen er højere, og en højere pris øger bud / vind-forholdet.

Optimer overskuddet

Hele målet med markedsføring er at øge din virksomheds værdi ved at øge salget, og det er præcis, hvor store data analytics arbejde sammen med DSP'er. Ved effektivt at kæmme igennem store dele af data, tillader du markedsføringsoptimering at blive foretaget på farten. Og i dette tilfælde kaster du ikke bare ting på væggen og venter på at se, hvad der sidder fast, du tager faktisk informerede beslutninger med dataene for at understøtte det.

Det kræver grundige komplekse analytiske færdigheder for tilstrækkeligt at gennemse en bunke data og teknologien. Nogle gange er den bit af data, du har brug for for at skabe din bedst informerede markedsføringsstrategi, en nål i en høstak. Ved at anvende DSP-tjenester er marketingteam og / eller agenturer i stand til at indsætte sig selv i de bedst mulige muligheder og garanterer det bedste afkast af investeringen sammen med at betale øre på dollaren for at købe annonceplads. DSP'er høster store fordele ved at have store data inkorporeret i dets algoritmer, hvilket gør det til et salgsargument baseret på statistik til potentielle kunder.

Brug talene fuldt ud

Big data-analyse er en hård vej at navigere i og for sig selv. Med sin fremkomst og sin nyfundne relevans inden for markedsføring er DSP'er i stand til at drage fordel af disse data ved at kompilere dem i dens algoritmer. Ved at have en større bunke med data at sidde på er DSP'er nu mere relevante her og nu ved at samle enorme mængder information og sprede den i passende veje til marketing- og reklamebureauer.

For eksempel vil big data give numre til en demografisk gruppe, og DSP'er kompilerer det på en relevant måde. Ved at analysere de oplysninger, andre platforme indsamler, store data analytics giver os mulighed for at stille spørgsmål og få meningsfuld information. Efterspørgselsannoncører (DSA'er) vil bruge dette og derefter give virksomheder de bedste muligheder for reklameplaceringer. DSP'er har været en af ​​de største velgørere til, hvilken information big data-analyse giver.

Det er svært at afgøre, hvem der har størst fordel af de resterende virkninger af big data analytics. Lige siden det er blevet strømlinet til markedsføringsverdenen generelt, har vi set flere velgørere, men ingen så gennemsigtige som dem, der bruger DSP'er. Ved at anvende den viden, der er opnået gennem big data analytics, DSP'er er blevet et bedre produkt for marketing- og reklameafdelinger.

Takeaways

  1. Hele målet med markedsføring er at øge din virksomheds værdi med stigende salg og det er præcis, hvor store data analytics arbejde sammen med DSP'er.
  2. Ved at anvende DSPs service er marketingteam i stand til at indsætte sig selv i de bedst mulige muligheder, hvilket garanterer bedste afkast af investeringen sammen med at betale øre på dollaren for at købe annonceplads
Uden tvivl tilbyder DSP bedre muligheder for at forbedre ROI på annoncer.

Hvad mener du?

Dette websted bruger Akismet til at reducere spam. Lær, hvordan dine kommentardata behandles.