ビッグデータ分析がDSPにとってどのように重要になったか

ビッグデータ

ビッグデータ 分析論 数年前から、効果的なマーケティングスキームとアドテックの基礎となっています。 ビッグデータ分析の有効性のアイデアを裏付ける統計があれば、社内で提案するのは簡単であり、おそらくそれを推奨した人であることに似合うでしょう。

ビッグデータ 分析論 (名前が示すように)大量のデータを検査し、検査官がそのデータを使用して、パターン、市場動向、人口統計上の好み、およびユーザーの行動を見つけることができるようにします。 次に、情報に基づいたビジネスの選択をガイドできるようにすることで、そのデータを実行に移します。 それは膨大な情報を取り込んで、それらを小さなリアルタイムの意思決定に凝縮し、世界中のあらゆる種類のビジネスに大きな利益をもたらすことが示されています。

デマンドサイドプラットフォーム (DSP)信じられないかもしれませんが、ビッグデータの台頭から大きな利益を得ることができます 分析論、そしてここに理由があります:

十分な情報に基づいた意思決定

DSPは、単一のインターフェイスの利便性の範囲内で、広告スペースを購入するプロセスを促進する方法です。
の需要連鎖の一部として 需要と供給 景気循環– DSPは、ビッグデータによってもたらされる機会から恩恵を受けます 分析論 彼らが受け取る情報を利用することによって。

素人の言葉で言えば、DSPは、広告機会の市場全体をXNUMXつのインターフェイスにすばやく集めることができます。 これにより、代理店またはマーケティングチームは、次のキャンペーンのために広告スペースを購入する場所を決定できます。 最上位のDSPは、数ミリ秒で特別なアルゴリズムを利用して、広告主が一流の取引を見つけられるようにします。

次世代 分析論 のようなエンジン スクリーム パワーブーストによってプロセスを簡素化することを目指します 分析論 非常に優れた方法で処理するため、データサイエンティストとアナリストは、非常に大きなデータセット全体で関連情報を可能な限り迅速に編集できます。 このようなエンジンは、大規模なデータセットに対する複雑なクエリのクエリレイテンシを削減し、データサイエンティストの生産性を高め、データモデルをより迅速に発見し、モデルをより迅速に本番環境に配置できるようにします。 モデルが優れている場合、ユーザーにとっての適合性は高く、入札価格は高く、価格が高いほど入札/勝率が高くなります。

利益を最適化する

マーケティングの全体的な目標は、売り上げを増やすことによって会社の価値を高めることであり、それはまさにビッグデータの大きさです 分析論 DSPと連携して動作します。 大量のデータを効率的に組み合わせると、マーケティングの最適化をその場で行うことができます。 そしてこの場合、あなたは何がくっつくのかを見るために壁に物を投げるだけでなく、それをサポートするためのデータを使って実際に情報に基づいた決定を下しています。

データとテクノロジーの山を適切にふるいにかけるには、徹底した複雑な分析スキルが必要です。 時には、最も情報に基づいたマーケティング戦略を立てるために必要なデータの一部が、干し草の山の中の針です。 DSPのサービスを採用することにより、マーケティングチームや代理店は、可能な限り最高の機会に身を投じることができ、広告スペースを購入するためにXNUMXドルのペニーを支払うとともに、最高の投資収益率を保証します。 DSPは、ビッグデータをアルゴリズムに組み込むことで大きなメリットを享受し、見込み顧客への統計に基づくセールスポイントになります。

数字を駆使する

ビッグデータ分析は、それ自体をナビゲートするのが難しい道です。 DSPは、その出現とマーケティング分野での新たな関連性により、このデータをアルゴリズムにコンパイルすることでこのデータから利益を得ることができます。 大量のデータを保存することで、DSPは今ここでより関連性が高くなり、大量の情報を編集して、マーケティングおよび広告代理店の適切な手段に分散させることができます。

たとえば、ビッグデータは人口統計グループの数値を提供し、DSPはそれを適切な方法でコンパイルします。 他のプラットフォームが収集している情報を分析することにより、ビッグデータ 分析論 質問をして、意味のある情報を得ることができます。 デマンドサイド広告主 (DSA)はこれを使用し、企業に広告掲載のための最良の手段を提供します。 DSPは、ビッグデータ分析が提供する情報の最大の恩恵のXNUMXつです。

ビッグデータの残留効果から誰が最も恩恵を受けているかを判断するのは困難です 分析論。 マーケティングの世界全体に合理化されて以来、いくつかの恩恵を受けてきましたが、DSPを利用する人々ほど透明性はありません。 ビッグデータで得た知識を活用する 分析論、DSPは、マーケティングおよび広告部門にとってより優れた製品になりました。

持ち帰り

  1. マーケティングの全体的な目標は、あなたの会社の価値を次のように高めることです。 売上の増加 それがまさにビッグデータです 分析論 DSPと連携して動作します。
  2. DSPのサービスを採用することにより、マーケティングチームは可能な限り最高の機会に自分自身を挿入し、 最高の投資収益率 広告スペースを購入するためにドルでペニーを支払うことと一緒に
間違いなく、DSPは広告のROIを改善するためのより良い機会を提供します。

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