大数据分析如何成为DSP的关键

大数据运用

大数据 分析 数年来,它一直是有效营销计划和广告技术的基石。 借助统计数据来支持大数据分析有效性的想法,在公司内部提出建议很容易,甚至可能会让您看起来很推荐。

大数据 分析 检查大量数据(顾名思义),并允许检查者使用该数据查找模式,市场趋势以及人口统计偏好和用户行为。 然后,您可以通过允许这些数据指导明智的业务选择来将这些数据付诸实践。 它正在收集大量信息并将其汇总为小的实时决策,这些决策对全球各种企业都显示出极大的好处。

需求方平台 (DSP),信不信由你,从大数据的兴起中获得了丰厚的收益 分析,这就是原因:

做出明智的决定

DSP是一种在单个界面的便利范围内加快购买广告空间的过程的方法。
作为需求链中的一部分 供需 经济周期– DSP从大数据带来的机遇中受益 分析 利用他们收到的信息。

用外行的话来说,DSP可以在一个界面上迅速聚集整个广告机会市场。 这使代理机构或营销团队可以决定在哪里购买下一个广告系列的广告空间。 顶级DSP可以在几毫秒内利用特殊算法,使广告商找到顶级交易。

下一代 分析 像这样的引擎 广场 旨在通过增强功率来简化流程 分析 以非常出色的方式进行处理,从而使数据科学家和分析人员可以在巨大的数据集中尽可能快地编辑相关信息。 此类引擎减少了对大型数据集的复杂查询的查询等待时间,从而使数据科学家的工作效率更高,发现数据模型的速度更快,并将模型更快地投入生产。 当模型更好时,适合用户的情况就更好,出价更高,价格越高,出价/获胜率越高。

优化利润

营销的总体目标是通过增加销售来增加公司的价值,这正是大数据 分析 与DSP协同工作。 通过有效地梳理大量数据,您可以即时进行营销优化。 在这种情况下,您不只是将事物扔在墙上等着看,还发现您实际上是在根据数据做出明智的决策以支持它。

它需要彻底的复杂分析技能来充分筛选大量数据和技术。 有时候,制定最明智的营销策略所需的一点数据是大海捞针。 通过使用DSP的服务,营销团队和/或代理机构可以将自己插入最佳机会中,从而确保最佳的投资回报率,并为购买广告空间付出一分钱。 DSP通过将大数据集成到其算法中,从而获得了巨大的收益,从而成为基于统计数据的潜在客户的卖点。

充分利用数字

大数据分析本身是一条艰难的道路。 随着其出现和在营销领域中的新发现,DSP可以通过将其编译为算法来从这些数据中受益。 通过存储大量数据,DSP现在在这里和现在都变得更加重要,因为它们可以汇编大量信息并将其分散到营销和广告代理商的适当渠道。

例如,大数据将为人口统计群体提供数字,而DSP将以相关方式对其进行编译。 通过分析其他平台正在收集的信息,大数据 分析 让我们提出问题,获取有意义的信息。 需求方广告商 (DSA)将使用它,然后为公司提供最佳的广告展示位置。 DSP已成为大数据分析提供信息的最大受益者之一。

很难确定谁从大数据的残留效应中受益最大 分析。 自从将其简化到整个营销世界以来,我们已经看到了许多受益者,但是没有哪一个比使用DSP的人透明。 利用从大数据中获得的知识 分析,DSP已成为营销和广告部门的更好产品。

投资讯息

  1. 营销的总体目标是通过以下方式增加公司的价值 增加销售 那正是大数据 分析 与DSP协同工作。
  2. 通过使用DSP的服务,营销团队能够将自己插入最佳机会,从而确保 最佳投资回报 并付出了几美分的美元购买广告空间
毫无疑问,DSP为改善广告投资回报率提供了更好的机会。

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