Ինչպես են տվյալների մեծ վերլուծությունը որոշիչ դարձել DSP- ների համար

Մեծ Data

Big տվյալներ Վերլուծություն արդեն մի քանի տարի անկյունաքար է հանդիսանում արդյունավետ շուկայավարման սխեմաների և adtech- ի համար: Մեծ տվյալների վերլուծության արդյունավետության գաղափարը պահելու համար ստացված վիճակագրությամբ, դա հեշտ է առաջարկել ձեր ընկերության ներսում, և, հավանաբար, նույնիսկ կդարձնի ձեզ լավ տեսք ունենալու համար այն առաջարկողը:

Big տվյալներ Վերլուծություն ուսումնասիրում է տվյալների մեծ տարածքներ (ինչպես անունը կարող է ենթադրել) և թույլ է տալիս քննողներին օգտագործել այդ տվյալները ՝ օրինաչափություններ, շուկայի միտումներ և ժողովրդագրական նախապատվություններ և օգտագործողի վարքագիծ գտնելու համար: Դրանից հետո դուք այդ տվյալները գործի եք դնում ՝ թույլ տալով, որ դրանք առաջնորդեն տեղեկացված բիզնեսի ընտրությունները: Այն տանում է հսկայական տեղեկատվություն և խտացնում դրանք փոքր, իրական ժամանակի որոշումների, որոնք ցույց են տվել, որ մեծ օգուտ են բերում աշխարհի բոլոր տեսակի բիզնեսներին:

Պահանջարկի կողմնակի պլատֆորմներ (DSP), հավատացեք, թե ոչ, հաջողվում է մեծ օգուտներ քաղել մեծ տվյալների աճից Վերլուծություն, և ահա թե ինչու.

Տեղեկացրեք որոշումներ կայացված

DSP- ը գովազդային տարածք գնելու գործընթացն արագացնելու միջոց է և մեկ ինտերֆեյսի հարմարության սահմաններում:
Որպես պահանջարկի շղթայի մաս առաջարկ եւ պահանջարկ տնտեսական ցիկլ. DSP- ներն օգտվում են մեծ տվյալների ներկայացրած հնարավորություններից Վերլուծություն կապիտալացնելով ստացված տեղեկատվությունը:

Աշխարհի լեզվով ասած, DSP- ները կարող են արագորեն հավաքվել `մեկ ինտերֆեյսի վրա գովազդային հնարավորությունների ամբողջ շուկան: Սա գործակալությանը կամ շուկայավարման թիմին թույլ է տալիս որոշել, թե որտեղից գովազդային տարածք գնել իրենց հաջորդ արշավի համար: Տողերի վերևում գտնվող DSP- ները օգտագործում են հատուկ ալգորիթմներ միլիվայրկյանների ընթացքում `գովազդատուներին թույլ տալու գտնել բարձրակարգ գործարքներ:

Հաջորդ սերունդ Վերլուծություն նման շարժիչները SQream նպատակ ունեն պարզեցնել գործընթացը `էլեկտրաէներգիայի խթանմամբ Վերլուծություն մշակումը շատ ուշագրավ ձևով, ինչը թույլ է տալիս տվյալների գիտնականներին և վերլուծաբաններին հնարավորինս արագ հավաքել համապատասխան տեղեկատվություն հսկայական մեծ տվյալների շտեմարաններում: Նման շարժիչները նվազեցնում են մեծ տվյալների շտեմարանների բարդ հարցումների հարցումների հետաձգումը, ինչը թույլ է տալիս տվյալների գիտնականները դառնալ ավելի արդյունավետ, ավելի արագ հայտնաբերել տվյալների մոդելները և ավելի արագ տեղադրել մոդելները արտադրության մեջ: Երբ մոդելն ավելի լավն է, օգտագործողի համար համապատասխանությունն ավելի լավն է, հայտի գինն ավելի բարձր է, իսկ բարձր գինն աճում է հայտ / շահի հարաբերակցությունը:

Օպտիմալացնել շահույթը

Մարկետինգի ամբողջ նպատակն է ավելացնել ձեր ընկերության արժեքը վաճառքի ծավալների ավելացման միջոցով, և հենց դա է մեծ տվյալների ստացումը Վերլուծություն միահամուռ աշխատել DSP- ների հետ: Արդյունավետորեն սանրելով տվյալների մեծ զանգվածը ՝ դուք թույլ եք տալիս, որ շուկայավարման օպտիմալացում իրականացվի թռիչքի ժամանակ: Եվ այս պարագայում դուք ոչ միայն իրեր եք նետում պատին ՝ սպասելով, թե ինչն է կպչում, այլ իրականում իրազեկված որոշումներ եք կայացնում տվյալների հետ ՝ դա աջակցելու համար:

Տվյալների և տեխնոլոգիայի կույտը համարժեքորեն մաղելու համար անհրաժեշտ է մանրակրկիտ վերլուծական հմտություններ: Երբեմն ձեր լավագույն տեղեկացված շուկայավարման ռազմավարությունը կազմելու համար անհրաժեշտ տվյալների մի մասը խոտի դեզի ասեղ է: Օգտագործելով DSP- ների ծառայություն ՝ շուկայավարման թիմերը և (կամ) գործակալությունները կարողանում են իրենց ներդնել հնարավոր լավագույն հնարավորությունների մեջ ՝ երաշխավորելով ներդրման լավագույն վերադարձը դոլարով գրոշներ վճարելով գովազդային տարածք գնելու համար: DSP- ները հսկայական օգուտներ են քաղում `ունենալով մեծ տվյալներ իր ալգորիթմներում` դարձնելով այն վաճառքի կետ `հիմնվելով ապագա հաճախորդների վիճակագրության վրա:

Լիովին օգտագործեք թվերը

Մեծ տվյալների վերլուծությունը ինքնին նավարկելու համար կոշտ ճանապարհ է: Իր առաջացման և շուկայավարման ոլորտում իր նոր արդիականության շնորհիվ DSP- ները ի վիճակի են օգուտ քաղել այս տվյալներից ՝ դրանք կազմելով իրենց ալգորիթմներում: Տվյալների ավելի մեծ կույտ ունենալու համար, DSP- ներն այժմ ավելի կարևոր են այստեղ և այժմ ՝ կազմելով մեծ քանակությամբ տեղեկատվություն և ցրելով դրանք համապատասխան շուկաներում շուկայավարման և գովազդային գործակալությունների համար:

Օրինակ, մեծ տվյալները ժողովրդագրական խմբի համարներ կտրամադրեն, և DSP- ները դրանք կկազմեն համապատասխան ձևով: Տեղեկատվությունը վերլուծելով `այլ հարթակները մեծ տվյալներ են հավաքում Վերլուծություն թույլ է տալիս մեզ հարցեր տալ ՝ իմաստալից տեղեկատվություն ստանալով: Պահանջարկային կողմի գովազդատուներ (DSA) - ն կօգտագործի դա, այնուհետև ընկերություններին կտրամադրի գովազդային տեղադրման լավագույն միջոցները: DSP- ները եղել են ամենամեծ բարերարներից մեկը, որը տրամադրում է մեծ տվյալների վերլուծությունը:

Դժվար է որոշել, թե ով է առավելապես շահում մեծ տվյալների մնացորդային ազդեցությունից Վերլուծություն, Այն ժամանակից ի վեր, երբ այն շտկվել է դեպի շուկայավարման աշխարհը, մենք տեսանք մի քանի բարերարների, բայց ոչ մեկին այնքան թափանցիկ, որքան նրանք, ովքեր օգտագործում են DSP- ներ: Մեծ տվյալների միջոցով ստացված գիտելիքների օգտագործման միջոցով Վերլուծություն, DSP- ները դարձել են ավելի լավ ապրանք շուկայավարման և գովազդի բաժինների համար:

Takeaways

  1. Մարկետինգի ամբողջ նպատակն է բարձրացնել ձեր ընկերության արժեքը մինչև վաճառքի ավելացում և դա հենց այն է, թե որքան մեծ են տվյալները Վերլուծություն միահամուռ աշխատել DSP- ների հետ:
  2. Օգտագործելով DSP- ների ծառայություն ՝ շուկայավարման թիմերը կարողանում են իրենց ներդնել հնարավոր լավագույն հնարավորությունների մեջ ՝ երաշխավորելով դրանց ներդրումների լավագույն վերադարձը դոլարով կոպեկ վճարելով գովազդային տարածք գնելու համար
Անկասկած, DSP- ները գովազդներում ROI- ն բարելավելու ավելի լավ հնարավորություններ են առաջարկում:

Այս կայքը օգտագործում է Akismet- ը սպամի նվազեցման համար: Իմացեք, թե ինչպես է ձեր տվյալները մշակվում.