Hoe big data-analyse cruciaal is geworden voor DSP's

Big data

Big data analytics is al enkele jaren een hoeksteen voor effectieve marketingprogramma's en adtech. Met de statistieken om het idee van de effectiviteit van big data-analyse te ondersteunen, is het een gemakkelijke pitch om binnen uw bedrijf voor te stellen, en zal u er waarschijnlijk zelfs goed uitzien als degene die het heeft aanbevolen.

Big data analytics onderzoekt grote hoeveelheden gegevens (zoals de naam mogelijk impliceert) en stelt examinatoren in staat die gegevens te gebruiken om patronen, markttrends en demografische voorkeuren en gebruikersgedrag te vinden. Vervolgens zet u die gegevens om in actie door ze als leidraad voor geïnformeerde zakelijke keuzes te laten leiden. Het vergt enorme hoeveelheden informatie en verdicht deze in kleine, realtime beslissingen waarvan is aangetoond dat ze van groot nut zijn voor allerlei soorten bedrijven over de hele wereld.

Vraagplatforms (DSP's), geloof het of niet, slagen erin om grote voordelen te plukken van de opkomst van big data analytics, en hier is waarom:

Neem weloverwogen beslissingen

Een DSP is een manier om het proces van het kopen van advertentieruimte te versnellen en binnen het gemak van een enkele interface.
Als onderdeel van de vraagketen in de vraag en aanbod economische cyclus - DSP's profiteren van de kansen die big data biedt analytics door te profiteren van de informatie die ze ontvangen.

In termen van de leek kunnen DSP's snel de hele markt van advertentiemogelijkheden op één interface verzamelen. Hierdoor kan een bureau of marketingteam beslissen waar ze advertentieruimte willen kopen voor hun volgende campagne. Top-of-the-line DSP's maken binnen enkele milliseconden gebruik van speciale algoritmen om adverteerders in staat te stellen topdeals te vinden.

Volgende generatie analytics motoren zoals SQream streven ernaar om het proces te vereenvoudigen door de analytics verwerking op een zeer opmerkelijke manier, waardoor de datawetenschappers en analisten zo snel mogelijk relevante informatie kunnen verzamelen in enorm grote datasets. Dergelijke engines verminderen de querylatentie van complexe query's op grote datasets, waardoor datawetenschappers productiever worden, sneller datamodellen ontdekken en de modellen sneller in productie nemen. Als het model beter is, is de pasvorm beter voor de gebruiker, is de biedprijs hoger en een hogere prijs verhoogt de bied / win-verhouding.

Optimaliseer winst

Het hele doel van marketing is om de waarde van uw bedrijf te vergroten door de verkoop te verhogen en dat is precies hoe big data analytics werken samen met DSP's. Door efficiënt door grote hoeveelheden gegevens te kammen, kunt u on-the-fly marketingoptimalisatie maken. En in dit geval gooi je niet alleen dingen naar de muur terwijl je wacht om te zien wat er blijft hangen, je neemt eigenlijk weloverwogen beslissingen met de gegevens om het te ondersteunen.

Er zijn gedegen complexe analytische vaardigheden nodig om een ​​berg gegevens en technologie adequaat te doorzoeken. Soms is het stukje gegevens dat u nodig hebt om uw best geïnformeerde marketingstrategie te maken, een naald in een hooiberg. Door gebruik te maken van de service van DSP's, kunnen marketingteams en / of bureaus zich inzetten voor de best mogelijke kansen, waarbij ze het beste rendement op de investering garanderen naast het betalen van centen op de dollar om advertentieruimte te kopen. DSP's plukken enorme voordelen door big data in hun algoritmen te integreren, waardoor het een verkoopargument wordt op basis van statistieken voor potentiële klanten.

Maak volledig gebruik van de cijfers

Big data-analyse is op zichzelf een moeilijke weg om te navigeren. Met zijn opkomst en zijn hernieuwde relevantie op marketinggebied, kunnen DSP's profiteren van deze gegevens door deze in hun algoritmen te compileren. Doordat ze over een grotere stapel gegevens kunnen beschikken, zijn DSP's nu relevanter in het hier en nu door enorme hoeveelheden informatie te verzamelen en deze te verspreiden over geschikte wegen voor marketing- en reclamebureaus.

Big data zullen bijvoorbeeld cijfers opleveren voor een demografische groep, en DSP's zullen deze op een relevante manier verzamelen. Door de informatie te analyseren die andere platforms verzamelen, big data analytics stelt ons in staat om vragen te stellen en zinvolle informatie te verkrijgen. Adverteerders aan de vraagzijde (DSA's) gebruiken dit en bieden bedrijven vervolgens de beste mogelijkheden voor advertentieplaatsingen. DSP's zijn een van de grootste begunstigers geweest van de informatie die big data-analyse biedt.

Het is moeilijk te bepalen wie het meeste profiteert van de resteffecten van big data analytics. Sinds het is gestroomlijnd in de marketingwereld in het algemeen, hebben we verschillende weldoeners gezien, maar geen zo transparant als degenen die DSP's gebruiken. Door gebruik te maken van de kennis die is opgedaan met big data analyticsZijn DSP's een beter product geworden voor marketing- en reclameafdelingen.

Takeaways

  1. Het hele doel van marketing is om de waarde van uw bedrijf te vergroten door verkoop verhogen en dat is precies hoe big data analytics werken samen met DSP's.
  2. Door gebruik te maken van de service van DSP's, zijn marketingteams in staat om zichzelf in de best mogelijke kansen in te passen en de beste investeringsrendement naast het betalen van centen op de dollar om advertentieruimte te kopen
DSP's bieden ongetwijfeld betere mogelijkheden om de ROI van advertenties te verbeteren.

Wat denk je?

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Ontdek hoe uw reactiegegevens worden verwerkt.