Cómo el análisis de Big Data se ha vuelto crucial para los DSP

Big Data

Big Data analítica ha sido una piedra angular para los esquemas de marketing efectivos y adtech desde hace varios años. Con las estadísticas para respaldar la idea de la efectividad del análisis de big data, es un discurso fácil de proponer dentro de su empresa, y probablemente incluso lo hará lucir bien por ser quien lo recomendó.

Big Data analítica examina grandes franjas de datos (como su nombre puede implicar) y permite a los examinadores utilizar esos datos para encontrar patrones, tendencias del mercado y preferencias demográficas y comportamiento del usuario. Luego, pone esos datos en acción permitiéndoles guiar decisiones comerciales informadas. Se trata de tomar grandes cantidades de información y condensarlas en pequeñas decisiones en tiempo real que han demostrado ser de gran beneficio para todo tipo de empresas en todo el mundo.

Plataformas orientadas a la demanda (DSP), lo crea o no, logra obtener grandes beneficios del auge del big data analítica, y esta es la razón:

Tomar decisiones informadas

Un DSP es una forma de acelerar el proceso de compra de espacios publicitarios y dentro de la comodidad de una única interfaz.
Como parte de la cadena de demanda en el oferta y demanda ciclo económico: los DSP se benefician de las oportunidades que ofrecen los macrodatos analítica capitalizando la información que reciben.

En términos sencillos, los DSP pueden reunir rápidamente todo el mercado de oportunidades publicitarias en una interfaz. Esto permite que una agencia o un equipo de marketing decidan dónde comprar el espacio publicitario para su próxima campaña. Los DSP de primera línea utilizan algoritmos especiales en cuestión de milisegundos para permitir a los anunciantes encontrar ofertas de primer nivel.

Próxima generación analítica motores como SQream tienen como objetivo simplificar el proceso potenciando el analítica procesamiento de una manera muy notable, lo que permite a los científicos y analistas de datos recopilar información relevante lo más rápido posible a través de conjuntos de datos enormemente grandes. Dichos motores reducen la latencia de consultas de consultas complejas en grandes conjuntos de datos, lo que permite que los científicos de datos sean más productivos, descubran modelos de datos más rápidamente y pongan los modelos en producción más rápidamente. Cuando el modelo es mejor, el ajuste es mejor para el usuario, el precio de oferta es más alto y un precio más alto aumenta la relación oferta / ganancia.

Optimizar las ganancias

El objetivo general del marketing es aumentar el valor de su empresa aumentando las ventas y así es exactamente como Big Data analítica trabajar al unísono con los DSP. Al combinar de manera eficiente grandes franjas de datos, está permitiendo que la optimización de marketing se realice sobre la marcha. Y en este caso, no solo está tirando cosas a la pared esperando ver qué se pega, en realidad está tomando decisiones informadas con los datos que lo respaldan.

Se necesitan habilidades analíticas complejas y minuciosas para examinar adecuadamente una pila de datos y la tecnología. A veces, la información que necesita para hacer su estrategia de marketing mejor informada es una aguja en un pajar. Al emplear el servicio de DSP, los equipos y / o agencias de marketing pueden insertarse en las mejores oportunidades posibles, garantizando el mejor retorno de la inversión junto con el pago de centavos por dólar para comprar espacio publicitario. Los DSP obtienen enormes beneficios al incorporar big data en sus algoritmos, lo que los convierte en un punto de venta basado en estadísticas para posibles clientes.

Utilice plenamente los números

El análisis de big data es un camino difícil de recorrer en sí mismo. Con su aparición y su nueva relevancia en el campo del marketing, los DSP pueden beneficiarse de estos datos compilándolos en sus algoritmos. Al tener una gran cantidad de datos para sentarse, los DSP ahora son más relevantes aquí y ahora al recopilar cantidades masivas de información y distribuirla en las vías adecuadas para las agencias de marketing y publicidad.

Por ejemplo, los macrodatos proporcionarán números para un grupo demográfico y los DSP los compilarán de manera relevante. Al analizar la información que otras plataformas están recopilando, los macrodatos analítica nos permite hacer preguntas, obteniendo información significativa. Anunciantes del lado de la demanda (DSA) utilizarán esto y luego proporcionarán a las empresas las mejores vías para la colocación de anuncios. Los DSP han sido uno de los mayores benefactores de la información que proporciona el análisis de big data.

Es difícil determinar quién se beneficia más de los efectos residuales de los macrodatos. analítica. Desde que se ha simplificado en el mundo del marketing en general, hemos visto varios benefactores, pero ninguno tan transparente como aquellos que utilizan DSP. Empleando el conocimiento adquirido a través de big data analítica, Los DSP se han convertido en un mejor producto para los departamentos de marketing y publicidad.

Takeaways

  1. Todo el objetivo del marketing es aumentar el valor de su empresa al aumentar las ventas y así es exactamente como Big Data analítica trabajar al unísono con los DSP.
  2. Al emplear el servicio de DSP, los equipos de marketing pueden insertarse en las mejores oportunidades posibles, garantizando la mejor retorno de la inversión además de pagar centavos por dólar para comprar espacio publicitario
Sin duda, los DSP ofrecen mejores oportunidades para mejorar el ROI de los anuncios.

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