Tres áreas de cambio para las plataformas orientadas a la demanda en 3

plataforma del lado de la demanda 1

Es seguro decir que 2016 se convirtió en la era de las consultas posteriores por segundo (QPS) para Plataformas del lado de la demanda (DSP) y soluciones de compra de medios multicanal. Ya sea que un DSP pueda generar una visibilidad de 500,000 impresiones / segundo o 3 millones de impresiones / segundo, la disponibilidad para la compra se convirtió en un diferenciador menos competitivo en todas las plataformas de compra de medios multicanal.

En la actualidad, la mayoría de las marcas asumen que los DSP deberían integrarse automáticamente con todos los principales intercambios de anuncios y, al mismo tiempo, ofrecer un alcance entre canales con al menos 1 millón de QPS. Al mismo tiempo, si una plataforma carece de integraciones de intercambio de anuncios, las empresas lo compensarán integrando BidSwitch y aprovechar el suministro que falta.

Entonces, cuando se trata de la orientación de usuarios entre dispositivos y canales, ¿cuáles son algunos de los próximos diferenciadores que los DSP aprovecharán en 2017? ¿Cuánto impacto será grande Fortune 1000 las marcas de publicidad tienen en la remodelación de las nuevas funcionalidades de DSP?

Qué buscar en 2017:

  1. Datos de origen

Los datos de origen, el aprendizaje automático, los postores personalizados para visualización programática, los algoritmos patentados y la integración mejorada con pilas de tecnología de marketing, como IBM Unica y Adobe Neolane, ni siquiera arañan la superficie de los desarrollos potenciales para los DSP. Estos son solo algunos de los temas que tienen la capacidad de convertirse en diferenciadores para las empresas de AdTech.

Hoy en día, los datos de origen son uno de los mayores activos que puede poseer cualquier organización. Más marcas están comenzando a comprender el valor de los datos propios a través de la gestión de segmentos, el modelado similar y el envío de datos de audiencia a los DSP para impulsar adquisiciones de clientes en tiempo real o campañas de prospección. Sin embargo, administrarlo, aprovecharlo e implementarlo en tiempo real para impulsar el marketing multicanal es siempre un desafío.

Por lo general, la mayoría de las marcas comprenden la importancia de los datos propios. Esta parte y hemos ido avanzando por este espacio durante los últimos años. También es una prueba de lo crucial que es esto para Plataformas de gestión de datos (DMP), herramientas de audiencia y fuentes de datos aprovechadas por la mayoría de las marcas (2 a 3 por marca minorista grande).

En mi opinión, el siguiente paso en el mundo de los datos propios implica la automatización impulsada por el aprendizaje automático y la optimización en tiempo real basada en fuentes de datos de múltiples fuentes. Los DSP que tienen sólidas capacidades internas de gestión de audiencias y DMP se destacarán más en comparación con aquellos con una solución de tipo postor. Veremos que las grandes empresas de Fortune 1000 se vuelven más sofisticadas en la programática y comienzan a adaptar sus DSP con una herramienta de aprendizaje automático patentada que se ajusta para ingerir una variedad de datos propios.

  1. Capturando datos

Las marcas de Fortune 1000 también están comenzando a madurar en la forma en que capturan big data, implementando software como Hadoop y Kafka para adquirir tanto como sea posible. Estas marcas de Fortune 1000 también están considerando aprovechar estos datos de manera que les ayuden a comprender mejor a sus clientes, así como a mejorar su "activador" en tiempo real o marketing multicanal impulsado por eventos. Muchas grandes marcas están comenzando a ver el aprendizaje automático patentado como un diferenciador y potencialmente una ventaja sustancial.

Ya sea la automatización del marketing o la compra de medios, el aprendizaje automático ofrece una gran cantidad de posibilidades. Desafortunadamente, todavía tengo un precio alto y se requiere una cantidad significativa de tiempo para que un proyecto de esta naturaleza despegue.

  1. Fusión con DSP

A medida que las AdTech comienzan a fusionarse más con las DSP, generalmente se encuentran en situaciones en las que necesitan mejorar la comunicación de los datos de sus campañas. Además, deberán comenzar a sincronizar la información de alcance de su audiencia con los ecosistemas de soluciones utilizados por las grandes marcas de la clase Fortune.

Además, probablemente veremos más estilo UBX API Puertas de enlace que unen grandes plataformas de marketing de tipo nube de las plataformas de tamaño IBM, Adobe y SAS con plataformas propietarias o 3rd DSP del partido y plataformas de datos de audiencia. En base a esta tendencia, es probable que haya más adquisiciones de estilo Adobe a la espera de suceder en 2017. Las empresas pasarán por adquisiciones, como la compra de DemDex y TubeMogul por parte de Adobe para agregar un DSP y un DMP a su caja de herramientas.

¿Entonces, qué significa todo esto?

Parece que se avecina otro año desafiante para los DSP, ya que la impresión de QPS influye en la orientación, los informes, la visibilidad y otras áreas de funcionalidad entre dispositivos y comienzan a convertirse en características estándar. Hay áreas de AdTech en las que las grandes marcas tendrán una voz significativa sobre cómo se formará la próxima ola de funcionalidad DSP. Como especialista en marketing, estoy interesado en ver qué sigue.

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