Téknologi Iklaneusi Marketing

Daptar pariksa Panyedia Data Skimlinks - Nyungkeun Patarosan anu Leres

Dugi ka ayeuna, pemasar digital sareng ahli agénsi iklan anu milari ngadamel programmatic ad mundut konfrontasi a kotak hideung skénario data. Kaseueuran sanés insinyur atanapi ilmuwan data, sareng aranjeunna kedah nyandak iman sareng percanten klaim panyadia data ngeunaan kualitas data, marios hasil saatos dilaksanakeun - sareng saatos pameseran parantos dilakukeun.

Tapi naon anu kedah dipilarian ku pamasar sareng agénsi dina panyadia data? Kumaha carana aranjeunna tiasa nangtoskeun panyadia mana anu nawiskeun solusi anu paling akurat sareng transparan? Ieu sababaraha patarosan anu tiasa ditaros:

Kumaha data dikumpulkeun?

Naha ngalangkungan pangamatan langsung ka unggal pangguna, atanapi éta data anu disimpulkeun, dimana pola perilaku dideteksi dina sakumpulan alit pangguna teras diekstrapolasi pikeun kelompok anu langkung ageung? Upami data disimpulkeun, akurasi gumantung pisan kana ukuran kelompok anu diukur - janten penting pikeun parios ukuran kelompok nalika meunteun panyadia. Tapi tetep diémutan yén naon waé ukuranana, data anu disimpulkeun sok ngalibatkeun turunna akurasi nalika diekstrapolasi. Sareng tong hilap yén nalika data dimodelkeun kana bagéan, prediksi bakal didasarkeun kana prediksi tibatan inpormasi asli. Dinamis ieu sacara éksponénsial ningkatkeun résiko anu data moal dilakukeun.

Mangrupikeun ide anu saé pikeun naroskeun patarosan anu biasa anu ngamungkinkeun anjeun pikeun nganilai kakuatan data ngalangkungan corong, ningali saluareun demografi saderhana pikeun transaksi, pelacakan metadata sareng sinyal sanés anu langkung akurat ngaduga niat pameseran. Skimlinks nangkep 15 milyar sinyal niat balanja tina jaringan 1.5 juta domain penerbit sareng 20,000 padagang unggal dinten. Ku nerapkeun pembelajaran mesin sareng analisis enriching dina lapisan intél produkna, Skimlinks ngartos taksonomi sareng metadata 100 juta référénsi produk sareng tautan. Aranjeunna nganggo inpormasi ieu pikeun ngawangun bagéan pamirsa anu ngarobah konvérsi dumasar kana produk sareng mérek pangguna anu dipikaresep mésér, ngamungkinkeun kampanye tampilan, sosial, sareng pidéo anu langkung épéktip.

Naon jinis data anu dikumpulkeun?

Salajengna dina daptar nyaéta pikeun milarian terang naon jinis data anu dikumpulkeun. Kategori tiasa kalebet klik, tautan, metadata, eusi halaman, istilah milarian, mérek sareng produk, inpormasi harga, kajadian transaksi, tanggal sareng waktos. Beuki seueur data anu kakumpul, langkung seueur modél ramalan bahan baku anu kedah dianggo, anu tiasa sacara signifikan ningkatkeun akurasi. Upami ukur sababaraha jinis data anu dikoléksi - contona, ngan ukur kesan atanapi klik - bakal aya inpormasi terbatas anu tiasa dianggo pikeun mariksa-ramalan atanapi ningkatkeun profil pangguna. Dina skénario ieu, risikonya nyaéta propil pangguna anu langkung saderhana sareng teu akurat bakal dihasilkeun.

Skimlinks ngumpulkeun sareng nganalisis data sareng ngadeteksi pola di sababaraha penerbit sareng padagang pikeun leres-leres ngaramal kabiasaan pameseran. Misalna, gabungan hiji pangguna ngadatangan 10 halaman ngalangkungan lima halaman wéb anu sanés panginten tiasa dicirikeun salaku pola anu nunjukkeun minat pikeun mésér dina minggu payun. Teu aya panerbit anu tiasa ngahasilkeun data na Skimlinks aksés ngalangkungan jaringan na 1.5 juta domain, tapi inpormasi penerbit ngan ukur mangrupikeun bagian tina data sinyal. Skimlinks ogé nganalisis data anu bersumber tina 20,000 padagang dina jaringanna, kalebet inpormasi harga, nilai urutan, sareng riwayat pameseran.

Dina ngalakukeun kitu, Skimlinks ngagabungkeun sinyal ti sakabéh ékosistem ritel.

Kumaha data divalidasi?

Kamampuh kritis anu sanés diperhatoskeun nalika ngaevaluasi panyadia data nyaéta kamampuan pikeun ngesahkeun ramalan dina prakték. Salaku conto, panyadia naon waé anu ngaku bagéanna bakal ngajalankeun konvérsi kedah néwak data urus pikeun mastikeun yén pameseran kajantenan. Tanpa data urus, moal mungkin pikeun ngesahkeun dalil nilai.

Skimlinks ngagaduhan jasa panargetan pemirsa anu programmatis anu ngabantosan pangiklan sasaran pangguna numutkeun dimana aranjeunna dina siklus mésér. Ramalan dilakukeun nganggo kontekstual, produk sareng data harga, sareng éta disahkeun nganggo inpormasi transaksi. Pangguna dilacak pikeun mariksa naha aranjeunna parantos ngajantenkeun pameseran, sareng sistem pembelajaran mesin anu nyiptakeun segmen teras-terasan dilatih dumasar kana inpormasi ieu. Éta ngabantosan pembeli pikeun nyingkahan skénario anu aranjeunna sasaran konsumén anu panginten parantos nalungtik produk anu aranjeunna henteu mampu atanapi henteu ngagaduhan maksud anu leres pikeun mésér. Hasilna kinerja segmen langkung saé.

Pemasar digital sareng agénsi anu ngiringan iklan programmatic kedah milih panyadia data anu leres pikeun ngaoptimalkeun ongkosna per rébu kesan (CPM) atanapi ongkos per per aksi (CPA). Tingkat kamekaran dina periklanan programatik sareng séktor pamasaran anu didorong data tiasa nyusahkeun terang kumaha milih panyayay data anu leres. Tapi ku nerapkeun tilu patarosan umum-akal ieu nalika meunteun dalil nilai panyadia data, pemasar digital sareng agénsi tiasa muka kotak hideung sareng mendakan campuran data anu leres.

Alicia Navarro

Alicia Navarro nyaéta CEO sareng Co-founder of Skimlinks, platform monetisasi kontén anu ngabantosan situs web kéngingkeun pahala pikeun maksud pameseran anu didamel dina konténna. Sateuacan ngaluncurkeun Skimlinks, anjeunna damel langkung ti 10 taun mendesain sareng ngaluncurkeun aplikasi seluler sareng internét di Australia sareng Inggris. Ti saprak 2007, Alicia parantos ngembangkeun perusahaan janten langkung ti 85 karyawan di kantor di London, San Fransisco sareng New York City.

Artikel nu patali

Deui tombol luhur
deukeut

Adblock Dideteksi

Martech Zone tiasa masihan anjeun eusi ieu tanpa biaya sabab kami ngamonetisasi situs kami ngalangkungan pendapatan iklan, tautan afiliasi, sareng sponsor. Kami bakal ngahargaan upami anjeun ngahapus pameungpeuk iklan anjeun nalika anjeun ningali situs kami.