3 напрямки змін для платформ, що підтримують попит, у 2017 році

платформа з попиту 1

Можна з упевненістю сказати, що 2016 рік став ерою запитів на секунду (QPS) Платформи на стороні попиту (DSP) та рішення для придбання медіа-каналів. Незалежно від того, чи може DSP забезпечити видимість 500,000 3 показів на секунду або XNUMX мільйони показів на секунду, доступність для придбання стала менш конкурентним диференціатором на всіх платформах для купівлі медіа-каналів.

Сьогодні більшість брендів припускають, що DSP повинні автоматично інтегруватися з усіма основними рекламними біржами, забезпечуючи охоплення між каналами принаймні 1 мільйон QPS. У той же час, якщо платформи не вистачає при інтеграції рекламних бірж, компанії отримають компенсацію шляхом інтеграції BidSwitch і використовуючи зниклий запас.

Отже, що стосується націлювання на користувачів на різні пристрої та на різні канали, які найближчі диференціатори будуть використані ЦСП у 2017 році? Наскільки великий вплив буде великим Фортуна 1000 рекламні бренди переробляють нові функції DSP?

На що слід звернути увагу у 2017 році:

  1. Основні дані

Основні дані, машинне навчання, спеціально створені учасники для програмного відображення, власні алгоритми та покращена інтеграція зі стеками маркетингових технологій - такими як IBM Unica та Adobe Neolane - навіть не подряплюють поверхню потенційних розробок для DSP. Це лише деякі теми, які можуть стати відмінниками для компаній AdTech.

Сьогодні дані сторонніх розробників є одним із найбільших активів, якими може володіти кожна організація. Більше брендів починають розуміти цінність власних даних через управління сегментами, подібне моделювання та надсилання даних про аудиторію до цифрових процесорів для залучення клієнтів у реальному часі або пошукових кампаній. Однак керувати ним, використовувати його та впроваджувати в режимі реального часу для стимулювання міжканального маркетингу - це завжди проблема.

Як правило, більшість брендів розуміють важливість власних даних. Ця частина і просувалася цим простором протягом останніх кількох років. Це також свідчить про те, наскільки це важливо Платформи управління даними (DMP), інструменти аудиторії та джерела даних, що використовуються більшістю брендів (Від 2 до 3 на велику торгову марку).

На мій погляд, наступний крок у світі власних даних включає автоматизацію, що забезпечується машинним навчанням, та оптимізацію в режимі реального часу на основі каналів даних з декількох джерел. DSP, які мають сильні внутрішні DMP та можливості управління аудиторією, будуть виділятися більше порівняно з тими, що мають рішення типу тендера. Ми побачимо, як великі компанії Fortune 1000 стають все більш досконалими у програмуванні та починають адаптувати свої цифрові процесори за допомогою власного інструменту машинного навчання, який налаштований на передачу різноманітних власних даних.

  1. Збір даних

Бренди Fortune 1000 також починають дозрівати таким чином, як вони збирають великі дані, реалізуючи програмне забезпечення, подібне Hadoop і Кафка набути якомога більше. Ці бренди Fortune 1000 також розглядають можливість використання цих даних таким чином, щоб допомогти їм краще зрозуміти своїх клієнтів, а також покращити свій "тригер" у реальному часі або керований подіями міжканальний маркетинг. Багато великих брендів починають сприймати власне машинне навчання як диференціатор та потенційно значну перевагу.

Будь то автоматизація маркетингу чи покупка засобів масової інформації, машинне навчання пропонує безліч можливостей. На жаль, я все ще маю високу ціну і значну кількість часу, необхідного для того, щоб розпочати проект подібного роду.

  1. Злиття з DSP

Оскільки AdTechs починають більше зливатися з DSP, вони, як правило, потрапляють у ситуації, коли їм потрібно покращити передачу даних про свою кампанію. Більше того, їм потрібно буде розпочати синхронізацію інформації про охоплення аудиторії з екосистемами рішень, що використовуються великими брендами класу фортуни.

Крім того, ми, мабуть, побачимо більше стилю UBX API Шлюзи, що об'єднують великі маркетингові платформи хмарного типу з платформами розмірів IBM, Adobe та SAS за допомогою власних або 3rd сторонні DSP та платформи даних про аудиторію. Виходячи з цієї тенденції, можливо, у 2017 році очікується більше придбань у стилі Adobe. Компанії збираються пройти через придбання - наприклад, придбання Adobe DemDex та TubeMogul для додавання DSP та DMP до свого набору інструментів.

Отже, що це все означає?

Здається, це ще один непростий рік для цифрових процесорів, оскільки враження QPS впливає на націлювання на різні пристрої, звітування, видимість та інші сфери функціональності, і вони починають ставати стандартними функціями. Існують області AdTech, де великі бренди матимуть важливе слово щодо того, як сформується наступна хвиля функціональності DSP. Мені як маркетологу цікаво подивитися, що далі.

Що ви думаєте?

Цей сайт використовує Akismet для зменшення спаму. Дізнайтеся, як обробляються ваші дані коментарів.