本文摘要:数字化时代,商业价值最大化是数据智能给企业带来的最直观的价值。

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数字化时代,商业价值最大化是数据智能给企业带来的最直观的价值。从企业与消费者联系的那一刻起,数据和技术就凭借其自身的优势已经开始构建企业的价值。但是企业如何利用好的数据技术带来的红利? nEqual CEO吴剑运用“nEqual智能数据市场需求层次理论”理解了企业数据智能化的五个层次。

对品牌企业来说,最直观的数据智能价值本科反映在营销上。最近,nEqual Serving充分发挥了“特长”,协助某知名日用品品牌解决问题,超过仅次于消费者的程度,防止大量资源浪费,从消费者的交流体验和效果方面来看,品牌营销的商业价值最大案例背景在广告发布中,该品牌主的支出分为程序投入和通常投入,但两种投入方式都有各自的控制频率,相同的广告内容不会多次曝光给同一用户。

其次的问题是品牌所有者知道应该如何连接这两种投放方式之间的用户数据,从而增加广告资源的浪费,减少用户对品牌的不满。项目战略1 .这次移动终端投入分为实验组和对照组。实验组前期通常投入,后期投入程序。

对照组对整个项目一直是常规投资。那么,根据比较实验组和对照组最后的TA%和3 Reach%的结果,可以识别方案广告投放在其中所起的作用。

2 .项目开始前,nEqual Serving将通常投入的监视数据整合到自己两倍的数据库中,展开自动在线组,分为平投组和放弃组。平投组包括通常投入1次和2次看完的Device ID,放弃组包括通常投入3次和3次以上看完的Device ID,以此作为程序投入的基础,程序投入中的所有判别,考虑到以前的投入结果,整体效果例如,一个用户在正常投放期间,一共在视频网站上看完两次这个品牌广告,如果他再次关闭了某个视频,nEqual Serving就不会在平投集团中找到这个用户的两倍记录,而展开第三次广告投放。某种程度上,某个用户在通常的投入期间,一共4次在视频网站上看完这个品牌广告,如果他再次关闭某个视频,nEqual Serving就会在回避组中找到这个用户两倍的记录,撤回,不再发布广告哦。

3 .在投入部署中,根据客户3 TA Reach%的KPI设定了倍优先。因此,系统策略的机会对不同的流量排序,优先撤回低优先级的流量,确保效果最大化。案例效果提高1. TA% :实验组用于程序投入,因此引入了DMP的动态查找,后期程序投入期间TA%与通常投入的Benchmark相比,幅度提高了约15.3%。

对照组依然用于常规投入,后期TA%相对于常规投入的Benchmark几乎没有变化。2 .倍回避投:在全波通常投入程序投入过程中,历史投入倍12的UV平投率达到了95% (与媒体启动时的所有历史投入重合的低频回UV,追加了95% )。另一方面,历史投入倍增的3次以上的UV,回避比例超过了65% (与媒体启动时的所有历史投入重叠的高频UV被撤回了65% ),回避投效果显着。

3.3 TA Reach%:2 :比较两组的3tareach%,因为为nEqual Serving优化了倍增和TA%,所以实验组的后期增长幅度相对于对照组显着提高。在网络营销世界,无论是传统的起始品牌还是新兴的互联网公司,都开始执着于数据和技术主导的商业价值。nEqual Serving依然将消费者属性和媒体接触等大量数据与自动化营销技术结合起来,协助品牌和消费者建立正确的接触和交流。

然后,作为对必要准备模式的投入优化工具,得到广告主第一方数据的半透明可靠的转录和在渠道中的应用,协助广告主有计划地高效地看待对象。

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