3 področja sprememb za platforme na strani povpraševanja v letu 2017

platforma na strani povpraševanja 1

Lahko rečemo, da je leto 2016 postalo obdobje poizvedb na sekundo (QPS) za Platforme na strani povpraševanja (DSP) in rešitve za nakup kanalov med kanali. Ne glede na to, ali lahko DSP doseže vidnost 500,000 prikazov na sekundo ali 3 milijone prikazov na sekundo, razpoložljivost za nakup postane manj konkurenčna razlika med vsemi večkanalnimi platformami za nakup medijev.

Danes večina blagovnih znamk domneva, da bi bilo treba DSP-je samodejno integrirati z vsemi glavnimi borzami oglasov, hkrati pa doseči večkanalni doseg z vsaj 1 milijonom QPS. Hkrati pa, če platforme primanjkuje pri integracijah izmenjave oglasov, bodo podjetja to nadomestila z integracijo BidSwitch in prisluškovanje manjkajoči zalogi.

Torej, ko gre za ciljanje na uporabnike na več naprav in na več kanalov, kakšni so nekateri prihajajoči diferenciatorji, ki jih bodo DSP izkoristili v letu 2017? Kolikšen vpliv bo velik Fortune 1000 oglaševalske znamke pri preoblikovanju novih funkcij DSP?

Kaj iskati v letu 2017:

  1. Podatki prve stranke

Lastni podatki, strojno učenje, ponudniki po meri za programski prikaz, lastniški algoritmi in izboljšana integracija s svežnji trženjskih tehnologij, kot sta IBM Unica in Adobe Neolane, niti ne opraskajo površine potencialnega razvoja DSP-jev. To je le nekaj tem, ki lahko postanejo diferenciacija za podjetja AdTech.

Danes so osebni podatki eno največjih dobrin katere koli organizacije. Več blagovnih znamk začenja razumeti vrednost lastnih podatkov z upravljanjem segmentov, podobnim modeliranjem in potiskanjem podatkov o občinstvu na DSP, da sproti pridobivajo stranke ali iščejo kampanje. Vendar je njegovo upravljanje, izkoriščanje in izvajanje v realnem času za spodbujanje čezkanalnega trženja vedno izziv.

Običajno večina blagovnih znamk razume pomen lastnih podatkov. Ta del je skozi ta prostor napredoval v zadnjih nekaj letih. To je tudi dokaz, kako pomembno je to Platforme za upravljanje podatkov (DMP), orodja za občinstvo in vire podatkov, ki jih izkorišča večina blagovnih znamk (2 do 3 na veliko maloprodajno znamko).

Po mojem mnenju naslednji korak v svetu lastnih podatkov vključuje avtomatizacijo, ki jo poganja strojno učenje, in sprotno optimizacijo na podlagi virov podatkov iz več virov. DSP-ji, ki imajo zmogljive lastne DMP in zmožnosti upravljanja občinstva, bodo bolj izstopali v primerjavi s tistimi z rešitvijo ponudnika. Videli bomo, da bodo velika podjetja Fortune 1000 postala bolj izpopolnjena pri programiranju in začela prilagajati svoje DSP-je z lastniškim orodjem za strojno učenje, ki je prilagojeno za vnos različnih lastnih podatkov.

  1. Zajem podatkov

Blagovne znamke Fortune 1000 prav tako začenjajo dozorevati na način, kako zajemajo velike podatke, kot je programska oprema za izvajanje Hadoop in Kafka pridobiti čim več. Te blagovne znamke Fortune 1000 razmišljajo tudi o tem, da bi te podatke izkoristile na načine, ki bi jim pomagali bolje razumeti svoje stranke, pa tudi izboljšati njihov sprožilec v realnem času ali čezkanalno trženje, ki ga vodijo dogodki. Številne velike blagovne znamke lastniško strojno učenje začenjajo razumeti kot razliko in potencialno pomembno prednost.

Naj gre za avtomatizacijo trženja ali nakup medijev, strojno učenje ponuja obilo možnosti. Na žalost imam še vedno visoko ceno in veliko časa, potrebnega za tovrstni projekt.

  1. Združevanje z DSP-ji

Ko se AdTechs začnejo bolj spajati z DSP-ji, se običajno znajdejo v situacijah, ko morajo izboljšati sporočanje podatkov o svojih kampanjah. Poleg tega bodo morali začeti sinhronizirati informacije o dosegu občinstva z ekosistemi rešitev, ki jih uporabljajo velike blagovne znamke premoženja.

Poleg tega bomo verjetno videli še več UBX sloga API Prehodi, ki povezujejo velike marketinške platforme v oblaku z platformami IBM, Adobe in SAS z lastniškimi ali 3rd DSP-ji za stranke in platforme za podatke o občinstvu. Na podlagi tega trenda najverjetneje čaka več prevzemov v slogu Adobe v letu 2017. Podjetja bodo šla skozi prevzeme - na primer nakup družbe DemDex in TubeMogul s strani Adobe, da bodo v svojo orodjarno dodali DSP in DMP.

Torej, kaj vse to pomeni?

Zdi se, da je za DSP-ji še eno zahtevno leto, saj vtisi QPS vplivajo na ciljanje na več naprav, poročanje, vidnost in druga področja funkcionalnosti ter začnejo postajati standardne funkcije. Obstajajo področja AdTech, kjer bodo velike blagovne znamke imele pomembno besedo o tem, kako se bo oblikoval naslednji val funkcionalnosti DSP. Kot tržnik me zanima, kaj sledi.

Kaj menite?

Ta stran uporablja Akismet za zmanjšanje nezaželene pošte. Preberite, kako se vaš komentar obravnava.