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糟糕的数据质量给发行商带来的高昂成本 ... 以及你能做些什么

随着数字广告行业越来越复杂, 最成功的出版商利用数据作为战略优势. 最有效地使用数据的出版商可以从他们的库存中获得更多的收入, 使用更少的资源来管理AD操作, 让他们的顾客更开心. 然而,利用数据的力量每年都变得更具挑战性. 每年都会有新的渠道出现,客户行为的变化也会增加与客户的接触点. 为了跟上这一趋势,出版商正在投入更多资源来聚合和分析数据. 随着相关数据量的增长,保持数据质量成为一个巨大的挑战.

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自助服务分析的终结

自助服务分析在过去十年中一直在商业智能(BI)领域风靡一时,现在已经达到了顶峰. 由于廉价的云数据存储的兴起,现在可用的数据量以泽字节为单位——这确实是人脑无法想象的数字. 这种自助服务模式不再可持续. 寻找数据洞察力就像数百万人在海滩上使用金属探测器寻找隐藏在海岸深处的宝藏. 随着数据集的增长和数据源的数量不断增加, 是时候放弃金属探测器,用一个更强大的工具了.

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创建一个数据分析成熟度模型

分析模型的系统使你的团队能够以有效的方式对广告放置进行明智的优化. 换句话说, 它是你的广告运营团队设置的数据分析框架.

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AutoTrader Canada案例研究

有超过250个广告商在AutoTrader上进行广告活动.Ca网站,公司需要一个更准确和有效的方法来跟踪广告收入. 具体来说,他们想要快速识别差异和机会.

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2021年广告科技趋势

2020年,“史无前例”这个词的使用率可能达到了前所未有的水平. 在线广告生态系统见证了消费者行为的加速,这种行为将一直延续到2021年,并在未来多年继续塑造这个行业. 对于初学者来说, 即使出版商更加仔细地审查他们的供应商, 随着广告客户数量的变化突然发生变化,该公司有兴趣使收入来源多样化. 而广告支出并没有出现大幅上升, 随着企业和品牌适应日益数字化的世界,广告客户数量激增. 据MediaRadar报道, “in 2020, 有17.3万原生程序化广告客户花费2美元.75B. 2019年,有7.7万广告主花费2美元.3B.” 

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