Tecnologia publicitàriaContent Màrqueting

Llista de comprovació del proveïdor de dades Skimlinks: fer les preguntes adequades

Fins fa poc, els professionals del màrqueting digital i els professionals de les agències d’anuncis que buscaven fer compres d’anuncis programàtics s’enfrontaven a Caixa negra escenari de dades. La majoria no són enginyers ni científics de dades, i van haver de fer un salt de confiança i confiar en les afirmacions del proveïdor de dades sobre la qualitat de les dades, revisant els resultats després de la implementació i després de la compra ja realitzada.

Però, què han de buscar els professionals del màrqueting i les agències en un proveïdor de dades? Com poden determinar quin proveïdor ofereix la solució més precisa i transparent? Aquí teniu algunes preguntes:

Com es recopilen les dades?

És mitjançant l’observació directa de cada usuari o es dedueixen dades, on es detecten patrons de comportament en un petit grup d’usuaris i s’extrapolen per a grups més grans? Si es dedueixen les dades, la precisió depèn molt de la mida del grup mesurat; per tant, és important comprovar la mida del grup quan avalueu els proveïdors. Però tingueu en compte que, sigui quina sigui la mida, les dades inferides sempre comporten una disminució de la precisió quan s’extrapolen. I no us oblideu que quan les dades es modelen en segments, les prediccions es basaran en prediccions en lloc d’informació real. Aquesta dinàmica augmenta exponencialment el risc que les dades no funcionin.

És una bona idea fer preguntes de sentit comú que us permetin avaluar la força de les dades a tot l'embut de conversió, més enllà de la demografia simple per tenir en compte les transaccions, el seguiment de metadades i altres senyals que prediuin amb més precisió la intenció de compra. Enllaços de visió capta 15 milions de senyals d'intenció de compra d'una xarxa d'1.5 milions de dominis d'editors i 20,000 comerciants cada dia. En aplicar l'aprenentatge automàtic i enriquir l'anàlisi a la seva capa d'intel·ligència de producte, Skimlinks entén la taxonomia i les metadades de 100 milions de referències i enllaços de productes. Utilitzen aquesta informació per crear segments d’audiència d’alta conversió basats en els productes i marques que és probable que adquireixin els usuaris, cosa que permetrà campanyes de display, socials i de vídeo més eficaces.

Quin tipus de dades es recullen?

El següent de la llista és esbrinar quin tipus de dades es recopilen. Les categories poden incloure clics, enllaços, metadades, contingut de la pàgina, termes de cerca, marques i productes, informació de preus, ocurrència de la transacció, data i hora. Com més tipus de dades es recopilin, més models predictius de matèries primeres hauran de treballar, cosa que pot millorar significativament la precisió. Si només es recopilen alguns tipus de dades (per exemple, només impressions o clics), hi haurà informació limitada que es pugui utilitzar per comprovar prediccions o millorar els perfils dels usuaris. En aquest escenari, el risc és que es generin perfils d'usuari massa simplistes i inexactes.

Skimlinks recopila i analitza dades i detecta patrons de diversos editors i comerciants per predir amb precisió els comportaments de compra. Per exemple, la combinació d'un usuari que visita deu pàgines en cinc llocs web diferents es pot identificar com un patró que indica l'interès per fer una compra la setmana següent. Cap editor no ha pogut produir les dades Enllaços de visió accedeix a través de la seva xarxa d’1.5 milions de dominis, però la informació de l’editor és només una part de les dades del senyal. Skimlinks també analitza les dades obtingudes dels 20,000 comerciants de la seva xarxa, inclosa la informació de preus, el valor de la comanda i l'historial de compres.

Al fer-ho, Enllaços de visió combina senyals de tot l’ecosistema minorista.

Com es validen les dades?

Una altra capacitat crítica que cal tenir en compte a l’hora d’avaluar els proveïdors de dades és la possibilitat de validar prediccions a la pràctica. Per exemple, qualsevol proveïdor que afirma que els seus segments generarà conversions hauria de capturar dades de transaccions per confirmar que es realitza la compra. Sense dades de transaccions, no és possible validar la proposta de valor.

Skimlinks té un servei d’orientació per públic programàtic que ajuda els anunciants a orientar els usuaris segons el lloc on es trobin al cicle de compra. Les prediccions es fan mitjançant dades contextuals, de productes i de preus, i es validen mitjançant informació de transaccions. Es fa un seguiment dels usuaris per comprovar si han realitzat la compra esperada i el sistema d’aprenentatge automàtic que crea segments es forma contínuament en funció d’aquesta informació. Això ajuda els compradors a evitar un escenari en què es dirigeixin a consumidors que poden haver investigat un producte que no es poden permetre o que no tenen intenció real de comprar. El resultat és un millor rendiment del segment.

Els venedors digitals i les agències que es dediquen a la publicitat programàtica han de triar el proveïdor de dades adequat per optimitzar les taxes de cost per cada impressió (CPM) o cost per acció (CPA). La taxa de creixement en els sectors de publicitat programàtica i de màrqueting basat en dades pot dificultar el saber triar el proveïdor de dades adequat. Però aplicant aquestes tres preguntes de sentit comú a l’hora d’avaluar la proposta de valor d’un proveïdor de dades, els venedors digitals i les agències poden obrir la caixa negra i trobar la combinació de dades adequada.

Alicia Navarro

Alicia Navarro és CEO i cofundadora de Enllaços de visió, una plataforma de monetització del contingut que ajuda els llocs web a obtenir recompenses per la intenció de compra creada al seu contingut. Abans de llançar Skimlinks, va treballar durant més de 10 anys dissenyant i llançant aplicacions basades en Internet i mòbils a Austràlia i el Regne Unit. Des de 2007, Alicia ha fet créixer l’empresa amb més de 85 empleats a totes les oficines de Londres, San Francisco i Nova York.

Articles Relacionats

Torna al botó superior
a prop

Adblock detectat

Martech Zone és capaç de proporcionar-vos aquest contingut sense cap cost perquè monetitzem el nostre lloc mitjançant ingressos publicitaris, enllaços d'afiliats i patrocinis. Agrairem que elimineu el bloquejador d'anuncis mentre visualitzeu el nostre lloc.