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预测分析如何改变广告技术行业?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-11-17

代理商可以通过使用程序化广告系列来定位相关受众并将广告投放到数千个网站上
实际上,从GDPR的欺诈到数据隐私问题,程序化广告并非没有挑战,今天围绕数据的叙述正在发生变化,如果大数据曾经是目标,那么今天的重点是使数据可行,数据科学是使数据有用的学科,数据分析人员已经承担了这一挑战,任务是连接数据生态系统和业务生态系统之间的点。

这两个世界之间的联系是预测分析
不足为奇的是,人工智能,机器学习(ML)和预测分析现在已经准备好完全出于以下原因彻底改造广告技术:数量,数据以指数级的速度累积,如果没有自主分析,数据分析师根本不可能提取及时的相关业务洞察,有效的预测分析意味着可以实时监视出价和结果并提出最佳出价或出价合理性,就在几年前,这是不可能的,如果这项技术如此强大,为什么广告技术仍无法充分发挥预测分析和数据挖掘的潜力?

永远与人有关
人工智能和机器学习不会改变广告的基本基础:它是关于人的。营销中反复出现的一个词是真实性,尽管广告技术,品牌必须看他们的观众不会来讲什么他们,但根据其所相信的东西。消费者正在寻找及时,有用和相关的内容-甚至是广告,做得好预测分析可以确保实时的高度个性化内容,也不只是与观众有关。自动化系统并不需要人工监视流程和结果,就像运行完全自动化的活动一样诱人,人工智能将从根本上改变程序化工作,但是人类智能对于实现其潜力仍然至关重要,没有监控的自动化系统只是系统的一半。

事实是编程很复杂,每分钟运行数以万计的广告活动
大多数公司直到出现业务影响时才知道是否存在问题,因为它们看不到所有变量,他们可能会查看有效的每千次展示费用,出价请求,或者只是查看成功率,但该指标可能无法说明问题,经理需要掌握广告系列和预算,如果决策是由算法决定的,那么谁来管理或验证流程?算法有没有赔钱?发现问题需要多长时间?您的系统是否提供根本原因分析和实时警报?这些都是您要成功利用诸如预测分析之类的AI工具时必须考虑的所有问题。

预测分析比您想象的要重要
预测分析不仅仅是跟踪历史客户行为,然后根据这些行为指标定制响应。预测分析是关于最大程度地利用数据,例如您要与潜在客户打交道,则预测分析可以通过使用现有客户(称为“相似”客户)的数据来帮助您确定最有可能进行交易的客户,因此您不会在潜在客户上浪费资源,当您意识到自己正在使用不完整或脏数据时会发生什么?有解决方法的过程。例如,数据管理可以包括CRM(数据)诊断,清理(删除不完整,冗余,错误填充或过时的记录)和详细信息充实(将缺失的字段添加到来自外部源的现有记录中)将帮助您最大程度地利用数据数据以获得更准确的业务见解。您还可以将第三方数据与您自己的数据进行匹配,以创建更准确的角色。

数据隐私红利
自GDPR推出以来已经过去了四个月,而营销人员仍在努力理解其所有含义,可以肯定的是:正在影响程序化广告,该程序化广告是基于跟踪和针对个人及其互联网行为的,但是个人数据属于客户而不是企业的基本信念是合理的,它应该激发组织重新考虑他们与客户的关系,这不是一件坏事,预测算法已经提供了利用聚合匿名数据的能力,这些数据将在尊重个人权利的同时使企业受益,公司还应该制定激励计划,以激励客户提供互惠互利的数据,尽管隐私法似乎是限制性的,但尊重客户数据仍可能将愤世嫉俗的购买者转变为反应迅速的支持者,这只会使客户和组织都受益。

所有这些数据的潜力正在将AI / ML推向不可或缺的角色

而不仅仅是作为辅助功能,借助预测分析,可以监控所有内容,因此企业可以承担更大的风险并获得更大的回报,预测分析还使组织能够更加关注客户满意度,这很重要,因为尽管采用了新技术,但有效营销的基本目标并未改变:人与人之间更好的联系可以使您更有说服力地讲述品牌故事。


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