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Checkliste für Skimlinks-Datenanbieter - Stellen Sie die richtigen Fragen

Bis vor kurzem waren digitale Vermarkter und Werbeagenturprofis, die programmatische Werbekäufe tätigen wollten, mit a konfrontiert Flugschreiber Datenszenario. Die meisten sind keine Ingenieure oder Datenwissenschaftler, und sie mussten einen Vertrauenssprung machen und den Behauptungen des Datenanbieters über die Datenqualität vertrauen und die Ergebnisse nach der Implementierung überprüfen - und nachdem der Kauf bereits getätigt wurde.

Aber worauf sollten Vermarkter und Agenturen bei einem Datenanbieter achten? Wie können sie feststellen, welcher Anbieter die genaueste und transparenteste Lösung anbietet? Hier sind einige Fragen zu stellen:

Wie werden die Daten gesammelt?

Ist es durch direkte Beobachtung jedes Benutzers oder sind es abgeleitete Daten, bei denen Verhaltensmuster in einer kleinen Gruppe von Benutzern erkannt und dann für größere Gruppen extrapoliert werden? Wenn die Daten abgeleitet werden, hängt die Genauigkeit stark von der Größe der gemessenen Gruppe ab. Daher ist es wichtig, die Gruppengröße bei der Bewertung der Anbieter zu überprüfen. Beachten Sie jedoch, dass abgeleitete Daten unabhängig von ihrer Größe immer zu einer Verringerung der Genauigkeit führen, wenn sie extrapoliert werden. Und vergessen Sie nicht, dass bei der Modellierung von Daten in Segmenten Vorhersagen eher auf Vorhersagen als auf realen Informationen basieren. Diese Dynamik erhöht exponentiell das Risiko, dass die Daten nicht funktionieren.

Es ist eine gute Idee, vernünftige Fragen zu stellen, mit denen Sie die Datenstärke im gesamten Trichter beurteilen und über einfache demografische Daten hinaus Transaktionen, Metadatenverfolgung und andere Signale berücksichtigen können, die die Kaufabsicht genauer vorhersagen. Skimlinks Erfasst täglich 15 Milliarden Shopping Intent-Signale aus einem Netzwerk von 1.5 Millionen Publisher-Domains und 20,000 Händlern. Durch die Anwendung von maschinellem Lernen und bereichernden Analysen in der Produktintelligenzschicht verstehen Skimlinks die Taxonomie und Metadaten von 100 Millionen Produktreferenzen und Links. Sie verwenden diese Informationen, um hochkonvertierende Zielgruppensegmente basierend auf den Produkten und Marken zu erstellen, die Benutzer wahrscheinlich kaufen, und um effektivere Anzeige-, Sozial- und Videokampagnen zu ermöglichen.

Welche Art von Daten wird gesammelt?

Als nächstes müssen Sie herausfinden, welche Art von Daten erfasst werden. Zu den Kategorien können Klicks, Links, Metadaten, Seiteninhalte, Suchbegriffe, Marken und Produkte, Preisinformationen, Transaktionsauftritt, Datum und Uhrzeit gehören. Je mehr Arten von Daten gesammelt werden, desto mehr Rohstoff-Vorhersagemodelle müssen verwendet werden, was die Genauigkeit erheblich verbessern kann. Wenn nur wenige Datentypen erfasst werden - beispielsweise nur Impressionen oder Klicks -, gibt es nur begrenzte Informationen, mit denen Vorhersagen überprüft oder Benutzerprofile verbessert werden können. In diesem Szenario besteht das Risiko, dass zu vereinfachte und ungenaue Benutzerprofile generiert werden.

Skimlinks sammelt und analysiert Daten und erkennt Muster bei mehreren Publishern und Händlern, um das Kaufverhalten genau vorherzusagen. Beispielsweise kann die Kombination eines Benutzers, der 10 Seiten auf fünf verschiedenen Websites besucht, als Muster identifiziert werden, das auf ein Interesse an einem Kauf in der nächsten Woche hinweist. Kein einzelner Verlag konnte die Daten produzieren Skimlinks Zugriffe über das Netzwerk von 1.5 Millionen Domains, aber Publisher-Informationen sind nur ein Teil der Signaldaten. Skimlinks analysiert auch die Daten der 20,000 Händler in seinem Netzwerk, einschließlich Preisinformationen, Bestellwert und Kaufhistorie.

Dabei Skimlinks kombiniert Signale aus dem gesamten Ökosystem des Einzelhandels.

Wie werden die Daten validiert?

Eine weitere wichtige Fähigkeit, nach der bei der Bewertung von Datenanbietern gesucht werden muss, ist die Fähigkeit, Vorhersagen in der Praxis zu validieren. Beispielsweise sollte jeder Anbieter, der behauptet, seine Segmente würden Conversions erzielen, Transaktionsdaten erfassen, um zu bestätigen, dass der Kauf erfolgt. Ohne Transaktionsdaten ist es nicht möglich, das Wertversprechen zu validieren.

Skimlinks verfügt über einen programmgesteuerten Zielgruppen-Targeting-Service, mit dem Werbetreibende Nutzer je nach dem, wo sie sich im Kaufzyklus befinden, gezielt ansprechen können. Vorhersagen werden anhand von Kontext-, Produkt- und Preisdaten getroffen und anhand von Transaktionsinformationen validiert. Benutzer werden nachverfolgt, um zu überprüfen, ob sie den erwarteten Kauf getätigt haben, und das maschinelle Lernsystem, das Segmente erstellt, wird basierend auf diesen Informationen kontinuierlich geschult. Dies hilft Käufern, ein Szenario zu vermeiden, in dem sie Verbraucher ansprechen, die möglicherweise nach einem Produkt gesucht haben, das sie sich nicht leisten können oder das sie nicht wirklich kaufen möchten. Das Ergebnis ist eine bessere Segmentleistung.

Digitale Vermarkter und Agenturen, die programmatische Werbung betreiben, müssen den richtigen Datenanbieter auswählen, um ihre Cost-per-XNUMX-Impression- (CPM) oder Cost-per-Action- (CPA) Raten zu optimieren. Die Wachstumsrate in den Bereichen programmatische Werbung und datengesteuertes Marketing kann es schwierig machen, den richtigen Datenanbieter auszuwählen. Durch die Anwendung dieser drei vernünftigen Fragen bei der Bewertung des Wertversprechens eines Datenanbieters können digitale Vermarkter und Agenturen die Black Box öffnen und den richtigen Datenmix finden.

Alicia Navarro

Alicia Navarro ist CEO und Mitbegründerin von Skimlinks, eine Plattform zur Monetarisierung von Inhalten, mit der Websites für die in ihren Inhalten erstellte Kaufabsicht belohnt werden. Vor dem Start von Skimlinks arbeitete sie über 10 Jahre in Australien und Großbritannien, um mobile und internetbasierte Anwendungen zu entwerfen und zu starten. Seit 2007 hat Alicia das Unternehmen auf über 85 Mitarbeiter in Büros in London, San Francisco und New York City erweitert.

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