Thuật Toán Tùy Chỉnh Cấp Độ Nhật Ký – Chúng tôi sử dụng tệp DV360 DT và các chức năng của ML (machine learning) để tạo ra một thuật toán tùy chỉnh có khả năng tối ưu hóa hàng nghìn tín hiệu dữ liệu và loại bỏ thao tác tối ưu hóa thủ công, thông qua việc tạo ra hàng nghìn hệ số giá thầu một cách tự động hóa.
Dự Báo Giá Trị Vòng Đời Khách Hàng – Nhờ phân tích hồi quy logistic chúng tôi có thể dự đoán giá trị khách hàng, phân chia theo ba mức thấp, trung bình và cao dựa vào doanh thu bán hàng và triển khai mô hình trên vào programmatic buying.
Triển khai CRM tới GA360 – Chúng tôi “gắn” ID CRM vào từng người truy cập trang web để tạo ra một “mã nhận dạng” độc nhất. Điều đó giúp chúng tôi vừa đọc thông tin khách hàng cùng, vừa thực hiện phân tích trang web và dữ liệu campaign trong BigQuery.
Ads data hub (Trung tâm dữ liệu quảng cáo) hay ADH là một “phòng sạch” được phát triển đặc biệt để giúp advertisers có thể truy cập vào những dữ liệu chi tiết ở cấp độ hiển thị trên các chiến dịch truyền thông đa thiết bị một cách an toàn và bảo mật hơn.
BigQuery là một kho dữ liệu không có máy chủ cung cấp bởi Google Cloud Platform (hay giao diện GCP), cho phép sử dụng các truy vấn SQL siêu nhanh để phân tích các tập dữ liệu lớn.
Sau khi xóa user ID cho những thứ như phân bổ độc lập trong giá thầu cho các giải pháp tuân thủ củng cố quyền riêng tư, việc giới thiệu ADH và các trường hợp sử dụng mở rộng làm cho nó trở thành một giải pháp rất quan trọng khi bạn muốn tạo chiến dịch hoặc thông tin chi tiết về khách hàng. ADH cho phép các nhà quảng cáo kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác như CRM để tạo ra cái nhìn tổng thể hơn về các kênh quảng cáo khác nhau.
• ADH được xây dựng trên cơ sở hạ tầng Google Cloud. Các nhà quảng cáo muốn hiểu đường dẫn đến chuyển đổi có thể tải các nguồn dữ liệu khác lên BigQuery, ADH cho phép họ kết hợp các nguồn dữ liệu để tạo ra đường dẫn mong muốn đến hành trình chuyển đổi.
• Để viết và chạy các truy vấn, người quản lý ADH sẽ cần thực thi các truy vấn này bằng ngôn ngữ lập trình SQL và hiểu các nội dung trong và ngoài giao diện BigQuery.
• Dữ liệu cấp người dùng không thể được xuất từ ADH và bất kỳ dữ liệu nào được xuất sẽ được tổng hợp với tối thiểu 50 người dùng.
• ADH được xây dựng bằng BigQuery. Với các kỹ năng phù hợp, tận dụng Cloud for Marketing có thể cách mạng hóa kết quả phân tích của nhà quảng cáo.
Dữ liệu có sẵn trong ADH là từ tệp nhật ký DV360 hoặc Campaign Manager, đây có thể là những gì bạn muốn kiểm tra. Tuy nhiên, bạn cũng có thể tận dụng dữ liệu của YouTube và chiến dịch quảng cáo trên thiết bị di động ở giai đoạn sự kiện để đưa mọi thứ lên một cấp độ hoàn toàn mới về báo cáo thông tin chi tiết. Ví dụ. ADH là nơi duy nhất bạn có thể đo lường các chiến dịch YouTube trên nhiều màn hình.
Tại Bidmath, chúng tôi là những chuyên gia về BigQuery và tin rằng với bất kì thử thách nào về data bạn đang gặp phải, cách để có được đáp án sẽ là thông qua tận dụng BigQuery. Liệu là với sự thâm nhập từ CRM, một phương thức mới để xác định người dùng hoặc bạn đang nóng lòng tìm hiểu giá trị thực trọn đời của khách hàng, Bidmath luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn trên hành trình dữ liệu đó.
Chúng tôi hỗ trợ và quản lý các chiến dịch Programmatic trên cơ sở minh bạch và tận dụng chuyên môn quảng cáo động.
Các chuyên gia của chúng tôi có thể thực thi, kiểm tra và quản lý các nền tảng. Bao gồm cả cung cấp các khóa đào tạo toàn diện để hỗ trợ cho đội ngũ nội bộ của khách hàng.
Copyright © 2012-2020 Bidmath
All Rights Reserved
Bidmath Global HQ
Watertorenplein 8
1051PA Amsterdam
The Netherlands
