”数据驱动的思考”是由媒体社区的成员,包含新鲜想法在媒体的数字革命。

今天的专栏作者是马克•雷森高级投资和激活分析Omnicom传媒集团。

洁净室新兴提供广告业的救生筏饼干弃用的时代。

一方面,清洁房间都明显好于依赖基于cookie的广告服务器数据。他们使更稳定的连接消费者和媒体接触行为对于每个供给方面的合作伙伴。然而,意想不到的后果是碎片。虽然它可以深入挖掘到一个源,它看起来更具挑战性的跨媒体生态系统提供的见解,优化和incrementality。

“房间”隐喻字面意思,当前系统类似于一组独立的房间以外的现有房屋的形式和功能。这就是为什么下一阶段必须超越清洁房间。是时候建立一个干净的房子使用一个名为分布式的方法分析。

分布式分析:工具构建一个干净的房子

分布式分析是一个技术术语,指蔓延数据分析工作负载在多个清洁房间,媒体投资发生在哪里。当应用于洁净室的数据时,分布式分析可以实现一个统一全面的媒体数据。

首先,audience-based数据收集一样对传统规划和激活。然后,观众定义带进每个合作伙伴的洁净室与媒体接触数据从一个品牌的媒体活动。每个洁净室的媒体数据提取使用定义的观众建立共性。最后,机器学习应用于团聚数据到一个消费者行为的整体视图。这使得各种规划、优化和测试用例。

结果是品牌更好地了解他们的客户。他们可以更好的计划,激活,优化和测量在一个生态系统自身的身份连接耐用。还有丰富的结果数据从传统媒体合作伙伴,营销人员无法访问。例如,现在品牌可以分析购买行为从店内皮卡或当天送货。

品牌开始中心媒体投资和激活战略稳定和更丰富的数据今天将有一个竞争优势在与消费者建立更好的人际关系。

开发一个分布式分析能力

构建一个分布式分析能力需要三个关键要素:

• 天赋:你需要从业者在营销技术,扩大团队的数据科学家和外部或者内部云技术团队管理云基础设施。
• 技术堆栈:每个客户的情况都是不同的,但一个集中的、中性清洁房间是根本。它必须能够连接到内部平台cdp和外部平台通过api来收集媒体伙伴洁净室数据通过数据共享方法。
• 分析发展:数据和技术只是一样好应用机器学习使用分布式分析方法。这个研发需要计划与数据科学团队,密切协调与媒体激活和投资功能。

品牌可以利用数据洁净室应用分布式分析将能更好地保持与消费者直接对话在任何媒体车辆在未来无cookie的生态系统。

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