3 aree di cambiamento per le piattaforme lato domanda nel 2017

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Si può affermare con certezza che il 2016 è diventato l'era delle query al secondo (QPS) per Piattaforme lato domanda (DSP) e soluzioni di acquisto multimediale cross-channel. Se un DSP può aumentare la visibilità di 500,000 impressioni / secondo o 3 milioni di impressioni / secondo, la disponibilità per l'acquisto è diventata un fattore di differenziazione meno competitivo su tutte le piattaforme di acquisto multimediale cross-channel.

Oggi, la maggior parte dei marchi presume che i DSP dovrebbero essere integrati automaticamente con tutti i principali scambi di annunci, offrendo al contempo una copertura cross-channel con almeno 1 milione di QPS. Allo stesso tempo, se una piattaforma manca di integrazioni di scambio di annunci, le aziende compenseranno integrandosi BidSwitch e attingendo alla fornitura mancante.

Quindi, quando si tratta di targeting degli utenti cross-device e cross-channel, quali sono alcuni dei prossimi elementi di differenziazione che i DSP faranno leva nel 2017? Quanto sarà grande un impatto Fortune 1000 i marchi pubblicitari hanno nel rimodellare nuove funzionalità DSP?

Cosa cercare nel 2017:

  1. Dati di prima parte

Dati di prima parte, apprendimento automatico, offerte personalizzate per la visualizzazione programmatica, algoritmi proprietari e una migliore integrazione con stack tecnologici di marketing, come IBM Unica e Adobe Neolane, non scalfiscono nemmeno la superficie dei potenziali sviluppi per i DSP. Questi sono solo alcuni dei temi che hanno la capacità di diventare elementi di differenziazione per le aziende AdTech.

Oggi, i dati di prima parte sono una delle risorse più grandi che qualsiasi organizzazione possa possedere. Sempre più marchi stanno iniziando a comprendere il valore dei dati di prima parte attraverso la gestione dei segmenti, la modellazione simile e l'invio dei dati sul pubblico ai DSP per guidare le acquisizioni dei clienti in tempo reale o le campagne di prospezione. Tuttavia, gestirlo, sfruttarlo e implementarlo in tempo reale per guidare il marketing cross-channel è sempre una sfida.

In genere, la maggior parte dei marchi comprende l'importanza dei dati di prima parte. Questa parte e abbiamo fatto progressi in questo spazio negli ultimi anni. È anche una prova di quanto sia cruciale per questo Piattaforme di gestione dei dati (DMP), strumenti per il pubblico e origini dati sfruttate dalla maggior parte dei marchi (Da 2 a 3 per grande marchio di vendita al dettaglio).

A mio parere, il passo successivo nel mondo dei dati di prima parte coinvolge l'automazione basata sull'apprendimento automatico e l'ottimizzazione in tempo reale basata su feed di dati da più fonti. I DSP che dispongono di potenti funzionalità di gestione del pubblico e DMP interne si distingueranno di più rispetto a quelli con una soluzione di tipo offerente. Vedremo le grandi aziende Fortune 1000 diventare più sofisticate a livello di programmazione e inizieranno ad adattare i loro DSP con uno strumento di apprendimento automatico proprietario che viene adattato per acquisire una varietà di dati proprietari.

  1. Acquisizione dei dati

I marchi Fortune 1000 stanno anche iniziando a maturare nel modo in cui acquisiscono i big data, implementando software come Hadoop et Kafka per acquisire il più possibile. Questi marchi Fortune 1000 stanno anche valutando la possibilità di sfruttare questi dati in modi che li aiutino a comprendere meglio i loro clienti, nonché a migliorare il loro marketing cross-channel basato su eventi o "trigger" in tempo reale. Molti grandi marchi stanno iniziando a vedere il machine learning proprietario come un elemento di differenziazione e potenzialmente un vantaggio sostanziale.

Che si tratti di automazione del marketing o acquisto di media, l'apprendimento automatico offre molte possibilità. Sfortunatamente, ho ancora un prezzo elevato e una notevole quantità di tempo necessaria per far decollare un progetto di questa natura.

  1. Fusione con DSP

Quando gli AdTech iniziano a fondersi sempre di più con i DSP, in genere si trovano in situazioni in cui hanno bisogno di migliorare la comunicazione dei dati delle loro campagne. Inoltre, dovranno iniziare a sincronizzare le informazioni sulla copertura del pubblico con gli ecosistemi di soluzioni utilizzati dai grandi marchi di successo.

Inoltre, probabilmente vedremo più stile UBX API Gateway che collegano piattaforme di tipo cloud di marketing di grandi dimensioni dalle piattaforme di dimensioni IBM, Adobe e SAS con proprietarie o 3rd DSP di partito e piattaforme di dati sul pubblico. Sulla base di questa tendenza, ci sono probabilmente più acquisizioni in stile Adobe in attesa di avvenire nel 2017. Le aziende passeranno attraverso acquisizioni, come l'acquisto di DemDex e TubeMogul da parte di Adobe per aggiungere un DSP e un DMP alla loro cassetta degli attrezzi.

Quindi, cosa significa tutto questo?

Sembra un altro anno impegnativo per i DSP poiché le impressioni QPS influenzano il targeting, i rapporti, la visibilità e altre aree di funzionalità cross-device e iniziano a diventare funzionalità standard. Ci sono aree di AdTech in cui i grandi marchi avranno una voce significativa su come si formerà la prossima ondata di funzionalità DSP. Come marketer, sono interessato a vedere cosa c'è dopo.

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