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Lista de verificação do provedor de dados do Skimlinks - Fazendo as perguntas certas

Até recentemente, os profissionais de marketing digital e de agências de publicidade que buscavam fazer compras de anúncios programáticos enfrentavam um caixa-preta cenário de dados. A maioria não são engenheiros ou cientistas de dados, e eles tiveram que confiar e confiar nas afirmações do provedor de dados sobre a qualidade dos dados, revisando os resultados após a implementação - e depois que a compra já foi feita.

Mas o que os profissionais de marketing e agências devem procurar em um provedor de dados? Como eles podem determinar qual provedor oferece a solução mais precisa e transparente? Aqui estão algumas perguntas a serem feitas:

Como os dados são coletados?

É por meio da observação direta de cada usuário, ou são dados inferidos, onde os padrões de comportamento são detectados em um pequeno grupo de usuários e, em seguida, extrapolados para grupos maiores? Se os dados forem inferidos, a precisão é altamente dependente do tamanho do grupo medido - portanto, é importante verificar o tamanho do grupo ao avaliar os provedores. Mas tenha em mente que, seja qual for o tamanho, os dados inferidos sempre envolvem um declínio na precisão quando extrapolados. E não se esqueça de que, quando os dados são modelados em segmentos, as previsões serão baseadas em previsões em vez de informações reais. Essa dinâmica aumenta exponencialmente o risco de os dados não funcionarem.

É uma boa ideia fazer perguntas de bom senso que permitam avaliar a força dos dados em todo o funil, olhando além da demografia simples para levar em consideração as transações, o rastreamento de metadados e outros sinais que preveem com mais precisão a intenção de compra. Skimlinks captura 15 bilhões de sinais de intenção de compra de uma rede de 1.5 milhão de domínios de editores e 20,000 comerciantes todos os dias. Ao aplicar aprendizado de máquina e análise enriquecedora em sua camada de inteligência de produto, os Skimlinks entendem a taxonomia e os metadados de 100 milhões de referências e links de produtos. Eles usam essas informações para criar segmentos de público de alta conversão com base nos produtos e marcas que os usuários provavelmente comprarão, permitindo campanhas de exibição, sociais e de vídeo mais eficazes.

Que tipo de dados são coletados?

O próximo item da lista é descobrir que tipo de dados são coletados. As categorias podem incluir cliques, links, metadados, conteúdo da página, termos de pesquisa, marcas e produtos, informações sobre preços, ocorrência da transação, data e hora. Quanto mais tipos de dados são coletados, mais modelos preditivos de matéria-prima terão que trabalhar, o que pode melhorar significativamente a precisão. Se apenas alguns tipos de dados forem coletados - por exemplo, apenas impressões ou cliques - haverá informações limitadas que podem ser usadas para verificar as previsões ou aprimorar perfis de usuário. Nesse cenário, o risco é que perfis de usuário excessivamente simplistas e imprecisos sejam gerados.

Skimlinks coleta e analisa dados e detecta padrões em vários editores e comerciantes para prever com precisão os comportamentos de compra. Por exemplo, a combinação de um usuário visitando 10 páginas em cinco sites diferentes pode ser identificada como um padrão que indica interesse em fazer uma compra na próxima semana. Nenhum editor sozinho poderia produzir os dados Skimlinks acessa por meio de sua rede de 1.5 milhão de domínios, mas as informações do editor são apenas uma parte dos dados do sinal. Skimlinks também analisa os dados provenientes de 20,000 comerciantes em sua rede, incluindo informações de preços, valor do pedido e histórico de compras.

Ao fazer isso, Skimlinks combina sinais de todo o ecossistema de varejo.

Como os dados são validados?

Outro recurso crítico a ser procurado ao avaliar provedores de dados é a capacidade de validar as previsões na prática. Por exemplo, qualquer provedor que alega que seus segmentos conduzirão as conversões deve capturar os dados da transação para confirmar que a compra ocorre. Sem os dados da transação, não é possível validar a proposta de valor.

O Skimlinks tem um serviço de segmentação de público programático que ajuda os anunciantes a direcionar os usuários de acordo com sua posição no ciclo de compra. As previsões são feitas usando dados contextuais, de produto e de preços, e são validadas usando informações de transação. Os usuários são rastreados para verificar se realizaram a compra esperada, e o sistema de aprendizado de máquina que cria os segmentos é treinado continuamente com base nessas informações. Isso ajuda os compradores a evitar um cenário em que se destinam a consumidores que podem ter pesquisado um produto que não podem pagar ou que não têm intenção real de comprar. O resultado é um melhor desempenho do segmento.

Os profissionais de marketing digital e agências que se envolvem em publicidade programática devem escolher o provedor de dados certo para otimizar suas taxas de custo por mil impressões (CPM) ou custo por ação (CPA). A taxa de crescimento nos setores de publicidade programática e marketing orientado por dados pode tornar difícil saber como escolher o provedor de dados certo. Mas, ao aplicar essas três perguntas de bom senso ao avaliar a proposta de valor de um provedor de dados, os profissionais de marketing digital e as agências podem abrir a caixa preta e encontrar a combinação certa de dados.

Alícia Navarro

Alicia Navarro é CEO e cofundadora da Skimlinks, uma plataforma de monetização de conteúdo que ajuda os sites a serem recompensados ​​pela intenção de compra criada em seu conteúdo. Antes de lançar Skimlinks, ela trabalhou por mais de 10 anos projetando e lançando aplicativos móveis e baseados na Internet na Austrália e no Reino Unido. Desde 2007, Alicia aumentou a empresa para mais de 85 funcionários em escritórios em Londres, São Francisco e Nova York.

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