3 domaines de changement pour les plates-formes côté demande en 2017

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Il est prudent de dire que 2016 est devenue l'ère des requêtes de publication par seconde (QPS) pour Plates-formes côté demande (DSP) et des solutions d'achat de médias cross-canal. Qu'un DSP puisse générer une visibilité de 500,000 3 impressions / seconde ou XNUMX millions d'impressions / seconde, la disponibilité à l'achat est devenue moins un différenciateur concurrentiel sur toutes les plates-formes d'achat multimédia cross-canal.

Aujourd'hui, la plupart des marques supposent que les DSP devraient être automatiquement intégrés à tous les principaux échanges publicitaires tout en offrant une portée cross-canal d'au moins 1 million de QPS. Dans le même temps, si une plateforme manque d'intégrations ad-exchange, les entreprises compenseront en intégrant Commutateur d'enchères et puiser dans l'offre manquante.

Ainsi, en ce qui concerne le ciblage d'utilisateurs multi-appareils et cross-canal, quels sont certains des facteurs de différenciation à venir que les DSP vont exploiter en 2017? Quel impact sera important Fortune 1000 les marques publicitaires ont-elles à refaçonner les nouvelles fonctionnalités DSP?

Que rechercher en 2017:

  1. Données de première partie

Les données de première partie, l'apprentissage automatique, les enchérisseurs personnalisés pour l'affichage programmatique, les algorithmes propriétaires et l'intégration améliorée avec les piles de technologies marketing - telles qu'IBM Unica et Adobe Neolane - n'effleurent même pas la surface des développements potentiels pour les DSP. Ce ne sont là que quelques-uns des thèmes qui ont la capacité de devenir des différenciateurs pour les entreprises AdTech.

Aujourd'hui, les données de première partie sont l'un des plus grands atouts qu'une organisation puisse posséder. De plus en plus de marques commencent à comprendre la valeur des données de première partie en gérant des segments, en modélisant l'apparence et en poussant les données d'audience vers les DSP pour générer des acquisitions de clients en temps réel ou des campagnes de prospection. Cependant, le gérer, en tirer parti et le mettre en œuvre en temps réel pour stimuler le marketing cross-canal est toujours un défi.

En règle générale, la plupart des marques comprennent l'importance des données de première partie. Cette partie et ont progressé dans cet espace au cours des dernières années. Cela montre également à quel point cela est crucial Plateformes de gestion de données (DMP), les outils d'audience et les sources de données exploités par la plupart des marques (2 à 3 par grande enseigne).

À mon avis, la prochaine étape dans le monde des données de première partie implique l'automatisation alimentée par l'apprentissage automatique et l'optimisation en temps réel basée sur des flux de données provenant de plusieurs sources. Les DSP dotés de solides capacités internes de DMP et de gestion d'audience se démarqueront davantage par rapport à ceux dotés d'une solution de type soumissionnaire. Nous verrons les grandes entreprises du Fortune 1000 devenir plus sophistiquées en matière de programmation et commencer à adapter leurs DSP avec un outil d'apprentissage automatique exclusif qui est ajusté pour ingérer une variété de données de première partie.

  1. Capture de données

Les marques du Fortune 1000 commencent également à mûrir dans la façon dont elles capturent le Big Data - mettant en œuvre des logiciels comme Hadoop et d' Kafka d'acquérir autant que possible. Ces marques du Fortune 1000 envisagent également d'exploiter ces données de manière à les aider à mieux comprendre leurs clients, ainsi qu'à améliorer leur marketing cross-canal en temps réel ou événementiel. De nombreuses grandes marques commencent à voir le machine learning propriétaire comme un différenciateur et potentiellement un avantage substantiel.

Qu'il s'agisse d'automatisation du marketing ou d'achat de médias, l'apprentissage automatique offre une multitude de possibilités. Malheureusement, il me reste un prix élevé et un temps considérable pour faire décoller un projet de cette nature.

  1. Fusion avec les DSP

Au fur et à mesure que les AdTechs fusionnent davantage avec les DSP, elles se retrouvent généralement dans des situations où elles doivent améliorer la communication de leurs données de campagne. De plus, ils devront commencer à synchroniser leurs informations de portée d'audience avec les écosystèmes de solutions utilisés par les grandes marques de fortune.

De plus, nous verrons probablement plus de style UBX API Passerelles reliant les grandes plates-formes de type cloud marketing à partir des plates-formes de taille IBM, Adobe et SAS avec des plates-formes propriétaires ou 3rd DSP et plateformes de données d'audience. Sur la base de cette tendance, il y a probablement plus d'acquisitions de style Adobe en attente en 2017. Les entreprises vont passer par des acquisitions - comme l'achat par Adobe de DemDex et TubeMogul pour ajouter un DSP et un DMP à leur boîte à outils.

Alors qu'est-ce que tout cela veut dire?

Cela semble être une autre année difficile à venir pour les DSP, car l'impression QPS influence le ciblage multi-appareil, la création de rapports, la visibilité et d'autres domaines de fonctionnalités et commence à devenir des fonctionnalités standard. Dans certains domaines d'AdTech, les grandes marques auront leur mot à dire sur la manière dont la prochaine vague de fonctionnalités DSP se formera. En tant que spécialiste du marketing, je suis intéressé de voir la suite.

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