Tan yn ddiweddar, roedd marchnatwyr digidol a gweithwyr proffesiynol asiantaeth ad a oedd yn edrych i brynu hysbysebion rhaglenni yn wynebu a blwch du senario data. Nid yw'r mwyafrif yn beirianwyr nac yn wyddonwyr data, ac roedd yn rhaid iddynt gymryd cam o ffydd ac ymddiried yn honiadau'r darparwr data am ansawdd data, gan adolygu canlyniadau ar ôl eu gweithredu - ac ar ôl i'r pryniant gael ei wneud eisoes.
Ond beth ddylai marchnatwyr ac asiantaethau edrych amdano mewn darparwr data? Sut y gallant benderfynu pa ddarparwr sy'n cynnig yr ateb mwyaf cywir, tryloyw? Dyma rai cwestiynau i'w gofyn:
Sut mae'r data'n cael ei gasglu?
Ai trwy arsylwi'n uniongyrchol ar bob defnyddiwr, neu a yw'n ddata a gasglwyd, lle mae patrymau ymddygiad yn cael eu canfod mewn grŵp bach o ddefnyddwyr ac yna'n cael eu hallosod ar gyfer grwpiau mwy? Os cesglir y data, mae cywirdeb yn ddibynnol iawn ar faint y grŵp mesuredig - felly mae'n bwysig gwirio maint y grŵp wrth asesu darparwyr. Ond cofiwch, beth bynnag fo'r maint, mae'r data a gasglwyd bob amser yn golygu dirywiad mewn cywirdeb wrth ei allosod. A pheidiwch ag anghofio, pan fydd data'n cael ei fodelu yn segmentau, y bydd rhagfynegiadau yn seiliedig ar ragfynegiadau yn hytrach na gwybodaeth go iawn. Mae'r deinamig hwn yn cynyddu'r risg na fydd y data yn ei berfformio yn esbonyddol.
Mae'n syniad da gofyn cwestiynau synnwyr cyffredin sy'n eich galluogi i asesu cryfder data ar draws y twmffat, gan edrych y tu hwnt i ddemograffeg syml i ffactorio mewn trafodion, olrhain metadata a signalau eraill sy'n rhagfynegi'n fwy bwriadus prynu. Sgimlinciau yn cipio 15 biliwn o signalau bwriad siopa o rwydwaith o 1.5 miliwn o barthau cyhoeddwyr ac 20,000 o fasnachwyr bob dydd. Trwy gymhwyso dysgu peiriannau a chyfoethogi dadansoddiad yn eu haen deallusrwydd cynnyrch, mae Skimlinks yn deall tacsonomeg a metadata 100 miliwn o gyfeiriadau a chysylltiadau cynnyrch. Maent yn defnyddio'r wybodaeth hon i adeiladu segmentau cynulleidfa uchel eu trosi yn seiliedig ar y cynhyrchion a'r brandiau y mae defnyddwyr yn debygol o'u prynu, gan alluogi ymgyrchoedd arddangos, cymdeithasol a fideo mwy effeithiol.
Pa fath o ddata sy'n cael ei gasglu?
Nesaf ar y rhestr yw darganfod pa fath o ddata sy'n cael ei gasglu. Gall categorïau gynnwys cliciau, dolenni, metadata, cynnwys tudalen, termau chwilio, brandiau a chynhyrchion, gwybodaeth brisio, digwyddiad trafodion, dyddiad ac amser. Po fwyaf o fathau o ddata a gesglir, y mwyaf y bydd yn rhaid i fodelau rhagfynegol deunydd crai weithio gyda nhw, a all wella cywirdeb yn sylweddol. Os mai dim ond ychydig o fathau o ddata sy'n cael eu casglu - er enghraifft, dim ond argraffiadau neu gliciau - bydd gwybodaeth gyfyngedig y gellir ei defnyddio i groeswirio rhagfynegiadau neu wella proffiliau defnyddwyr. Yn y senario hwn, y risg yw y bydd proffiliau defnyddwyr rhy syml ac anghywir yn cael eu cynhyrchu.
Mae Skimlinks yn casglu ac yn dadansoddi data ac yn canfod patrymau ar draws sawl cyhoeddwr a masnachwr i ragfynegi ymddygiad prynu yn gywir. Er enghraifft, gellir nodi'r cyfuniad o un defnyddiwr yn ymweld â 10 tudalen ar draws pum gwefan wahanol fel patrwm sy'n dangos diddordeb mewn prynu yn ystod yr wythnos nesaf. Ni allai unrhyw gyhoeddwr unigol gynhyrchu'r data Sgimlinciau yn cyrchu trwy ei rwydwaith o 1.5 miliwn o barthau, ond dim ond un rhan o'r data signal yw gwybodaeth cyhoeddwyr. Mae Skimlinks hefyd yn dadansoddi'r data a gafwyd o'r 20,000 o fasnachwyr yn ei rwydwaith, gan gynnwys gwybodaeth brisio, gwerth archeb, a hanes prynu.
Wrth wneud hynny, Sgimlinciau yn cyfuno signalau o'r ecosystem fanwerthu gyfan.
Sut mae'r data'n cael ei ddilysu?
Gallu hanfodol arall i edrych amdano wrth werthuso darparwyr data yw'r gallu i ddilysu rhagfynegiadau yn ymarferol. Er enghraifft, dylai unrhyw ddarparwr sy'n honni y bydd ei segmentau yn gyrru trosiadau gipio data trafodion i gadarnhau bod y pryniant yn digwydd. Heb ddata trafodion, nid yw'n bosibl dilysu'r cynnig gwerth.
Mae gan Skimlinks wasanaeth rhaglennu cynulleidfa raglennu sy'n helpu hysbysebwyr i dargedu defnyddwyr yn ôl ble maen nhw yn y cylch prynu. Gwneir rhagfynegiadau gan ddefnyddio data cyd-destunol, cynnyrch a phrisio, ac fe'u dilysir gan ddefnyddio gwybodaeth trafodion. Mae defnyddwyr yn cael eu tracio i wirio a wnaethant y pryniant disgwyliedig, ac mae'r system dysgu peiriannau sy'n creu segmentau yn cael ei hyfforddi'n barhaus yn seiliedig ar y wybodaeth hon. Mae hynny'n helpu prynwyr i osgoi senario lle maent yn targedu defnyddwyr a allai fod wedi ymchwilio i gynnyrch na allant ei fforddio neu nad oes ganddynt unrhyw fwriad gwirioneddol i'w brynu. Y canlyniad yw gwell perfformiad segment.
Rhaid i farchnatwyr ac asiantaethau digidol sy'n cymryd rhan mewn hysbysebu rhaglennol ddewis y darparwr data cywir i wneud y gorau o'u cyfraddau cost fesul mil argraff (CPM) neu gost fesul gweithred (CPA). Gall cyfradd y twf yn y sectorau hysbysebu rhaglennol a marchnata sy'n cael ei yrru gan ddata ei gwneud hi'n anodd gwybod sut i ddewis y darparwr data cywir. Ond trwy gymhwyso'r tri chwestiwn synnwyr cyffredin hyn wrth asesu cynnig gwerth darparwr data, gall marchnatwyr ac asiantaethau digidol agor y blwch du a dod o hyd i'r gymysgedd ddata gywir.
