Mediaplus Belgium's Automated Marketing Mix technologie ondersteunt bedrijfsgroei?  

Mediaplus Belgium kondigt de lancering aan van hun Automated Marketing Mix-technologie, een innovatieve oplossing die ontworpen is om bedrijven te helpen hun marketingprestaties te verhogen en te verbeteren.??  

post-image-3

De oplossing analyseert marketinggegevens zoals advertentie-uitgaven, prijzen en promoties en biedt bruikbare inzichten om bedrijven te helpen beter geïnformeerde en datagestuurde marketingbeslissingen te nemen. De technologie is ontworpen om marketinganalyse en besluitvorming te stroomlijnen via geautomatiseerde processen, waardoor bedrijven tijd en middelen besparen en betere resultaten boeken.?Efficiëntie is een van de belangrijkste voordelen van het gebruik van geautomatiseerde marketingmixtechnologie. Met deze oplossing kan je snel grote hoeveelheden gegevens analyseren, patronen en trends identificeren en waardevolle tijd besparen.  

Bovendien vermindert het de kans op subjectiviteit in het modelleringsproces, wat resulteert in objectievere en nauwkeurigere resultaten. De technologie is zeer schaalbaar en kan worden aangepast aan nieuwe markten of productlijnen. Omdat het bovendien gegevenspatronen en relaties kan detecteren die mensen mogelijk niet opmerken, is deze oplossing potentieel nauwkeuriger dan handmatige modellen. Ten slotte zal de tool een nuttig hulpmiddel zijn voor bedrijven van elke omvang die hun marketingstrategie willen transformeren en groei willen stimuleren.?  

Waarin verschilt Automated Marketing Mix Optimization van traditionele marketingmix-modellering (MMM)??  

·      Gegevensverzameling en -analyse: Een van de belangrijkste voordelen van geautomatiseerde marketingmixtechnologie is het vermogen om snel en nauwkeurig enorme hoeveelheden gegevens over marketinginput te verzamelen en te analyseren. In vergelijking met traditionele handmatige MMM-methoden, die vaak handmatige gegevensverzameling en -verwerking vereisen, bespaart het tijd en middelen. De oplossing kan automatisch koppelen aan kanaal-API's, data lakes en andere gegevensbronnen om prestatiegegevens te verwerven, op te schonen en te ordenen voor analyse met behulp van geavanceerde data-analyse en machine learning-technieken.?  
 

·      Modellering en optimalisering: de geautomatiseerde marketingmix-optimaliseringsoplossing van Mediaplus bouwt modellen die de invloed van alternatieve marketingmethoden op de verkoop voorspellen. Het realiseert gewenste resultaten met behulp van statistische technieken en machine learning algoritmes. Het kan automatisch campagnedoelstellingen aanpassen over een door jou gekozen periode om slecht presterende campagnes te detecteren en de strategie te optimaliseren. Dit is een aanzienlijke verbetering ten opzichte van traditionele MMM-benaderingen, die vaak afhankelijk zijn van menselijke modelbouw en optimalisatie en langzamer kunnen zijn om slecht presterende campagnes te ontdekken. De oplossing kan ook rekening houden met vertraagde effecten, zoals advertentievoorraden, en zich automatisch aanpassen aan seizoens- en trendveranderingen, waardoor de nauwkeurigheid en relevantie van de modellen toeneemt.  
 

·      Budgettoewijzing: De geautomatiseerde MMM kan ook de budgettoewijzing automatiseren. Het systeem kan de optimale toewijzing van marketinginspanningen bepalen op verschillende granulariteitsniveaus, zoals het campagne- of strategieniveau. Maximaliseer de inkomsten door enorme hoeveelheden gegevens over marketinginput te analyseren en voorspellende modellen te ontwikkelen met behulp van machine learning-algoritmen. In vergelijking met traditionele handmatige budgettoewijzingstechnieken bespaart dit tijd en geld, terwijl het risico van menselijke fouten wordt verminderd. Dankzij data science en statistische methodologieën kan de technologie complexe patronen in de gegevens onderzoeken en op gegevens gebaseerde oordelen genereren die nauwkeuriger en relevanter zijn dan traditionele handmatige methoden.?  
 

·      Besluitvormingsproces: Geautomatiseerde MMM verbetert het besluitvormingsproces door modellen bij te werken met nieuwe gegevens en strategieaanpassingen aan te bevelen. Het kan dagelijks worden uitgevoerd om ervoor te zorgen dat advertentiebeslissingen zo relevant mogelijk zijn op basis van de meest recente gegevens. Dit is een aanzienlijke verbetering ten opzichte van traditionele MMM-processen, die doorgaans afhankelijk zijn van handmatige taken en zich wellicht niet zo snel kunnen aanpassen aan veranderingen in markt- of consumentengedrag. 

Back to top button
Close
Close