Contexte

Confronté à des défis en matière de ciblage d'audience, un spécialiste de la technologie publicitaire de premier plan a dû adapter ses services et offres à la perspective à court et long terme.

Le client se développe dans le secteur des télécommunications du marketing numérique, et il devait améliorer ses services pour diffuser des publicités audio numériques dans le monde entier, à tout moment et à une audience précise.

En publicité, des paramètres supplémentaires ont un impact substantiel sur les performances. Toutefois, leur solution précédente présentait des limites de granularité, de saisonnalité et de prévision.

Le client avait besoin de meilleures informations pour utiliser ses vastes données. Se sentant dépassé et incertain, il a contacté Agilytic pour optimiser la prévision d'allocation.

Approche

La prévision offre une méthodologie qui prépare un éventail de possibilités à choisir. Garantissant l'occurrence d'un avenir souhaitable ou permettant de s'adapter rapidement à un avenir défavorable. Les leaders d'affaires et d'industrie l'ont largement utilisée depuis des décennies pour améliorer la prise de décision actuelle et mettre en œuvre efficacement des stratégies.

Pour développer une meilleure estimation de l'allocation de service, le client voulait répondre à des questions telles que :

• Quelle est la précision de cette prédiction par rapport aux heures disponibles réelles ?

• Quel est l'impact de la saisonnalité ?

• Quel est l'effet de l'approximation du ratio ?

Nous avons commencé par un diagnostic des données actuelles. Ensuite, nous avons travaillé sur une analyse exploratoire de modélisation des données pour rapidement calculer une estimation d'allocation basée sur les paramètres d'entrée.

Enfin, nous avons proposé une documentation pour une feuille de route des données, en examinant les initiatives pour enrichir la base de données et renforcer l'analyse, un cadre technique potentiel et la gouvernance des données. Nous avons livré ce qui suit :

• Analyse détaillée et nos conclusions pour chaque étape clé franchie

• Nos scripts de développement justifiant notre choix de modèle, nos conclusions et la propriété intellectuelle résultante

• Documentation complète du projet, des méthodes et des processus utilisés, et des résultats obtenus

Résultats

Nous avons présenté une prévision d'allocation évolutive pour améliorer les services en publicité et marketing. Le modèle peut fournir une réponse instantanée concernant l'allocation tout en offrant une meilleure granularité, précision et cohérence.