기존 앱 사용자를 재 인게이지먼트

우측

장소가격시간장소

사용기업:

머신러닝 프로그래머틱 리타게팅 솔루션.

저희 고유 동적 잠재고객 세분화 엔진을 사용하여 Persona.ly의 DSP는 인앱 행동을 기반으로 사용자 세분화 분류를 정의하여 원하는 광고수익률에 도달할 수 있습니다.

사례 연구

Kefir! - Last Day on Earth

Persona.ly 팀은 능력이 우수하고 모든 변화에 신속하게 대응한다는 것을 꾸준히 보여주었습니다. 필요한 KPI를 달성한 전문가 및 캠페인 팀이 모든 것을 다 말해주지요.

Kefir!의 UA Manager인 Olga Smirnova

결과

50%
CPA 목표 미만

250%
광고수익율 목표 이상

과학적 정밀도

저희 알고리즘은 가격을 책정하고 각 노출을 제공하기 전에 DMP에서 집계된 사용자 수준 데이터를 포함하여 60개 이상의 데이터 포인트를 분석합니다.
더 큰 UA 문제를 해결하기 위해 구축된 머신러닝 알고리즘은 최고의 성과를 내는 캠페인을 제공하기 위해 설계상 높은 예측 기능을 갖추고 있습니다.

동적 대상

Persona.ly는 인앱 활동 데이터를 분할 및 분석하여 다양한 잠재고객 집단을 식별 및 테스트하고, 재 인게이지먼트 가능성이 가장 높은 사용자를 감지하고, 그들에게 적합한 광고를 표시합니다.

동적 창의성

동적 광고는 집계된 과거 인게이지먼트 데이터를 기반으로 실시간으로 생성되어 사용자에게 맞춤형 광고를 경험하게 합니다.

경매 가격 예측

머신러닝 알고리즘은 다양한 잠재고객 속성을 기반으로 경매 가격을 예측하고 노출을 얻기 위해 필요한 만큼 입찰합니다. Bid shading(낮게 입찰)으로 알려진 이 기술은 최고가 경매 영역에서 초과 지불 없이 최적의 입찰가를 보장합니다.

사례 연구

Waitr 음식 배달 앱

Persona.ly는 훌륭한 파트너였으며 우리의 마케팅 전략에 가치를 더하는 요소임을 입증하였습니다.

Waitr의 Director of Marketing - Cole Mark

결과

19%
7일차 FTD 비용 대비 KPI 감소

Persona.ly의 고유 플랫폼

동적 대상
우리는 대상 고객을 지속적으로 업데이트하여 실시간으로 대중을 추가하거나 제거할 수 있습니다.
도달 범위
당사의 고유 입찰자는 모든 주요 SSP(거래소)와 통합되어 있으며 초당 2,800,000개 이상의 인앱 광고 경매를 처리할 수 있습니다.

증분 측정
재 인게이지먼트 캠페인의 영향과 점진적 상승도를 측정합니다.
딥링크 지원
손쉽게 제품 페이지에 대한 딥링크를 생성 및 A/B 테스트하고 타겟 액션에 대한 소중한 클릭을 저장하세요!

블랙박스에 투명성 추가

대시보드는 고객에게 캠페인에 대한 자세한 통찰력을 제공하고 잠재 사용자에게 광고가 표시된 위치를 볼 수 있도록 합니다. 또한 각 광고 소재의 실적이 실시간으로 표시됩니다.

창의적 분석
전환에서 클릭 및 설치, 인앱 이벤트, 리텐션 및 광고수익률에 이르기까지 다양한 광고 소재의 실적을 쉽게 보고 분석할 수 있습니다.
실적 보고서
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인구통계학적 인사이트
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배치 인사이트
전환에서 클릭 및 설치, 인앱 이벤트, 리텐션 및 광고수익률에 이르기까지 다양한 광고 소재의 실적을 쉽게 보고 분석할 수 있습니다.
증분 측정
전환에서 클릭 및 설치, 인앱 이벤트, 리텐션 및 광고수익률에 이르기까지 다양한 광고 소재의 실적을 쉽게 보고 분석할 수 있습니다.