Нужно отметить, что ни CDP, ни DMP не предполагают прямого управления рекламными коммуникациями, в то время как ANDATA успешно решает задачу автоматизированной оптимизации кампаний в digital-каналах (Google, Яндекс, Facebook и VK). Для этого модель машинного обучения ANDATA анализирует пользовательские профили, данные рекламных кампаний и установленные KPI. На базе вероятностного машинного анализа платформа рассчитывает наиболее конверсионные настройки для оптимизации рекламных активностей. Готовые предиктивные рекомендации автоматически подаются в рекламный канал и могут быть применены по нажатию одной кнопки. Предиктивные возможности ANDATA и инструменты автоматизации кампаний выходят далеко за рамки DMP или CDP-решений. Подробнее о рекомендациях читайте
здесь.
Что касается общего подхода ANDATA к выбору технологических решений, то его можно свести к одному простому правилу. Выбирая платформу, нужно идти от потребностей бизнеса, а не от возможностей программного решения. Без четкого понимания того, каким будет прикладное применение той или иной технологии, инвестиции в нее не имеют шансов оказаться рентабельными.
Успех применения технологии определяется наличием понятных бизнес-задач, которые планируется решать с помощью выбранной платформы. Оптимизация рекламных кампаний и бюджетов на базе пользовательских данных, анализ и улучшение customer journey, персонализация пользовательского опыта на основе поведенческого анализа — примеры таких задач.