受眾資料及廣告庫存管理
了解 SAS® 如何幫助媒體公司在建立觀眾信任的同時，最大化廣告商、出版商和內容提供商的盈利能力。
客戶如何受益於 SAS 受眾資料和廣告庫存管理解決方案
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ITV 在大規模上提供高度精準和個性化的即時廣告。
瞭解英國最大的商業廣播公司 ITV 如何使用 SAS 360 Match，實現創意交付自動化、優化行銷活動、顯著提高效率、減少操作錯誤、每年為串流媒體平台提供 360 億筆廣告曝光等。
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全球媒體公司準確預測串流媒體受眾，以支援廣告銷售和定價
該公司面臨著非結構化、孤立的銷售和廣告伺服器數據，以及信心低、準確性不高的“黑箱”預測和操作性、企業預測不準確的問題。
有了 SAS，該公司達成了下列目標：
- 跨多個廣告伺服器和銷售系統的庫存的統一視角。
- 直觀的使用者與預測互動，以達到最大的舒適感和信任。
- 大幅改善的預測，以最大化廣告庫存的利用率。
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捷克共和國其中一家最強大的媒體公司如何運用分析來推動其業務增長？
MAFRA 媒體集團使用 SAS 360 Match，因此得以達成下列目標：
- 程式化廣告利潤增加 10%。
- 透過快速、可靠、易於管理的解決方案，加快行銷活動流程。
- 專業發展自家的出版實務。
- 程式化廣告利潤增加 10%。
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北美領先的媒體公司之一如何準確預測數位庫存？
SAS 正在使用數位庫存預測功能，來幫助該公司達成下列目標：
- 為數位廣告產品和媒體規劃提供準確的預測，同時考量季節性和節目活動。
- 警示標記預測問題並提醒媒體規劃人員，例如：若曝光次數售出且網站流量呈下降趨勢，媒體規劃人員可理解原因並主動管理該等情況。
- 在流程中加入看守員以減少超售和低價銷售，並遵循持續的健全度檢查流程，以針對進行中的活動發出警示。
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北美最大的電視台集團之一如何準確預測市場內部和跨市場的需求？
SAS 為該公司提供了世界一流的需求預測功能，使其能夠達成下列目標：
- 產生所有庫存類別和站點的準確需求預測。
- 向當地電視台提供當前定價下預計售罄的指引。
- 準確預測哪些廣告商會在何時增加或減少廣告營收。
- 把報告和警示功能自動化，以識別哪些庫存可能低價出售或超售。
SAS 如何提供領先的數位媒體行銷解決方案
值得信賴的 AI 和進階分析可善用您的資料並提供可付諸行動的見解，幫助您超越競爭對手、滿足受眾需求、更快創新並增加營收。
需求和廣告庫存預測
- 分析跨平台受眾資料以進行高度準確的預測，並透過考量季節性、過往成效、管道等因素，盡可能把風險降到最低。
- 把結果監控自動化，以透過分析模型隨時掌握變化，這些模型每天都會隨著資料更新而持續重新預測。
- 透過低程式碼/無程式碼、易於使用、增強的分析，建立模型、預測等。
- 把容量/可用庫存預測整合到您的廣告銷售規劃工具，藉此建立即時提案。
定價最佳化
- 透過自動建立價目表和針對特定活動的動態定價建議，讓定價最佳化。
- 偵測可能導致營收下降和上升的因素。
- 讓任何技能水準的使用者都能透過「智慧」視覺化，探索潛藏在資料中的事實。
廣告定位及個人化
- 解開 360 度受眾分析洞察真諦，透過允許觸發、排程或重新校準廣告的旅程圖，準確把廣告投放到目標區段。
- 透過值得信賴的 AI 和機器學習來提高投資報酬率；讓體驗個人化、盡可能把客戶流失降到最低、提高定價、並把庫存最佳化，藉此實現營收最大化。
- 透過嵌入式 AI 管理受眾資料並管理強大的一流模型，包括對不同廣告伺服器的公平性和偏見監控。
自動化、生產力及創新
- 使用 AutoML 讓數百萬的準確預測模型自動化，並在單一端對端平台上顯著增加廣告曝光次數（短短 30 天內可達數十億次）和透過受眾創造營收。
- 使用 NLP 和 AI 最佳化自動產生銷售活動，以便透過商業指令自動化、管理變更和請款單開立作業、及降低風險和縮短週轉時間來提高生產力。
- 善用所有受眾資料，全方位掌握他們會購買的新產品，進而加快締造價值的速度。
選擇 SAS 進行領先的廣告庫存及受眾分析
SAS 協助媒體公司提高生產力、自動化和擴展、發展業務並盡可能讓廣告商、出版商和內容提供者的獲利能力最大化，同時維持受眾和市場的信任。
廣告庫存最佳化並改善預測
透過資料分析獲得高度準確的廣告庫存預測，協助庫存和定價團隊管理廣告及增加營收。銷售團隊還可從即時提案中受益。
識別最佳定價並增加營收
透過考量多種因素的即時建議來讓定價最佳化，以提高準確性和營收。任何技能水準的使用者皆可從資料中瞭解這一點及更多資訊。
為廣告買家提供他們期望的定位和投資報酬率
向廣告購買者保證您會在適當時機以適當價格，向適當的人放送合適的廣告。值得信賴的 AI 和機器學習受眾分析，盡可能讓營收最大化並提供可衡量的投資報酬率。
更快實現容量、能力及可能性
處理更多請求，讓活動自動化以提高速度和生產力，並提升客戶滿意度。使用資料分析，發掘新的營收來源。
