重磅丨数据+场景双重互联,有米广告完成程序化场景营销升级

有米科技与小博无线合作,利用Wi-Fi热点数据进行程序化+场景化的移动营销,提高广告投放精准度。通过分析用户行为特征,实现线上线下的数据连接,为广告主提供更多精准营销选择。

“想象手机连接商圈Wi-Fi后,用户能看到了一个针对办公室人群的冲调咖啡品牌内容,而这位用户就是上班一族,并且和朋友在周末刚享受过下午茶。所以,这会比单纯的线上曝光更具精准性和影响力。”有米科技联合创始人、CTO蔡锐涛一语道出了场景营销的实质。

在大数据发展的今天,场景化的移动营销拥有了实现的源头活水。因此,有米也在积极探索内涵创新的场景营销模式。日前,有米广告与国内最大的商业Wi-Fi开发运营平台小博无线完成了双方的合作对接,有米的大数据平台Youmi DMP因此涵盖全国30万个无线热点,并且,强化了有米广告在Wi-Fi媒体资源上的落地深度。

小博无线是一家集成了大数据挖掘、用户画像、近场感知、顾客营销等领先技术的商业场所无线网络运营平台。目前,平台已覆盖全国所有的地级城市,月均为近3600万独立用户提供网络服务,拥有超过5亿台移动设备数据。场景信息分为22个大类,囊括183个细分领域,每天为用户提供的上网认证次数超过3百万次。

“因为场景营销抓住了消费者和广告主双方需求的共同点,使营销内容在特定的场景下,通过程序化技术推送给目标受众,巧妙地将两方诉求融为一体。”蔡锐涛说,“2016年,场景营销会有更大的作为。”

唯有线上、线下数据的打通,才能更准确地捕捉消费者在不同场景下的需求变化,才能根据更多维度的数据挖掘,进一步完善用户的画像信息。在蔡锐涛眼里,Wi-Fi热点是目前很好的线下数据的拓展切入点:“过去,我们一直拥有较为巨大的线上数据,但在某些时候,可能还不够全面。因为线下数据可以形成轨迹化的个体综合画像,并且是海量和多维度的。所以现在和小博合作,我们采集经过去隐私化的脱敏数据,通过LBS轨迹、场景类别、设备信息、驻足时间、消费估测、Wi-Fi指纹等方式,全面分析用户的行为特征,汇合历史数据形成可靠度更高的人群模型,最终运用到广告主的营销活动中去。”

此次与小博无线合作对接后,有米广告将实现程序化+场景化的服务能力升级,有效提高了Youmi DMP的数据全面性,优化了用户画像分析结果的客观度。加上一直积累的移动App数据+广告运营数据,有米将为广告主提供更多的精准营销选择。同时,在有米科技的跨维营销战略上,构筑出完整而立体的全链条移动营销服务生态。接下来,有米广告将继续与更多场景化媒体展开合作,不断丰富接入的Wi-Fi服务商资源。

有米基于In-Apps广告的Ad Network平台发展而来,经过积极升级DSP、建立DMP及率先探索程序化+场景化的应用,希望通过线上+线下数据的连接、用户属性+场景特性的结合,做到在合适的时间、合适的地点,用合适的方式将合适的广告内容展现给目标的每一位受众。最终为客户实现移动营销的品效合一,引领行业在数据技术的智慧上推陈出新。

转载自/广告人杂志

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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