
大数据精准营销助力互联网金融在线推广
中国互联网金融高峰论坛暨互联网金融中国行·2015 年度峰会在南京成功举办。本峰会由南京河西中央商务区管委会、互联网金融中国行组委会联合主办。作为互联网金融产业的顶尖盛会,本场活动汇聚了各地有关政府主管部门 、监管机构、行业组织、银行、证券、保险、基金、互联网金融机构(第三方支付、众筹、 P2P、大数据金融、互联网金融门户、信息化金融机构)、 学术科研机构行业专家、企业CEO及业内大佬们参与。AnG无双科技联合创始人冯天放作为本场演讲嘉宾,参加了当天下午举办的 “网络营销与众筹峰会”分论坛,并发表演讲。
著名数据观察调研机构易观智库在《中国DSP市场洞察》一文指出,中国DSP广告投放市场规模从2012年起呈现逐年递增的发展趋势,到2015年中国DSP广告投放市场规模将达到68.9亿元。随着智能手机的快速普及和移动网络环境的日渐成熟,移动DSP市场将被进一步发掘。作为国内DSP领域著名服务商,今年前三个季度,AnG无双科技凭借技术主导与精准投放实现广告投放量以每季度150%的增长率快速扩张。目前,AnG无双科技已为超过10000家广告主提供优质而精准的广告流量服务。
冯天放在本次演讲中表示:“2014年,基于互联网金融的营销主要面临源自用户诉求与渠道优化的双重挑战。面临这些挑战,无双科技稳稳抓住互联网金融用户诉求,以大数据作精准定位,通过AnG无双科技所独有的用户数据和核心智能算法,帮助广告主实时决策,合理花钱,让广告费用在刀刃上。同时实现渠道定制追踪+跨渠道追踪数据的模式,确保了互联网金融类广告推送至对此内容最感兴趣的人群,降低了互联网金融广告投放成本,受到行业追捧”。而针对AnG无双科技所提供的DSP服务所具备的天然的市场优势,冯天放从互联网金融的营销挑战、用数据提升营销效率、用金融思维解决营销问题、全面利用数据完善程序化购买四个方面,完整阐述了AnG无双科技DSP服务的核心价值与未来的拓展之道。
作为DSP领域新贵,AnG紧握海量用户数据,致力于“基于海量用户行为数据的独家算法精准定位投放目标”的独家大数据算法,使广告展示更为精准,将广告主成本降至行业最低,以实时竞价展示广告技术,降低中小微企业的广告投放门槛。着眼未来,AnG将进一步深耕自主核心技术,关注DSP行业未来平台拓展,纵观TMT行业渠道发展,与合作伙伴结成致密的网络拓补,为广告主提供一站式在线营销产品集群,让无论是大品牌还是中小微广告主从容面对数字化浪潮下营销挑战。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30