Targeting-Optimierung für Ad-Network
Optimierung des Targeting-Algorithmus eines Ad-Networks zur Steigerung der Conversion-Rates und Werbeeffizienz.
Kunde
Ad-Network
Branche
Werbung
Kategorie
Produkt
Herausforderung
Ein Ad-Network kämpfte mit unterdurchschnittlichen Conversion-Rates und ineffizienten Werbeausgaben aufgrund eines veralteten Targeting-Algorithmus.
Die bestehende Lösung konnte nicht mit der wachsenden Datenmenge und den sich ändernden Nutzerverhalten Schritt halten.
Unsere Lösung
Wir entwickelten einen verbesserten Targeting-Algorithmus, der maschinelles Lernen nutzt, um Nutzerverhalten in Echtzeit zu analysieren und vorherzusagen.
Durch die Integration von kontextuellen und verhaltensbasierten Signalen konnten wir die Relevanz der Werbeanzeigen deutlich verbessern.
Zusätzlich implementierten wir ein A/B-Testing-Framework, um kontinuierliche Optimierungen zu ermöglichen.
Ergebnisse
Die Optimierung führte zu einer 45% Steigerung der Conversion-Rates und einer 30% Verbesserung des ROI für Werbetreibende.
Detaillierte Lösungskomponenten
1. Produktstrategie
Die entwickelte Produktstrategie fokussierte sich auf:
- Klare Positionierung im Wettbewerbsumfeld
- Priorisierung von Features mit höchstem Kundenwert
- Roadmap mit kurz-, mittel- und langfristigen Zielen
- Messbare KPIs für jede Produktinitiative
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