Artefact Valor por Data

Até que ponto estamos longe de oferecer publicidade realmente personalizada em escala?

26 de fevereiro de 2021 Embora os audiences estejam cada vez mais receptivos à publicidade personalizada, muitos ainda estão céticos quanto à sua execução e implementação. Então, até que ponto estamos longe de oferecer publicidade realmente personalizada em escala? Tristan Sanders, diretor de marketing de desempenho da Artefact, analisa como os anunciantes podem avançar.

Analistas do Data: Alimentando os criativos com Data contextual

23 de fevereiro de 2021 Se antes o data era usado apenas para medir o desempenho, as metas de receita e as taxas de conversão, hoje as empresas com um histórico sólido de data também podem usá-lo como insumo para a criação de conteúdo. Daniel de Vos, gerente de Data e análise do Artefact da Holanda, explica como.

Entrevista: Como a Nissan está se transformando no mundo digital

17 de fevereiro de 2021 Nesta sessão de perguntas e respostas, Dév Rishi Sahani, Chefe Global de Experiência do Cliente Data Analytics & Reporting da Nissan, conversa com Pascal Coggia, Parceiro Artefact e Managing Director do Reino Unido, para explicar como a gigante automobilística japonesa acelerou sua transformação digital nos últimos anos e agora está usando o data e os BI Hubs para impulsionar a eficiência operacional e as vendas em todo o mundo.

O impacto real da atualização do iOS 14 na publicidade do Facebook (e como os anunciantes devem reagir)

10 de fevereiro de 2021 Muitos artigos foram escritos sobre a última atualização do iOS 14 da Apple e as restrições de anúncios que ela introduz. Arnaud Marro, chefe de mídia social da Artefact, e Cecile Megens, consultora sênior de mídia paga, analisam o impacto no desempenho de marketing e explicam como os anunciantes podem reagir. Paid Media Consultant, analisam o impacto no desempenho de marketing e explicam como os anunciantes podem reagir.

Previsão de vendas no varejo: o que aprendemos com a competição M5

5 de fevereiro de 2021 Neste artigo, Maxime Lutel, cientista da Data, resume o que aprendeu na competição de previsão de vendas M5, que consistia em prever as vendas futuras em várias lojas do Walmart. Ele apresentará aos senhores nossa solução e discutirá qual modelo de aprendizado de máquina funcionou melhor para essa tarefa.

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