登录
人工智能驱动的程序化平台
我们的程序化平台由独特的机器学习算法提供支持，该算法是根据我们运行移动应用程序活动的丰富经验而开发的。通过使用可靠的业务逻辑来指导和加速初始定位模型的创建，我们可以更快地实现 KPI 并扩大规模。
探索
通过对符合简单人口统计标准的展示次数进行出价来开始收集数据。
基本逻辑层
使用初始数据和经过测试的方法的简单定位算法。
自定义分类模型
针对安装进行微调的个性化定位算法。
参与度优化
我们使用用户旅程各个阶段的数据来训练更好的保留和应用内购买的算法。
规模化
数据管理
利用第一方数据
提高瞄准精度
为了向正确的人传达正确的信息，营销人员必须从基于cookie的方法转向使用品牌自己的第一方数据跨设备和渠道识别真实用户的策略。第一方数据帮助营销人员提高准确性和相关性，减少广告浪费，并最终提高投资回报率。
归因循环实现闭环
第一方数据的见解可用于指导媒体分配和预算。了解客户旅程中的每个点如何影响转化，可以更精确地检查归因并找出预算变化如何影响在线参与度和销售。
重新定位相似的受众
第一方数据还用于重新定位受众。重定向是吸引对您的产品或服务表示兴趣的潜在客户的一种方式。您还可以使用第一方数据来定位相似的受众 - 与您的活跃客户群具有相似行为和兴趣的受众。如果您在线查看产品，然后离开该网页并访问另一个网页，您可能会看到之前访问过的页面上的广告。这被认为是由第一方数据启用的重定向广告活动。
Data Clean Room
在数据隐私方面，Data Clean Room的所有各方都对其数据保持完全控制，这些数据通常在整个过程中完全加密。Data Clean Room具有严格的治理和权限，各方决定访问和使用其数据的内容和方式。Bluesea 目前支持多种Data Clean Room解决方案。
