TAGLAB

Taglab là một nền tảng được thiết kế để tăng cường phân bổ tiếp thị bằng cách cung cấp cái nhìn sâu sắc về các tương tác của người dùng trên nhiều thiết bị và kênh. Nó tập trung vào việc hiểu làm thế nào các điểm tiếp xúc khác nhau ảnh hưởng đến hành trình của khách hàng, giúp các nhà tiếp thị tối ưu hóa các chiến dịch của họ hiệu quả hơn.

Các tính năng chính của Taglab bao gồm khả năng theo dõi các tương tác trong các hệ sinh thái phức tạp, chẳng hạn như các nền tảng truyền thông xã hội và phân tích hành vi thiết bị chéo được điều khiển bởi các quảng cáo xã hội. Khả năng này cho phép các nhà tiếp thị có được sự hiểu biết sâu sắc hơn về cách các nỗ lực quảng cáo của họ tác động đến hành vi của người dùng trên các thiết bị khác nhau.

Taglab hỗ trợ các mô hình phân bổ khác nhau, bao gồm các mô hình chạm, chạm đầu tiên, tuyến tính và phân hủy thời gian, mỗi mô hình phù hợp với các chiến lược tiếp thị khác nhau. Ví dụ, mô hình chạm cuối cùng là lý tưởng để xác định các tương tác nào dẫn đến chuyển đổi, trong khi mô hình chạm đầu tiên giúp đánh giá hiệu quả của các chiến dịch nâng cao nhận thức.

Bằng cách tận dụng các công nghệ nâng cao như học máy, Taglab có thể tự động phân tích các bộ dữ liệu rộng lớn để khám phá các mẫu trong hành vi của người dùng. Cách tiếp cận này cho phép các mô hình phân bổ dự đoán điều chỉnh tín dụng cho các điểm tiếp xúc dựa trên dữ liệu thời gian thực, cung cấp những hiểu biết chính xác hơn về các tương tác có ảnh hưởng nhất.

Taglab cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của các khung phân bổ omnichannel, thống nhất dữ liệu từ các nguồn trực tuyến và ngoại tuyến để tạo ra một cái nhìn toàn diện về hành trình người dùng. Cách tiếp cận toàn diện này đảm bảo rằng tất cả các điểm tiếp xúc, cho dù là kỹ thuật số hay vật lý, nhận được tín dụng phù hợp trong quá trình phân bổ.

Nhìn chung, Taglab cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ cho các nhà tiếp thị đang tìm cách cải thiện sự hiểu biết của họ về hành vi của người dùng đa thiết bị và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị của họ cho phù hợp.