RU176965U1 - Система оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики - Google Patents

Система оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики Download PDF

Info

Publication number
RU176965U1
RU176965U1 RU2017108792U RU2017108792U RU176965U1 RU 176965 U1 RU176965 U1 RU 176965U1 RU 2017108792 U RU2017108792 U RU 2017108792U RU 2017108792 U RU2017108792 U RU 2017108792U RU 176965 U1 RU176965 U1 RU 176965U1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
data
media
advertising
geoanalytics
target audience
Prior art date
Application number
RU2017108792U
Other languages
English (en)
Inventor
Алексей Викторович Кузнецов
Валерий Александрович Топинский
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "Технологии оптимизации рекламы"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "Технологии оптимизации рекламы" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "Технологии оптимизации рекламы"
Priority to RU2017108792U priority Critical patent/RU176965U1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU176965U1 publication Critical patent/RU176965U1/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F15/00—Digital computers in general; Data processing equipment in general
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Техническое решение относится к области систем автоматизации процесса медиапланирования - разработки медиапланов, планирования рекламных кампаний, а также оптимизации размещения рекламы по охватным, стоимостным и прочим характеристикам.Технический результат от использования данного технического решения заключается в обеспечении прогнозирования результатов рекламных кампаний с более низкой погрешностью.Данный технический результат достигается за счет использования актуальных данных о воздействии рекламы на поведение потребителя.Данное техническое решение может быть выполнено в виде системы оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики, содержащей объединенные общей шиной данных: блок оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики, процессор, считывающий и выполняющий машинные инструкции (программы) с блоков постоянного хранения данных, временного хранения данных, блок постоянного хранения данных, представляющий собой постоянное запоминающее устройство, блок временного хранения данных, представляющий собой оперативное запоминающее устройство, обеспечивающее временное хранение данных, схему питания, соединенную с блоком питания.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Техническое решение относится к области систем автоматизации процесса медапланирования - разработки медиапланов, планирования рекламных кампаний, а также оптимизации размещения рекламы по охватным, стоимостным и прочим характеристикам.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Погрешность существующих методов прогнозирования удержания/роста объемов, как результата проводимых indoor/outdoor рекламных компаний с определенной стоимостью медиаплана, в настоящее время составляет не менее 30% по данным Outdoor Advertising Association of America.
Основной причиной столь высокой погрешности является используемая методология прогнозирования, основанная на экспертном анализе исторических данных о ранее проведенных рекламных компаниях и построении экспертных прогностических оценок в условиях изменяющихся данных о географическом положении, составе носителей рекламы и данных о других влияющих факторах (новостройки, ремонты дорог и т.п.).
Современное состояние развития сетей мобильной связи позволяет отказаться от использования исторических данных при построении прогнозов. При емкости мирового рынка наружной рекламы в размере до 60 млрд. долларов США, ожидаемое сокращение погрешности прогнозирования до 10% может оказать влияние на глобальный рынок рекламы, сопоставимое с изменением емкости рынка в размере 10 млрд. долларов США.
Из уровня техники известен сервис DoMedia (https://www.domedia.com), функционирующий в США и обслуживающий рекламодателей исключительно в США.
Известный аналог обладает следующими недостатками:
• высокая погрешность, характерная для существующих методов прогнозирования
• отсутствие данных о географическом местоположении, как рекламных носителей, так и точек продаж.
СУЩНОСТЬ ТЕХНИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ
Задачей заявленного технического решения является устранение недостатков, присущих существующим аналогам.
Технический результат от использования данного технического решения заключается в обеспечении автоматизации процесса медиапланирования.
Данный технический результат достигается за счет получения списка рекомендуемых к покупке рекламных носителей с учетом проходимости через них целевой аудитории и соответствующего бюджета закупки.
Данное техническое решение может быть выполнено в виде системы оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики, содержащей объединенные общей шиной данных: блок оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики, выполненный с возможностью: получения из каталога рекламных носителей рекламных носителей, доступных для закупки в соответствии со входными ограничениями и информации о маршрутах размещения рекламных носителей, получения из базы сотовых операторов и базы Глонасс данных о целевой аудитории, геообъектах и информации о перемещениях целевой аудитории, очистки полученных данных с исключением тех людей, которые не являются целевой аудиторией, получения списка рекомендуемых к закупке рекламных носителей с учетом проходимости через них целевой аудитории на основании полученной информации, получения предварительного бюджета закупки, процессор, считывающий и выполняющий машинные инструкции (программы) с блоков постоянного хранения данных, временного хранения данных, блок постоянного хранения данных, представляющий собой постоянное запоминающее устройство, блок временного хранения данных, представляющий собой оперативное запоминающее устройство, обеспечивающее временное хранение данных, схему питания соединенную с блоком питания.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ
Ниже будут рассмотрены некоторые термины, которые в дальнейшем будут использоваться при описании технического решения.
НА (целевая аудитория) - это социально-демографический портрет аудитории рекламы, связанный с возрастом, доходом, профилем занятий и др. данными.
Используются три источника определения ЦА:
• При использовании геоаналитики сотовые операторы предоставляют данные по полу абонента, возрасту абонента, тарифному плану (личный, корпоративный, ежемесячный биллинг).
• При использовании данных по платежам с помощью кредитных карт - мы знаем пол плательщика, возраст, чек.
• Знание локаций indoor объектов (ТРК, ВУЗЫ, магазины, детские сады и пр.) и возможности сотовых операторов по построению матриц корресподенции позволяет получить данные по ЦА по косвенным признакам: все, кто бывают в зоне БЦ более 4 часов в день на регулярной основе - это работающие люди, все кто бывают в шоклах и БЦ - это семейные люди и т.п.
• Конкурентный анализ по ЦА - если мы знаем данные по локациям и платежам по карте, то знаем все про клиентов конкурентов. Например, если человек постоянно платит в Магните или бывает в месте расположения Магнита, то он клиент Пятерочки.
При построении профиля ЦА с помощью косвенных данных необходимо учитывать такие факторы, как дублирование данных (у человека может быть несколько сотовых телефонов) и ошибки (телефон может быть зарегистрирован на родителей, а пользоваться ребенок).
В рамках задачи оптимизации выбора носителей очень важны форматы Out-of-Home рекламы, т.е. всей рекламы, которую потребители видят вне дома, включая и рекламу и на улицах и в помещениях дома (далее - ООН-реклама), так как каждый формат по своем контактирует с ЦА, что необходимо учитывать при расчете совокупных параметров охвата ЦА выбранных рекламных носителей. По аналогии с Интернет рекламой важны показатели: уникальных контактов ЦА с рекламными носителями и общее количество контактов ЦА с рекламными носителями. Количество потенциальных контактов с носителями (OTS) ЦА не зависит от размера носителя, размер определяет параметром охвата рекламной компании (REACH) - количество представителей ЦА, которые обратили внимание на рекламу.
Билборды, медиафасады и пр. - это носители, которые видят и пешеходы, и автомобилисты, и пассажиры общественного транспорта.
Сити-формат, пилары - это носители, которые видят только пешеходы.
Indoor-носители - это носители внутри помещений, к которым доступ имеют только посетители заданного места.
Реклама внутри транспорта - это носители, к которым имеют доступ только пассажиры
Реклама на транспорте - это носители, которые видят, как пешеходы, так и автомобилисты и не видят пассажиры.
Геоаналитика сотовых операторов - данные предоставляемые сотовыми операторами по перемещению абонентских потоков.
Данные биллинга платежных систем (VISA, MASTER CARD) - для каждого indoor-объекта данные по агрегированным платежам с помощью кредитных карт, совершенных в заданном объекте.
Данные Глонасс или GPS по перемещению общественного транспорта - для каждой единицы транспорта данные по перемещению определенного маршрута транспорта в заданном квадрате.
База данных рекламных носителей ООН-рекламы - для каждой категории ООН-рекламы и зоны на карте предоставляется массив носителей, которые есть на рынке с указанием подрядчика, прайсовой стоимости и ограничений на закупку. Данные предоставляются в режиме реального времени.
База данных геообъектов в indoor - для каждой ЦА в системе ассоциирован набор геообъектов в indoor, которые данная ЦА посещает. Данные предоставляются в режиме реального времени.
В данном техническом решении технический результат, заключенный в обеспечении прогнозирования результатов рекламных компаний с более низкой погрешностью достигается за счет использования актуальных данных о воздействии рекламы на поведение потребителя. Данное техническое решение может быть выполнено в виде системы оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики, содержащей объединенные общей шиной данных: блок оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики, процессор, считывающий и выполняющий машинные инструкции (программы) с блоков постоянного хранения данных, временного хранения данных, блок постоянного хранения данных, представляющий собой постоянное запоминающее устройство, блок временного хранения данных, представляющий собой оперативное запоминающее устройство, обеспечивающее временное хранение данных, схему питания соединенную с блоком питания.
В качестве средства обмена информацией между блоками в данном техническом решении может выступать компьютерная шина обмена данными.
Блоки, используемые в данном техническом решении, могут быть реализованы с помощью электронных компонент, используемых для создания цифровых интегральных схем. Не ограничиваясь, могут быть использоваться микросхемы, логика работы которых определяется при изготовлении, или программируемые логические интегральные схемы (ПЛИС), логика работы которых задается посредством программирования. Для программирования используются программаторы и отладочные среды, позволяющие задать желаемую структуру цифрового устройства в виде принципиальной электрической схемы или программы на специальных языках описания аппаратуры: Verilog, VHDL, AHDL и др. Альтернативой ПЛИС являются: программируемые логические контроллеры (ПЛК), базовые матричные кристаллы (БМК), требующие заводского производственного процесса для программирования; ASIC - специализированные заказные большие интегральные схемы (БИС), которые при мелкосерийном и единичном производстве существенно дороже.
Также блоки могут быть реализованы с помощью постоянных запоминающих устройств (см. Лебедев О.Н. Микросхемы памяти и их применение. - М.: Радио и связь, 1990. - 160 с.; Большие интегральные схемы запоминающих устройств: Справочник / А.Ю. Горденов и др. - М.: Радио и связь, 1990. - 288 с.).
Таким образом, реализация всех используемых блоков достигается стандартными средствами, базирующимися на классических принципах реализации основ вычислительной техники.
Блок оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики имеет следующий функционал:
Выполняет оптимизационную задачу на следующих данных:
• Интересующая ЦА в виде списка тегов
• Формат носителя
• Ограничение на количество носителей
• Интересующий регион в виде центра и радиуса, или названия города.
Параметры оптимизационной задачи:
• Максимизация уникальных контактов ЦА с каждым из форматов
• Максимизация совокупной ЦА с каждым из форматов
• Максимизация уникальных контактов ЦА по всем форматам (версия 2)
• Максимизация совокупной ЦА с каждым из форматов (версия 2)
В результате работы оптимизационной системы на выходе получается:
• Список рекомендованных к закупке носителей по каждой категории
• Предварительный бюджет на закупки.
При этом используются следующие алгоритмы:
1) обобщенный алгоритм оптимизации для наружной рекламы (статика):
• Уточнение по ЦА геообъектов, в которой ЦА может бывать с помощью базы геообъектов в indoor. Если ЦА общая: например, 18+, то смысла в этом шаге нет.
• Получение из каталога ООН-носителей доступных для закупки носителей с разбивкой по форматам и стоимости в соответствии с входными ограничениями по локации и форматам.
• Запрос в базу сотовых операторов матрицы корреспонденции (ЦА геобъектов X Список доступных носителей) и получение данных в разбивке по ЦА сотовых операторов.
• Очистка полученных данных: в зависимости от формата удаление из выборки автомобилистов, пешеходов или местных жителей, в зависимости от направления - вычисление проходимости ООН-рекламы сторонами А и Б. На выходе получение массива доступных рекламных носителей с указанием проходимости через них ЦА. ЦА нормализуется исходя из доли операторов, по которым доступны данные в заданном регионе.
• Решение оптимизационной задачи с заданным ограничением на количество носителей в рамках формата и максимизационной функции, заданной во входных данных. Учет ограничений на закупку носителей и объемных скидок от владельцев рекламных носителей. На выходе получение списка рекомендуемых к закупке носителей.
Для динамического формата наружной рекламы (digital billboard и медиафасад) ЦА нормализуется на время доступности рекламного носителя.
2) обобщенный алгоритм оптимизации в indoor (а также внутри транспортных единиц):
• По ЦА определение данных, на базе которых будет проходить оптимизация: данные по оплатам с помощью платежных систем или геоаналитики. Выбор зависит от типа места: поликлиники и ТРК рассчитываются с помощью геоаналитики, а АЗС, кафе и пр. - с помощью данных по транзакциям. Соответствие способа расчету типу мест задается в виде жесткого ограничения.
• Получение из каталога ООН-носителей доступных для закупки носителей с разбивкой по локациям, форматам и стоимости в соответствии с входными ограничениями по локации и форматам. Для каждой локации предлагаются форматы, которые целесообразны для рекламирования (на основе эмпирического опыта)
• В случае, если формат предусматривает запрос в базу сотовых операторов, то передается массив возможных к закупке носителей, после получения данных происходит их очистка от автомобилистов, проходящих мимо людей, местных жителей и тп. (всех тех, кто не является ЦА). В случае, если формат предусматривает обращение к платежным системам, то по списку локаций предоставляется количество оплат, совершенных через платежную систему по той или иной карте. На выходе получение массива доступных рекламных носителей с указанием проходимости через них ЦА. Данные нормализуются исходя из доли платежной системы в регионе или остовых операторов.
• Решение оптимизационной задачи с заданным ограничением на количество носителей в рамках формата и максимизационной функции, заданной во входных данных. Учет ограничений на закупку носителей и объемных скидок от владельцев рекламных носителей. На выходе получение списка рекомендуемых к закупке носителей.
По аналогии с наружной рекламой возможно применение расчета ЦА через базу indoor-объектов.
3) Обобщенный алгоритм оптимизации на транспорте (на борту транспорта):
• Получение из каталога ООН-носителей маршрутов, на которых возможна оклейка рекламы в соответствии с входными ограничениями по локации и форматам.
• Для каждого маршрута построение квадратов, покрывающих маршрут на всем протяжении. Для каждого квадрата отправка запрос в базу сотовых операторов для расчета распределения перемещения ЦА через квадрат, а также отправку аналогичного запроса в базу Глонасса, отслеживающего перемещения выбранных маршрутов. Расчет средних характеристик просмотра рекламы на бортах ЦА в зависимости от количества оклеенных бортов на маршруте.
• Решение оптимизационной задачи с заданным ограничением на количество маршрутов и совокупных единиц транспорта. Учет ограничений на закупку носителей и объемных скидок от владельцев рекламных носителей. На выходе получение списка рекомендуемых к закупке маршрутов и оптимального количества единиц транспорта.
По аналогии с наружной рекламой возможно применение расчета ЦА через базу indoor-объектов.
Блок питания в описываемом в техническом решении может представлять собой электронное устройство, обеспечивающее преобразование переменного электрического тока в постоянный, с параметрами, необходимыми для питания других элементов устройства определения интересов ребенка и оценки уровня угроз ребенку в интернете. Процессор может представлять собой электронный блок либо интегральную схему (микропроцессор), исполняющая машинные инструкции (программы). Блок обработки информации считывает и выполняет машинные инструкции (программы) с блоков постоянного хранения данных, временного хранения данных.
Блок постоянного хранения данных может представлять собой ПЗУ (постоянное запоминающее устройство), флэш-память, жесткие диски (HDD), твердотельные накопители (SSD), оптические приводы. Блок временного хранения данных представляет собой ОЗУ - оперативное запоминающее устройство, обеспечивающее временное хранение данных. В качестве примера работы системы предполагаются следующие сценарии использования системы:
1. У пользователя есть текущий медиаплан и бюджет. Он хочет понять, как в рамках того же самого бюджета получить альтернативный медиаплан, у которого проходимость целевой аудитории выше.
2. У пользователя нет медиаплана и он хочет получить варианты от системы, задавая характеристики аудитории, бюджет и другие ограничения (точки продаж, ограничения на носители и пр.).
В наружной рекламе и indoor есть две задачи планирования:
• Охватные программы. Программы, направленные на то, чтобы получить как можно больше целевой аудитории, учитывая количество уникальных контактов и повторных
• Навигационные программы. Программы, направленные на то, чтобы как можно больше людей увидели рекламу, которая стимулирует их прийти или приехать в точку продаж. Это означает, что нет смысла закупать носители, которые находятся дальше определенного расстояния от точки продаж.
Шаг 1. Задание адресов точек продаж. Точки продаж часто являются местом размещения indoor рекламы, поэтому они присутствуют в базе indoor-мест. Можно задать дополнительные характеристики для точек продаж: объем продаж, приоритет и т.д.
В настройках задания на оптимизацию фиксируется радиус около каждой точки продаж, в пределах которого в дальнейшем будут рассматриваться точки конкурентов и рекламные носители.
Шаг 2. Задание конкурирующих точек продаж (если считаем адресную программу для магазина «Пятерочка», то в конкурентов добавляем магазины Дикси, Виктория и пр). Конкурентов может быть много. По каждой точки конкурента и самому конкуренту есть определенный «вес», который характеризует степень конкуренции. По конкурентам можно указывать характеристики: объем среднего чека, объема продаж на сеть и пр.
Конкуренты добавляются в систему только, если их точки продаж находятся в заданном на шаге 1 радиусе от точек продаж.
Шаг 3. Используя базу ООН-носителей, добавляем в проект точки, которые будем учитывать в рамках оптимизации. По каждому подрядчику, типу носителя, месту размещения вводим приоритет.
В медиаплан попадают только носители, которые находятся в заданном радиусе от точек продаж.
Шаг 4. Завершение создания задания на оптимизацию и настройка параметров оптимизации.
После добавления носителей все заведенные точки должны попасть на единую карту:
• точки продаж отмечаются одним способом
• точки продаж конкурентов - другим
• рекламные носители - третьим.
В одном из вариантов реализации около каждой точки продаж рисуется радиус, обозначающий зону влияния на продажи заданной точки.
В качестве параметров оптимизации могут быть:
• бюджет по одному из сценариев:
Figure 00000001
фиксированный бюджет с учетом максимизации совокупной проходимости ООН-носителей
Figure 00000001
минимальный бюджет с учетом заданной совокупной проходимости ООН-носителей
• требуемые медийные характеристики по одному из сценариев:
Figure 00000001
выбрать носители, исходя из предположения, что рекламу должны увидеть люди, которые ходят в магазины конкурентов
Figure 00000001
выбрать носители, исходя из предположения, что рекламу должны увидеть люди, которые ходят в магазины сети
• дополнительные параметры по владельцам:
Figure 00000001
оптимизированная адресная программа должна содержать как можно меньше владельцев
В одном из вариантов реализации в результате оптимизации может быть сгенерирована таблица медиапланов, которые подходят под задачу оптимизации.
Таким образом, использование актуальных данных о поведении потенциального потребителя, получаемых от операторов телекоммуникационных сетей, вместо исторических данных о ранее реализованных рекламных компаниях, позволяет оперативно учитывать такие факторы как изменение географического ландшафта или погодных условий, сохраняя при этом возможность исторического анализа данных.
Целевая погрешность прогноза в размере составляет не более 10%. Были произведены испытания, которые подтвердили вышеуказанный факт. Результаты в Таблице 1.
Figure 00000002
Специалисту в данной области, очевидно, что конкретные варианты осуществления системы оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики были описаны здесь в целях иллюстрации, допустимы различные модификации, не выходящие за рамки и сущности объема технического решения.

Claims (1)

  1. Система оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики, содержащая объединенные общей шиной данных: блок оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики, выполненный с возможностью: получения из каталога рекламных носителей рекламных носителей, доступных для закупки в соответствии со входными ограничениями и информации о маршрутах размещения рекламных носителей, получения из базы сотовых операторов и базы Глонасс данных о целевой аудитории, геообъектах и информации о перемещениях целевой аудитории, очистки полученных данных с исключением тех людей, которые не являются целевой аудиторией, получения списка рекомендуемых к закупке рекламных носителей с учетом проходимости через них целевой аудитории на основании полученной информации, получения предварительного бюджета закупки, процессор, считывающий и выполняющий машинные инструкции (программы) с блоков постоянного хранения данных, временного хранения данных, блок постоянного хранения данных, представляющий собой постоянное запоминающее устройство, блок временного хранения данных, представляющий собой оперативное запоминающее устройство, обеспечивающее временное хранение данных, схему питания, соединенную с блоком питания.
RU2017108792U 2017-07-21 2017-07-21 Система оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики RU176965U1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017108792U RU176965U1 (ru) 2017-07-21 2017-07-21 Система оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017108792U RU176965U1 (ru) 2017-07-21 2017-07-21 Система оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU176965U1 true RU176965U1 (ru) 2018-02-02

Family

ID=61186771

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017108792U RU176965U1 (ru) 2017-07-21 2017-07-21 Система оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU176965U1 (ru)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011094734A2 (en) * 2010-02-01 2011-08-04 Jumptap, Inc. Integrated advertising system
RU130727U1 (ru) * 2012-10-05 2013-07-27 Общество с ограниченной ответственностью "Бизнес Центр "Видео Интернешнл" Автоматизированная система создания структуры и размещения рекламных кампаний
RU130737U1 (ru) * 2012-12-05 2013-07-27 Общество с ограниченной ответственностью "Бизнес Центр "Видео Интернешнл" Устройство управления сделками в автоматизированной системе размещения рекламы
US9058619B2 (en) * 2011-05-19 2015-06-16 Purushottaman Nandakumar System and method for measurement, planning, monitoring, and execution of out-of-home media
WO2016076863A1 (en) * 2014-11-12 2016-05-19 Frommann Christopher Walther Media planning system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011094734A2 (en) * 2010-02-01 2011-08-04 Jumptap, Inc. Integrated advertising system
US9058619B2 (en) * 2011-05-19 2015-06-16 Purushottaman Nandakumar System and method for measurement, planning, monitoring, and execution of out-of-home media
RU130727U1 (ru) * 2012-10-05 2013-07-27 Общество с ограниченной ответственностью "Бизнес Центр "Видео Интернешнл" Автоматизированная система создания структуры и размещения рекламных кампаний
RU130737U1 (ru) * 2012-12-05 2013-07-27 Общество с ограниченной ответственностью "Бизнес Центр "Видео Интернешнл" Устройство управления сделками в автоматизированной системе размещения рекламы
WO2016076863A1 (en) * 2014-11-12 2016-05-19 Frommann Christopher Walther Media planning system

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6768894B2 (ja) マーケティング上のモバイル広告供給に関するシステムと方法
Becker et al. Modeling free-floating car-sharing use in Switzerland: A spatial regression and conditional logit approach
US11935082B2 (en) Discovering neighborhood clusters and uses therefor
Mejia-Dorantes et al. Transportation infrastructure impacts on firm location: the effect of a new metro line in the suburbs of Madrid
Trépanier et al. Individual trip destination estimation in a transit smart card automated fare collection system
Daddio Maximizing bicycle sharing: An empirical analysis of capital bikeshare usage
US20180121958A1 (en) Navigation system with dynamic geofence marketplace mechanism and method of operation thereof
US10623888B2 (en) Computing system with crowd prediction mechanism and method of operation thereof
US20180276701A1 (en) Virtual resource processing method, server, and storage medium
US20150339595A1 (en) Method and system for balancing rental fleet of movable asset
JP2018028729A (ja) 決定装置、決定方法、及び決定プログラム
CN105893537A (zh) 地理信息点的确定方法和装置
CN108549976A (zh) 智慧旅游大数据分析方法
JP2020537252A (ja) 類似のモバイル装置を予測するためのシステムと方法
CN111492385A (zh) 停车管理系统
KR20180134553A (ko) 혼잡도 제공 시스템 및 방법
EP3014491A1 (en) Displaying demographic data
Teixeira et al. Spatio-temporal dynamics in airport catchment areas: The case of the New York Multi Airport Region
Wu et al. Modeling shopping center location choice: shopper preference–based competitive location model
US10959041B1 (en) Traffic analysis of mobile phones partitioned by geohash
Kahlen et al. Optimal prepositioning and fleet sizing to maximize profits for one-way transportation companies
CN114693351A (zh) 信息预测方法、装置以及电子设备
Kim Discovering spatiotemporal usage patterns of a bike-sharing system by type of pass: a case study from Seoul
Ma et al. Modeling the impact of transit fare change on passengers’ accessibility
RU176965U1 (ru) Система оптимизации медиапланирования на основе геоаналитики

Legal Events

Date Code Title Description
MM9K Utility model has become invalid (non-payment of fees)

Effective date: 20190722

NF9K Utility model reinstated

Effective date: 20201224