AdTheorent Holding Company, Inc. und Miles Partnership gaben die Ergebnisse der digitalen Werbekampagne VISIT FLORIDA Sun Seekers bekannt. Ziel der Kampagne war es, Besuche und Einkäufe in Florida zu fördern und einen positiven Return on Ad Spend (RoAS) zu erzielen. Durch den Einsatz von AdTheorents Destination Sales Lift 360 konnte die Kampagne einen Umsatzanstieg von 363% und zusätzliche Umsätze in Höhe von $67 Mio. auf dem Markt erzielen und insgesamt einen RoAS von 513X erreichen.

AdTheorent setzte eine Mischung aus geräteübergreifenden Rich-Media-Display-Taktiken ein, die mithilfe der fortschrittlichen Predictive-Advertising-Plattform von AdTheorent gezielt ausgesteuert wurden. AdTheorent entwickelte maßgeschneiderte Machine-Learning-Modelle, die auf nicht-individuellen Statistiken basierten, um die Verbraucher zu identifizieren und zu erreichen, bei denen die Wahrscheinlichkeit eines Besuchs und eines Kaufs in Florida am höchsten ist. Während der Kampagne berücksichtigten die maßgeschneiderten Vorhersagemodelle von AdTheorent Hunderte von Datensignalen, um die Zielgruppe von VISIT FLORIDA anzusprechen, zu der Reiseinteressenten gehörten, die in wichtigen geografischen Gebieten wohnen, wie z.B. in Märkten innerhalb eines Radius von 900 Meilen um die Grenze zu Florida sowie in konkurrierenden Eroberungsmärkten.

Die benutzerdefinierten Vorhersagemodelle von AdTheorent berücksichtigten Datenelemente wie Anzeigenposition, Publisher, Geo-Intelligenz, nicht-individualisierte Nutzergeräteattribute, Standort-DMA, Tageszeit, Verbindungssignal und viele andere. Darüber hinaus analysierten die ML-Modelle kontextbezogene Signale in Echtzeit, um Verbraucher anzusprechen, die Interesse an Reisen zeigen, sowie Verbraucher, die speziell an Reisen zu alternativen Zielen interessiert sind. AdTheorent nutzte transaktionsbasierte Daten, um die Kampagnenleistung während der Kampagne zu optimieren. Nach der Kampagne maß AdTheorent die Auswirkungen der Kampagne auf die Umsätze innerhalb des Reiseziels, einschließlich der zugewiesenen Umsätze nach Händlerkategorie (Übernachtung, Gastronomie usw.).