亮点
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基于AI的营销分析,以盈利的方式扩大广告规模
Admetrics是一个100%符合GDPR和CCPA的营销分析平台,旨在统一所有付费和有机流量来源,提供独特的基于AI的洞察,以提高广告效果。 通过包含超过100个指标的全面仪表板,获取对客户旅程的可操作洞察,将销售归因于正确的渠道,并通过数据驱动的决策。 使用Admetrics的集成统计引擎在各个渠道测试创意,受众和活动。
- 通过符合隐私的跟踪和归因,关闭iOS14+的跟踪漏洞。
- 理解广告级别的关键指标,如ROAS,POAS,CAC和50+更多。
- 在一个易于使用的仪表板中统一所有付费和未付费的性能数据。
- 通过我们的S2S集成,将数据反馈给Meta,提高效率。
- 使用基于AI的预测受众进行再营销和寻找潜在客户。
包含自动翻译的文本
定价
初创
$129 /月
每月超过2,000美元的广告支出的2%
- 仪表板
- 精细的数据探索
- 多触点归因模型
- 量化统计和实验
- 电子邮件和入职支持
14 天免费试用
增长
$399 /月
每月超过20,000美元的广告支出的1.5%
- 仪表板
- 精细的数据探索
- 多触点归因模型
- 量化统计和实验
- 电子邮件和入职支持
14 天免费试用
商业
$899 /月
每月超过70,000美元的广告支出的1%
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12 条评论
Super kompetentes Team und ein wirklich gutes Tool! Egal ob Attribution oder BI, das Team weiß wirklich wovon sie reden.
Wir arbeiten bereits seit einigen Monaten mit Admetrics zusammen und sind sehr zufrieden. In der Vergangenheit hatten wir bereits zahlreiche Attributions Tools getestet und hatten leider nie einen passenden Anbieter gefunden. Mit Hilfe von Admetrics konnten wir unsere Effizienz in allen Kanälen deutlich steigern. Wir können nun Customer Journeys besser nachvollziehen und unsere Werbemaßnahmen kanalübergreifend anpassen. Bei den Optimierungen unserer Kampagnen vertrauen wir meist auf den "Efficiency Score". Der Efficiency Score erlaubt es uns schnell auf Performance Veränderungen in adsets zu reagieren. Damit konnten wir in den letzten Wochen sichtbare Erfolge sowohl im paid social, als auch paid search verzeichnen. Klare Empfehlung von PAUL VALENTINE
Super impactful when it comes to comparing channels / campaigns / Ad sets / Ads. You can run any report you can imagine. Select different attributions setting to see the impact of each given channel. Team is super helpful and super responsive!
Admetrics is a very good app to summarize and analyze the marketing performance of our different marketing channels. It helps us to scale our campaigns more accurately and profitably.
We definitely recommend it!
Gutes Tool, um die Marketing-Steuerung zu verbessern und auf Gewinn und nicht Umsatz zu optimieren. Wer mit Shopify arbeitet, kann hier sehr gut Attribution und db1/db2-Analysen umsetzen.