库存预测 Collaboration¶
关于模板¶
库存预测模板可帮助出版商和广告商在安全的 Collaboration Data Clean Room 内预测广告库存可用性。通过分析广告商的需求与出版商的广告供应及受众数据,可准确预测未来的广告展示机会。这有助于出版商优化广告分配,避免广告库存滞销并最大化收入,同时使广告商了解关键人群和区域的覆盖情况,从而更好地规划广告活动。
此示例演示了两方协作,其中发布者是协作所有者,并提供数据产品和两个模板:一个分析模板和一个激活模板。广告商加入 Collaboration,关联自己的数据,并运行两个模板。
协作角色¶
协作者 |
角色 |
操作 |
|---|---|---|
出版商 |
所有者、数据提供商 |
注册数据产品(历史销售数据)、分析模板和激活模板。创建 Collaboration。广告商激活结果后,发布商查看并处理激活数据。 |
广告商 |
分析运行者、数据提供商(至自身) |
注册数据产品(当前库存水平)。加入 Collaboration,关联其数据,运行分析模板以查看预测结果,并运行激活模板将结果发送给出版商。 |
关键用例¶
广告展示次数预测: 预测特定受众群体的可用广告展示次数,从而优化广告活动规划。
受众定位: 识别并预测可触达受众的规模,从而优化广告投放和活动覆盖。
营销活动节奏和投放: 通过准确预测广告库存并避免预算不足,确保广告活动按计划、全面投放。
收益管理: 通过预测高需求广告库存并调整定价策略,实现收入最大化。
**零售需求规划**(跨行业示例):某个 CPG 品牌预测特定区域的消费者需求,帮助零售合作伙伴优化库存水平,防止缺货并提升销售额。
获取工作表和模板¶
下载工作表并将其安装在同一组织和同一云托管环境中的两个单独的 Snowflake 账户中。这些工作表展示了如何使用您可以使用和修改的库存预测模板创建和运行 Collaboration。广告商运行分析模板以查看预测结果,并可选择运行激活模板将结果发送到发布方的账户。
第 1 步:生成样本数据¶
通过运行 Python 示例数据生成器,在您的出版商账户和广告商账户中生成示例数据。
小技巧
要运行示例数据生成器,请执行以下操作:
在 Snowsight 中,转到 Projects > Worksheets > + > Python Worksheet。
将下载的文件内容粘贴到工作表中。
将 Handler 设置为
main,将 Return type 设置为String。使用您的值更新
DATABASE_NAME和SCHEMA_NAME变量。选择 Run。
第 2 步:运行出版商和广告商工作表¶
生成示例数据后,下载并运行出版商和广告商工作表。使用用于生成示例数据的相同角色运行这些工作表。请参阅将 SQL 工作表上传到您的 Snowflake 账户的说明。