我在这段简短的（不到 5 分钟）视频中讨论了 Demandbase 的 B2B DSP（名为 Piper ）的价值。
以下是一些关键要点：
B2B DSP 能做什么而 B2C DSP 不能做？
与 B2C DSP 不同，B2B DSP 利用 ABM 平台生成的数据洞察和优化的帐户配置文件。这种数据连接提供了多种好处，如下所示：
ABM 平台可生成关键洞察，帮助识别和定位重要的市场账户。 由于 B2C DSP 未连接到 ABM 源数据，因此它们的覆盖范围不太集中。如果您致力于真正的端到端 ABM 执行，请考虑将您的程序化广告支出与更注重品牌的计划分开。
B2B DSP 可以更清楚地了解广告效果。B2C平台缺乏衡量 ABM 相关广告活动成功的关键指标的可见性。使用 B2C DSP，您无法确定是否已将广告投放到目标帐户。此外，您无法衡量提升度和参与度等关键指标，也无法确认出价是否针对站内和站外意图进行了优化。
B2B DSP 绩效报告深入分析了目标账户中关键决策者的参与度。另一方面，代理交易平台和主流 DSP（如 MediaMath 和 The Trade Desk）——尽管是 B2C 程序化广告活动的优秀平台——却缺乏创建和优化基于账户的广告计划所需的报告深度或背景。它们旨在根据个人用户和相似用户之前的行为来定位他们，而不是接触和吸引购买委员会。而且它们几乎完全基于 cookie 重定向来实现这一点。
借助 B2B DSP，通过将您的 SaaS 许可证和广告活动支出结合在一个端到端 ABM 合作伙伴之下，可以实现规模经济。
为什么B2C平台的基于账户的营销效率低下？
Demandbase 的大多数竞争对手主要与 B2C 程序化技术合作。因此，他们采用第三方单点解决方案，然后要么在从其平台导出的第一方 ABM 数据上分层，要么购买基于 Bombora 标签的抽样意图细分，要么从 Oracle Data Cloud 和其他通常为 B2C 构建的提供商那里购买现成的细分。我们还知道他们最终会将用户归类到所有可以想象的类别中，因为他们使用基于样本的概率方法，克罗地亚电话号码资源 而不是 Demandbase 使用的企业统计、IP 识别和 cookie 跟踪确定性方法。
虽然您可以在 B2C DSP 和交易台中设置某些定位参数，但您无法从源头优化算法。因此，B2C DSP 总是被动响应，并过度优化您在核心技术之上分层的少数可用 ABM 数据点。
Demandbase 的广告有何特别之处？
我们以真正的端到端解决方案为荣，而不是将第三方细分市场分层的单点解决方案，这些细分市场通常包含不可靠且无针对性的 B2C 数据。我们不是媒体代理机构，也不想与您的代理机构竞争。相反，我们与您的代理机构合作，以实现您的 ABM 成果。
此外，我们不会计费或报告来自非人类来源的点击，无论其目的是什么，无论是来自恶意机器人还是创意验证器。您可以跟踪所有用户活动，直至帐户级别。
借助 Demandbase 的 B2B DSP Piper，从平台到竞标者的所有信号和优化都以 ABM 结果为中心。Piper 是我们平台的无缝扩展，从头开始构建，以实现 ABM 执行。
