Accelerated  Onramps:  Leaving  Learning  Budgets  Behind  

Who  We  Are  

2  

Planning  Process  Today  

3  

Optimizing  a  Hypothetical  Audience  

4  

Males  18-­‐35  

5  5  

Learn  Budget  Training  

Move  the  Learn  Phase  into  the  Planning  Cycle  

6  

   Patterns  of  Historical  Openings  Accoun

t  ope

nings  

Account  Openings  by  Date  

Explain  the  Outliers  

8  

 Plan  Budget  Where  it  Makes  an  Impact  

9  

0  

50  

100  

150  

200  

250  

300  

350  

400  

450  

0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20  21   22   23   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20  21   22   23   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20  21   22   23  

Accou

nt  Ope

ning

s  

Hour  Est  

Account  Openings  per  Hour:  Sell-­‐off  Week  vs.  Typical  Monday  -­‐  Wednesday  

Sell  Off   Average  

Examine  Trends  

10  

0.00%  

0.20%  

0.40%  

0.60%  

0.80%  

1.00%  

1.20%  

1.40%  

1.60%  

0   2   4   6   8   10  12  14  16  18  20  22   0   2   4   6   8   10  12  14  16  18  20  22   0   2   4   6   8   10  12  14  16  18  20  22   0   2   4   6   8   10  12  14  16  18  20  22   0   2   4   6   8   10  12  14  16  18  20  22   0   2   4   6   8   10  12  14  16  18  20  22   0   2   4   6   8   10  12  14  16  18  20  22  

Monday   Tuesday   Wednesday   Thursday   Friday   Saturday   Sunday  

Accou

nt  Ope

ning

s  

Hour  Est  

Account  Openings  by  Hour  of  Week  

Investigate  the  Path  to  Conversion  

6am   8am   10am   12pm   2pm   4pm   6pm   8pm  

Where  are  additional  opportunities  to  target?    

 

 

 

 

 

12  

Additional  opportunities  exist  in  France,  Canada,  Philippines,  Indonesia,  Malaysia  and  Singapore.    

Europe:  France  is  another  European  country  with  pixel  fires  greater  a  thousand.    

 

North  America:  Canada  has  significant  amount  of  pixel  fires  compared  to  rest  of  the  

world.  

 

SE  Asia:  Philippines  had  comparable  pixel  fires  to  Japan.  

Indonesia,  Malaysia  and  Singapore  collectively  had  more  

pixel  fires  than  Japan.  

 

Identify  the  Brand’s  Geographical  Footprint  

13  

Where  will  DR  campaigns  be  successful?  Where  is  awareness  needed?  

What  are  the  general  US  geographical  trends?    

14  

Drill  Down  to  the  City  Level  to  Create  Custom  Geo  White  and  Black  Lists  

IP  RangeTargeting  

Actual  IP  Model  Results  

High-­‐Value  User  fullpath   relevance   Type  Audience  Profiles  >  B2B  Data  -­‐  Func9onal  Area  >  Finance  >  Investment  Banking   88.72  Occupa9on  Travel  >  Interest  >  Flights  >  First  Class   81.99  Past  Purchase  In-­‐Market  >  Retail  >  Business  &  Office  >  Healthcare,  Lab  &  Life  Science   70.21  Occupa9on  Audience  Profiles  >  B2B  Data  -­‐  Industry  >  Finance  >  Investment  Banking   67.73  Occupa9on  Lotame_OCR  Op9mized  >  Age  >  21-­‐29_M   49.35  Demographic  Audience  Profiles  >  Automo9ve  >  Land  Rover  New  Car  Shopper   43.18  Past  Purchase  Branded  Data  >  Experian  >  Past  Purchase  >  High  Price  Jewelry/Accessories  >  Number  of  Purchases:  5-­‐999   34.82  Past  Purchase  Demographics  >  Occupa9on  >  Business  Services   34.00  Occupa9on  Branded  Data  >  Acxiom  >  Basic  Rate  >  ACXM  Demographic  >  Job  Role  >  Re9red   31.29  Occupa9on  Demographics  >  Career  >  Engineering   28.44  Occupa9on  interests  >  educa9on  >  graduate  school  >  extreme   27.50  Demographic  Branded  Data  >  Forbes  >  Forbes.com  >  Entrepreneurs   26.82  Occupa9on  Branded  Data  >  Acxiom  >  Basic  Rate  >  ACXM  Demographic  >  Children  Age  and  Gender  >  Age  >  16-­‐17  >  Male  child  16  -­‐  17   26.65  Demographic  US  >  TRB_US_ITRS_Personal_Finance~Financial_News   22.54  Finance  Branded  Data  >  Webbula  >  Demographic  >  Employment  >  Occupa9on  >  Mid-­‐Level-­‐Management  >  Manager   22.11  Occupa9on  Branded  Data  >  Dataline  >  Purchasing  Interest  >  Golf  Products  Purchasing  Interest   21.92  Past  Purchase  MasterCard  >  Top  Tier  Spender  >  Restaurant  -­‐  Mid-­‐Range  and  Non-­‐Chain  Restaurants   21.77  Past  Purchase  B2B  Predic9ve  Signals  >  Technology  >  Virtualiza9on   21.48  Interest  purchase  intent  >  travel  >  vaca9on  rentals  >  strong  affinity   21.27  Past  Purchase  Interest  >  Finance  >  Markets  >  Finance  -­‐  Markets  -­‐  Mutual  Funds   17.46  Finance  Global  >  B2B  Demo  >  Industry  >  Real  Estate  >  Residen9al   17.34  Occupa9on  In-­‐Market  >  Retail  >  Electronics   17.33  Past  Purchase  Nielsen  TV  >  Genre  >  News  -­‐  Light  Viewers   17.00  Interest  Branded  Data  >  Financial  Audiences  >  Ac9ve  Traders  >  ETFs   16.74  Finance  Global  >  B2B  Demo  >  Industry  >  Real  Estate   16.56  Occupa9on  Branded  Data  >  Analy9cs  IQ  >  Finance  >  Annual  Discre9onary  Spending  on  Reading   16.26  Past  Purchase  Interest  >  Politcs      >  Poli9cs  -­‐  Poli9cal  Views  -­‐  Leans  right   15.44  Demographic  

17  

Low-­‐Value  User  Data  Segment Relevance Type Interest    >  Sports  >  Cricket 0.0148716 Interest Interest    >  Entertainment  >  Books 0.01521 Interest Interest    >  Food  Enthusiasts  >  Vegetarians  and  Vegans 0.0152249 Demographic Interest    >  Auto  Enthusiasts 0.0197282 Interest Demographic  >  Lifestyle    >  With  Children 0.0206471 Demographic Branded  Data  >  Lotame  >  Technology  >  Android  Users 0.0375812 Past  Purchase Interest    >  Entertainment  >  Music  >  Music  -­‐  Interviews 0.041369 Interest Interest    >  Entertainment  >  Music  >  Music  -­‐  Songwriters 0.041369 Interest Interest    >  Entertainment  >  Music 0.0414357 Interest purchase  intent  >  music  >  extreme 0.0417575 Interest SEA  >  Interest  >  Arts  &  Entertainment 0.043351 Interest Interest  >  Shopping  >  Impulse  Buyers 0.0483746 Interest Nielsen  >  Scarborough  >  Retail  Shopping  -­‐  Shops  at  >  Sams  Club 0.0582562 Past  Purchase Branded  Data  >  Lotame  >  Ages  >  18-­‐24 0.0584328 Demographic Interest  >  EducaYon  >  College 0.0613546 Demographic CPG  >  Deli  Food  Buyers  >  Deli  Bulk  Meat 0.0694407 Past  Purchase Branded  Data  >  TARGUSinfo  AdAdvisor  >  Household  Products  >  Disposable  Diapers 0.0704916 Past  Purchase In-­‐Market  >  Retail  >  Shopping  Predictors  >  TransacYon  Predictors  >  Retail  >  Cell  Phones,  PDAs  &  Smartphones 0.0709293 Past  Purchase Branded  Data  >  Alliant  >  Women's  Interests  >  CosmeYcs/Beauty 0.0735624 Interest Interest  >  Home  &  Garden  >  Home  Furnishings  &  DecoraYng 0.0745872 Interest US  >  Premium  >  Social  >  Social  Influencers  >  Food 0.0769075 Past  Purchase US  >  Premium  >  Food  >  Social  >  Food  Influencers 0.0769541 Past  Purchase US  >  Reach  >  Food  >  Cooking 0.0788016 Interest Interest  >  Home  &  Garden 0.0798161 Interest Interest    >  Entertainment 0.0830019 Interest Branded  Data  >  Experian  >  Lifestyle  and  Interests  >  Pets  >  Cat  Owners  -­‐  Precision 0.0834827 Interest Smart  Segments  >  Shopping  Moms 0.085028 Demographic Nielsen  >  Scarborough  >  Retail  Shopping  -­‐  Shops  at  >  Victorias  Secret 0.0885594 Past  Purchase

18  

 Better  Targeting  Leads  to  Better  Performance  

19  

9/17/15  

9/18/15  

9/19/15  

9/20/15  

9/21/15  

9/22/15  

9/23/15  

9/24/15  

9/25/15  

9/26/15  

9/27/15  

9/28/15  

9/29/15  

9/30/15  

10/1/15  

10/2/15  

10/3/15  

10/4/15  

10/5/15  

10/6/15  

10/7/15  

10/8/15  

10/9/15  

10/10/15  

10/11/15  

10/12/15  

10/13/15  

10/14/15  

10/15/15  

10/16/15  

10/17/15  

10/18/15  

10/19/15  

10/20/15  

10/21/15  

10/22/15  

10/23/15  

10/24/15  

10/25/15  

10/26/15  

10/27/15  

10/28/15  

10/29/15  

10/30/15  

10/31/15  

11/1/15  

11/2/15  

11/3/15  

11/4/15  

11/5/15  

11/6/15  

11/7/15  

11/8/15  

Total  Account  Openings  vs.  A9ributed  Conversions  by  Date  

Openings   Conversions   Linear  (Conversions)  

20