What is Proxima?
Proxima использует предсказательную аналитику данных для революции в маркетинговых стратегиях. Основанная на AI Audiences, функции, которая максимизирует эффективность рекламы за счет предсказательных аналитических данных из миллионов транзакций электронной коммерции, маркетологи получают незабываемое преимущество. С помощью Intelligence Beta от Proxima компании разблокируют прибыльный рост, углубляя понимание клиентов. Эта инновация не только масштабирует маркетинг эффективно, но и оптимизирует пожизненную ценность клиента, позволяя брендам масштабироваться прибыльно, не жертвуя эффективностью.
Ключевые особенности:
AI Audiences: Флагманская функция Proxima создает гипертаргетированные, предсказательные аудитории для рекламных платформ, значительно улучшая производительность кампаний на основе богатых данных первой стороны более 70 миллионов покупателей электронной коммерции США.
Predictive Analytical Intelligence (Beta): Объединяет аналитику и генеративный ИИ для предоставления потребительских insights класса enterprise, помогая в принятии решений, которые стимулируют рост бренда, оптимизацию удержания и максимальную ценность от жизненного цикла клиента.
Shopper Universe Data: Агрегирует данные о вовлечении и транзакциях из сети более 12 000 магазинов электронной коммерции, чтобы открыть качественные insights, безопасно и анонимно, с использованием строгих мер шифрования и защиты.
Performance Metrics: Помогает снизить затраты на привлечение клиентов, с улучшением на 26% в CPA и увеличением ROAS на 31% по сравнению с таргетингом в платформе, что позволяет получить в 2-3 раза более прибыльную трату на платную рекламу.
Примеры использования:
Косметический бренд увеличил свои рекламные объявления в Meta более чем на 50% и наблюдал снижение CPA на 20% благодаря AI Audiences от Proxima.
Розничный продавец электроники повысил ROAS в Meta на 59% за счет использования аналитики данных Proxima.
Нишевая компания по производству спортивной одежды разблокировала весь потенциал своей стратегии привлечения клиентов, эффективно ориентируясь на высокоценных клиентов, которые в противном случае были бы упущены.
Заключение:
Proxima дает вашему бизнесу возможность масштабировать маркетинг эффективно и прибыльно. Разблокируя возможности роста и максимизируя пожизненную ценность клиента, она снижает затраты на привлечение клиентов, одновременно повышая эффективность рекламы. Испытайте будущее маркетинга, управляемого данными, - используйте AI Audiences и Intelligence Beta, чтобы революционизировать свою маркетинговую тактику уже сегодня.
Часто задаваемые вопросы:
В: Можно ли легко интегрировать AI Audiences от Proxima в существующие рекламные платформы?
A: Да, AI Audiences от Proxima отлично совместимы с основными рекламными платформами, позволяя вам легко создавать и развертывать целевые аудитории.
В: Как Proxima гарантирует безопасность и конфиденциальность при обработке конфиденциальных данных электронной коммерции?
A: Proxima использует сквозное шифрование, анонимизацию и методы хеширования для безопасного управления данными клиентов, придерживаясь подхода, ориентированного на конфиденциальность, в соответствии с лучшими отраслевыми практиками.
В: Какого рода улучшения производительности можно ожидать от Proxima по сравнению с таргетингом в платформе?
A: По сравнению с инструментами таргетинга в платформе Proxima обеспечивает в среднем на 26% более низкий CPA и увеличивает ROAS на 31%, что значительно повышает эффективность и прибыльность рекламы.
More information on Proxima
Launched
2017-12
Pricing Model
Paid
Starting Price
$1,000/mo
Global Rank
1792191
Follow
Month Visit
14.1K
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,HubSpot Analytics,Microsoft Clarity,Plausible Analytics,Webflow,Amazon AWS CloudFront,JSDelivr,Google Fonts,jQuery,Gzip,OpenGraph,HSTS,Intercom
Top 5 Countries
60.03%
11.16%
6.36%
5.5%
5.34%
United States
India
Pakistan
Canada
Taiwan
Traffic Sources
6.67%
1.17%
0.12%
7.59%
33.56%
50.76%
social
paidReferrals
mail
referrals
search
direct
Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Proxima was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-08-24.
Related Searches
