¿Qué es AVM? El nuevo modelo de valorización de Admetricks
por Viviana Rivera en Feb 21, 2022 12:06:05 PM
El Adjusted Valuation Model, más conocido como AVM es nuestro modelo de inteligencia artificial que utiliza algoritmos predictivos entrenados para estimar la inversión publicitaria, impresiones de campaña, tarifas y tendencias del mercado publicitario digital.
¿Cómo funciona?
Es una metodología complementaria que ajusta nuestra valorización tomando como referencia la estimación de inversión digital reportada por agremiaciones como Interactive Advertising Bureau(IAB), Asociación de Agencias de Medios (AAM), Asociación Paraguaya de Agencias de Publicidad (APAP) y la Cámara Argentina de Agencias de Medios (CAAM), entre otras. Esto nos permite obtener una métrica de inversión digital alineada con la magnitud de cada mercado.
Empleamos 4 grupos de parámetros para ajustar nuestra valorización: Inversión digital del mercado, share entre medios, share entre desktop/mobile, estacionalidad mensual.
En que nos ayuda cada uno de estos parámetros:
- Inversión digital del mercado: Este parámetro nos permite definir el monto de inversión anual.
- Share de inversión entre medios: Esto nos ayuda a determinar la proporción en inversión que tienen las Redes Sociales, Video y Publicidad en Websites.
- Share entre desktop/mobile: Determina la proporción en inversión entre dispositivos.
- Estacionalidad mensual: Con esto podemos definir las variaciones de inversión por meses.
Al aplicar AVM buscamos mejorar nuestra estimación de inversión, consiguiendo una valorización más cercana a la realidad de cada mercado, adicionalmente mantenemos una consistencia entre nuestra estimación y los reportes de inversión total digital emitidos por las agremiaciones.
Ya hemos aplicado AVM en 10 países: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, España, México, Perú, Paraguay y Uruguay. En nuestra misión de entregar transparencia al mundo de la publicidad digital, continuaremos reinventándonos e innovando.
Conoce más sobre nuestros datos aquí.
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