AdTheorent Holding Company, Inc. riporta i risultati degli utili per il quarto trimestre e l'intero anno conclusosi il 31 dicembre 2021
03 marzo 2022 alle 22:06
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AdTheorent Holding Company, Inc. ha riportato i risultati dei guadagni per il quarto trimestre e l'intero anno conclusosi il 31 dicembre 2021. Per il quarto trimestre, la società ha riportato un fatturato di 55 milioni di dollari rispetto ai 47,11 milioni di dollari di un anno fa. L'utile netto è stato di 19,52 milioni di dollari rispetto ai 7,62 milioni di un anno fa. L'utile di base per azione da operazioni continue è stato di USD 0,31 rispetto a USD 0,13 di un anno fa. L'utile diluito per azione da operazioni continue è stato di USD 0,28 rispetto a USD 0,13 di un anno fa. Per l'intero anno, il fatturato è stato di USD 165,37 milioni rispetto a USD 121,02 milioni di un anno fa. L'utile netto è stato di 26,2 milioni di dollari rispetto ai 7,33 milioni di dollari di un anno fa. L'utile di base per azione da operazioni continue è stato di USD 0,43 rispetto a USD 0,12 di un anno fa. L'utile diluito per azione da operazioni continue è stato di USD 0,39 rispetto a USD 0,12 di un anno fa.
AdTheorent Holding Company, Inc. utilizza la tecnologia avanzata di apprendimento automatico e le soluzioni di privacy-forward per offrire campagne pubblicitarie ai marketer. La piattaforma di media buying avanzata dell'azienda, alimentata dal machine learning, alimenta il suo targeting predittivo, il pubblico predittivo, la geo-intelligenza, le soluzioni di estensione dell'audience e la capacità creativa interna. Sfruttando solo dati non sensibili e concentrandosi sul valore predittivo dei modelli di apprendimento automatico, la suite di prodotti e i modelli di transazione flessibili dell'Azienda consentono agli inserzionisti di identificare i potenziali consumatori più qualificati, abbinati all'esperienza creativa ottimale, per offrire risultati superiori, misurati in base agli obiettivi commerciali reali di ciascun inserzionista. Per quanto riguarda i metodi di ad-targeting e di ottimizzazione delle campagne, l'Azienda costruisce modelli di apprendimento automatico personalizzati per ogni campagna, utilizzando dati storici e in tempo reale per prevedere le future azioni di conversione dei consumatori per ogni impressione pubblicitaria digitale.
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