AdTheorent Holding Company, Inc. riporta i risultati degli utili per il secondo trimestre e i sei mesi conclusi il 30 giugno 2023
03 agosto 2023 alle 23:17
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AdTheorent Holding Company, Inc. ha riportato i risultati degli utili per il secondo trimestre e il semestre terminato il 30 giugno 2023. Per il secondo trimestre, l'azienda ha registrato un fatturato di 37,59 milioni di dollari rispetto ai 42,48 milioni di dollari di un anno fa. L'utile netto è stato di 8,08 milioni di dollari rispetto ai 57,78 milioni di dollari di un anno fa. L'utile base per azione da attività continuative è stato di 0,09 dollari USA rispetto ai 0,67 dollari USA di un anno fa. L'utile diluito per azione da attività continuative è stato di 0,09 dollari USA rispetto ai 0,62 dollari USA di un anno fa. Per i sei mesi, il fatturato è stato di 70,26 milioni di dollari rispetto ai 76,72 milioni di dollari di un anno fa. L'utile netto è stato di 2,86 milioni di dollari rispetto ai 16,04 milioni di dollari di un anno fa. L'utile base per azione da attività continuative è stato di 0,03 dollari USA rispetto ai 0,19 dollari USA di un anno fa. L'utile diluito per azione da attività continuative è stato di 0,03 dollari USA rispetto ai 0,17 dollari USA 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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