AdTheorent Holding Company, Inc. annonce ses résultats pour le troisième trimestre et les neuf mois clos le 30 septembre 2023
Le 07 novembre 2023 à 23:16
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AdTheorent Holding Company, Inc. a publié ses résultats pour le troisième trimestre et les neuf mois clos le 30 septembre 2023. Pour le troisième trimestre, la société a déclaré un chiffre d'affaires de 40,89 millions USD, contre 37,58 millions USD il y a un an. La perte nette s'est élevée à 4,19 millions USD, contre un bénéfice net de 5,73 millions USD l'année précédente. La perte de base par action des activités poursuivies s'est élevée à 0,05 USD, contre un bénéfice de base par action des activités poursuivies de 0,07 USD il y a un an. La perte diluée par action des activités poursuivies s'est élevée à 0,05 USD, contre un bénéfice dilué par action des activités poursuivies de 0,06 USD il y a un an. Pour les neuf premiers mois de l'année, le chiffre d'affaires s'est élevé à 111,15 millions d'USD, contre 114,3 millions d'USD il y a un an. La perte nette s'est élevée à 1,34 million d'USD, contre un bénéfice net de 21,76 millions d'USD il y a un an. La perte de base par action des activités poursuivies s'est élevée à 0,02 USD, contre un bénéfice de base par action des activités poursuivies de 0,25 USD il y a un an. La perte diluée par action des activités poursuivies s'est élevée à 0,02 USD, contre un bénéfice dilué par action des activités poursuivies de 0,23 USD il y a un an.
AdTheorent Holding Company, Inc. utilise une technologie avancée d'apprentissage automatique et des solutions de protection de la vie privée pour proposer des campagnes publicitaires aux professionnels du marketing. La plateforme d'achat de médias de la société, basée sur l'apprentissage automatique, alimente son ciblage prédictif, ses audiences prédictives, sa géo-intelligence, ses solutions d'extension d'audience et sa capacité créative interne. N'utilisant que des données non sensibles et se concentrant sur la valeur prédictive des modèles d'apprentissage automatique, la suite de produits et les modèles de transaction flexibles de la société permettent aux annonceurs d'identifier les consommateurs potentiels les plus qualifiés, associés à une expérience créative optimale, afin d'obtenir des résultats supérieurs, mesurés en fonction des objectifs commerciaux réels de chaque annonceur. Au cur de ses méthodes de ciblage publicitaire et d'optimisation des campagnes, l'entreprise construit des modèles d'apprentissage automatique personnalisés pour chaque campagne en utilisant des données historiques et en temps réel pour prédire les futures actions de conversion des consommateurs pour chaque impression publicitaire numérique.
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