AdTheorent Holding Company, Inc. meldet Ergebnis für das zweite Quartal und die sechs Monate bis zum 30. Juni 2023
Am 03. August 2023 um 23:17 Uhr
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AdTheorent Holding Company, Inc. meldete die Ergebnisse für das zweite Quartal und die sechs Monate bis zum 30. Juni 2023. Für das zweite Quartal meldete das Unternehmen einen Umsatz von 37,59 Millionen USD gegenüber 42,48 Millionen USD vor einem Jahr. Der Nettogewinn betrug 8,08 Mio. USD gegenüber 57,78 Mio. USD vor einem Jahr. Der unverwässerte Gewinn je Aktie aus fortgeführten Geschäftsbereichen betrug 0,09 USD gegenüber 0,67 USD im Vorjahr. Der verwässerte Gewinn pro Aktie aus den fortzuführenden Geschäftsbereichen betrug 0,09 USD gegenüber 0,62 USD vor einem Jahr. In den sechs Monaten betrug der Umsatz 70,26 Mio. USD gegenüber 76,72 Mio. USD vor einem Jahr. Der Nettogewinn belief sich auf 2,86 Millionen USD gegenüber 16,04 Millionen USD vor einem Jahr. Der unverwässerte Gewinn pro Aktie aus den fortzuführenden Geschäftsbereichen belief sich auf 0,03 USD gegenüber 0,19 USD vor einem Jahr. Der verwässerte Gewinn pro Aktie aus den fortzuführenden Geschäftsbereichen betrug 0,03 USD gegenüber 0,17 USD vor einem Jahr.
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AdTheorent Holding Company, Inc. nutzt fortschrittliche Technologie für maschinelles Lernen und datenschutzfreundliche Lösungen, um Werbekampagnen für Vermarkter zu erstellen. Die fortschrittliche, auf maschinellem Lernen basierende Media-Buying-Plattform des Unternehmens bildet die Grundlage für Predictive Targeting, Predictive Audiences, Geo-Intelligenz, Audience-Extension-Lösungen und interne Kreativkapazitäten. Die Produktpalette und die flexiblen Transaktionsmodelle des Unternehmens nutzen ausschließlich nicht sensible Daten und konzentrieren sich auf den Vorhersagewert von maschinellen Lernmodellen. Sie ermöglichen es den Werbetreibenden, die qualifiziertesten potenziellen Verbraucher zu identifizieren und gleichzeitig das optimale kreative Erlebnis zu bieten, um überragende Ergebnisse zu erzielen, die sich an den realen Geschäftszielen des jeweiligen Werbetreibenden orientieren. Im Mittelpunkt der Ad-Targeting- und Kampagnen-Optimierungsmethoden des Unternehmens stehen maßgeschneiderte maschinelle Lernmodelle für jede Kampagne, die historische und Echtzeitdaten nutzen, um zukünftige Konversionsmaßnahmen der Verbraucher für jede digitale Werbeeinblendung vorherzusagen.
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