El modelado personalizado de AWS Clean Rooms ML ya está disponible | Genere información predictiva con sus propios modelos y datos de machine learning (ML) en una colaboración de salas limpias »

AWS Clean Rooms ML

Aplique ML con sus socios, sin compartir datos subyacentes
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AWS Clean Rooms ML lo ayuda a usted y a sus socios a aplicar controles que mejoran la privacidad para proteger sus datos y modelos de machine learning propios, al tiempo que genera información predictiva, todo ello sin compartir ni copiar los modelos o datos sin procesar. Con el modelado personalizado de AWS Clean Rooms ML, usted y sus socios pueden ofrecer un modelo de machine learning (ML) personalizado para el entrenamiento y la inferencia mediante el uso de datos y algoritmos propios, y aplicar las predicciones de ML a escala sin tener que compartir propiedad intelectual confidencial. También puede usar el modelo similar de AWS e invitar a sus socios a aportar una pequeña muestra de los registros para colaborar y obtener un conjunto más amplio de registros similares, a la vez que se protegen los datos subyacentes de ambos.

Introducción a AWS Clean Rooms ML

Beneficios de AWS Clean Rooms ML

Con AWS Clean Rooms ML, sus datos solo se utilizan para entrenar su modelo personalizado o similar, y sus datos no se comparten entre colaboradores ni se utilizan para entrenar modelos de AWS. Puede eliminar sus datos de Clean Rooms ML o eliminar un modelo personalizado cuando lo desee, y puede aplicar controles que mejoren la privacidad para proteger los datos confidenciales que aporta a una colaboración.
Con el modelado personalizado de AWS Clean Rooms ML, puede ejecutar el entrenamiento y la inferencia del ML utilizando sus modelos, algoritmos y datos para generar información predictiva con sus socios, sin tener que compartir los modelos o algoritmos propios que aporta a una colaboración.
Con el modelado similar a AWS Clean Rooms ML, puede entrenar un modelo de ML personalizado propiedad de AWS para usted y sus socios. El modelo creado por AWS se creó y probó en una amplia variedad de conjuntos de datos, como canales de noticias, comercio electrónico y streaming de video. Sus datos solo se usan para entrenar su modelo, los datos no se comparten con ninguna de las partes y puede eliminar sus datos o eliminar un modelo personalizado cuando lo desee.

Casos de uso

Los anunciantes pueden incorporar su modelo y sus datos propios a una colaboración de salas limpias e invitar a los editores a unir sus datos para entrenar e implementar un modelo de aprendizaje automático personalizado que les ayude a aumentar la eficacia de las campañas.

Las instituciones financieras pueden usar los registros históricos de transacciones para entrenar un modelo de aprendizaje automático personalizado e invitar a los socios a una colaboración de salas limpias para detectar transacciones fraudulentas.

Las instituciones de investigación y las redes de hospitales pueden encontrar candidatos similares a los participantes de ensayos clínicos existentes para acelerar los estudios clínicos.

Las marcas y los editores pueden modelar segmentos similares de clientes del mercado y ofrecer experiencias publicitarias muy relevantes.

Clientes y socios

Flywheel

Xmars es una plataforma avanzada de gestión de anuncios con tecnología de IA que ofrece a marcas, vendedores y agencias ventajas inigualables para maximizar la rentabilidad de su inversión publicitaria en Amazon.

“Impulsar el alcance incremental con alta precisión y a escala de manera eficiente es una de las principales prioridades de nuestros clientes. Con la solución de AWS Clean Rooms ML, enriquecida con datos de Amazon Marketing Cloud (AMC), podemos crear audiencias modeladas altamente personalizadas, diseñadas para predecir la probabilidad de que los usuarios interactúen con un anuncio o completen una compra. Al llegar directamente a la audiencia modelada a través de Amazon DSP, este enfoque BYOM (Bring-Your-Own Model, o “usa tu propio modelo”) aumentó la tasa de visualización de la página de detalles en un 34 % y el valor de las transacciones de los compradores en Amazon en un 24 %. AWS Clean Rooms realmente nos brinda más posibilidades y flexibilidad para descubrir clientes potenciales de alto valor para nuestros anunciantes”.

Tony Wang, cofundador en Xmars

Flywheel es una agencia minorista de comercio electrónico. Su servicio, el mejor de su clase, combina una experiencia personalizada con soluciones de software de vanguardia para lograr un objetivo singular: aumentar las ventas, la participación y la rentabilidad de nuestros clientes en Amazon.

“AWS Clean Rooms ML mejora nuestra capacidad para medir la propensión de compra de los usuarios. Gracias al aprendizaje profundo que protege la privacidad, podemos detectar relaciones complejas entre los usuarios y sus compras, lo que permite una segmentación más precisa para nuestras marcas. Por primera vez, podemos personalizar el recorrido de los compradores a nivel individual de una manera segura desde el punto de vista de la privacidad, lo que genera mejores resultados tanto para ellos como para nuestros clientes”.

Dan Nealon, gerente sénior de Ciencia de Datos en Flywheel

Xmars

Amazon Marketing Cloud (AMC) es una aplicación de sala limpia de Amazon Ads, segura y privada, que presta servicios a miles de profesionales del marketing mediante análisis personalizados entre canales. Los creadores pueden utilizar las API de AMC para crear ofertas propias, mientras que los analistas pueden interactuar con una interfaz de usuario disponible a través de la consola de Amazon Ad.

“AMC Audiences ofrece nuevas audiencias similares personalizadas, impulsadas por AWS Clean Rooms ML, que se pueden activar en las campañas de Amazon DSP y ayudan a los anunciantes a aumentar el alcance de la audiencia en línea con los objetivos. Desde su lanzamiento en octubre de 2023, esta capacidad permitió a una marca líder de CPG llegar a nuevos clientes potenciales y aumentar el rendimiento de la campaña».

Paula Despins, vicepresidenta de medidas de anuncios en Amazon Ads

Slalom es una empresa global de consultoría empresarial y tecnológica.

“Siempre buscamos asociarnos con nuestros clientes editores para actualizar la oferta tecnológica para que aprovechen más fácilmente todo el potencial del inventario de anuncios de alta calidad. El modelado de machine learning altamente preciso de AWS Clean Rooms ML es muy atractivo para los editores que buscan formas de mejorar la eficacia de la publicidad. AWS Clean Rooms ML brinda una interfaz fácil de usar que los editores y las marcas pueden utilizar para identificar los usuarios adecuados para una campaña publicitaria y, al mismo tiempo, proteger los datos confidenciales de ambas partes.»

Mukesh Kumar, General Manager of the Global Technology Team, Slalom

Experian recopila, analiza y procesa los datos crediticios a gran escala para ayudar a las empresas a tomar decisiones más inteligentes, a las personas a acceder a los servicios financieros y a los prestamistas a minimizar el riesgo.

“A medida que los profesionales del marketing y los editores intentan maximizar el valor que aportan los datos propios en un creciente número de puntos de contacto con los consumidores, nuestros clientes buscan soluciones que permitan una interacción eficaz y segura con los socios. AWS Clean Rooms ML permite a nuestros clientes especialistas en marketing utilizar los datos propios combinados con nuestros datos exclusivos de los consumidores, como la información sobre la compra de vehículos, para encontrar posibles usuarios en los sitios de editores que se parezcan a los mejores clientes actuales del vendedor sin revelar datos confidenciales a los socios.»

Chris Feo, SVP of Sales, Experian

Twilio Segment es una plataforma de datos de clientes (CDP) líder que acelera el crecimiento del negocio de los clientes a través de la eficacia de la publicidad.

“Nunca ha sido tan importante centrarse en datos propios de calidad y en tiempo real a medida que las empresas lanzan más campañas impulsadas por la IA. Nuestro informe reciente muestra que el 85% de las empresas priorizarán capturar y aprovechar mejor los datos de primera mano durante el próximo año. Aprovechar el modelado de AWS Clean Rooms ML ayuda a proteger los valiosos datos propios de nuestros clientes y, al mismo tiempo, les permite llegar a las audiencias potenciales de alto valor mediante la colaboración con sus editores de medios preferidos».

Kathryn Murphy, SVP of Product, Twilio Segment

Affinity Solutions, líder en información sobre las compras de los consumidores, utiliza los datos de más de 140 millones de tarjetas para ofrecer una visión sin precedentes del gasto de los consumidores estadounidenses, lo que transforma los datos en información útil que impulsa el crecimiento de la cuota de mercado y los ingresos.

“Affinity Solutions está a la vanguardia de la búsqueda de un equilibrio entre la privacidad y el suministro de información integral sobre los consumidores. Con AWS Clean Rooms ML, nuestros clientes especialistas en marketing podrán aprovechar nuestro conjunto de datos deterministas como datos iniciales para crear modelos similares avanzados en combinación con los datos propios. Esto permite a las empresas identificar los posibles compradores en todas las plataformas, mantener la adhesión a los estándares de privacidad y brindar información potente y práctica para el mercado actual, preocupado por la privacidad».

Atul Chadha, Chief Technology Officer, Affinity Solutions

The Weather Company brinda información y datos meteorológicos a consumidores, marcas y empresas de todo el mundo.

“The Weather Company está probando AWS Clean Rooms como una forma práctica de permitir a los anunciantes analizar los datos de primera mano junto con los datos meteorológicos y utilizar el machine learning predictivo para identificar audiencias comprometidas, a gran escala, según el impacto del clima en la vida diaria de las personas. AWS Clean Rooms ofrece una capacidad optimizada que acelera el tiempo de obtención de valor, lo que permite la creación de segmentos similares en unos pocos clics y, al mismo tiempo, nos ayuda a proteger los datos de los cientos de millones de consumidores que visitan mensualmente nuestras propiedades digitales».

Dave Olesnevich, Head of Advertising Products, The Weather Company

StellarAlgo es una plataforma en la nube para clientes líder del sector de los deportes y la audiencia en directo, la cual se asoció con más de 110 establecimientos en Norteamérica, incluidas las relaciones con las ligas de NFL, NHL y NBA.

“Como líderes en ayudar a las principales marcas de deportes y entretenimiento en vivo del mundo a entender, hacer crecer y monetizar las audiencias, estamos encantados de que AWS Clean Rooms siga innovando rápidamente para que nuestros clientes puedan tener éxito. El modelado de AWS Clean Rooms ML ayuda a nuestros clientes a identificar y captar clientes potenciales de alto valor, lo que les permite establecer asociaciones más eficaces y sólidas, a la vez que nos permite ayudar a proteger sus datos personales confidenciales. Estamos encantados de que AWS Clean Rooms siga innovando con rapidez para impulsar el éxito de nuestros clientes».

Greg Sargent, SVP Sports Partnerships, StellarAlgo

BRIDGE es una plataforma de marketing omnicanal basada en las personas que ayuda a los clientes a comercializar al verdadero público de compras.

 

“En BRIDGE, nos entusiasma utilizar AWS Clean Rooms ML para respaldar nuestro creador de audiencias similares, lo que permite a nuestros clientes aprovechar de forma segura nuestros conjuntos de datos de personas reales para comprender mejor sus archivos de CRM y encontrar a su próximo cliente. AWS Clean Rooms ML respalda el objetivo de BRIDGE de brindar herramientas de colaboración que mejoren la privacidad y la inteligencia del consumidor e impulsen los resultados de marketing de manera más eficaz».

Rob Rose, director ejecutivo de BRIDGE