A modelagem personalizada do AWS Clean Rooms ML já está disponível | Gere insights preditivos usando seus próprios dados e modelos de machine learning (ML) em uma colaboração em salas limpas »

AWS Clean Rooms ML

Aplique ML com seus parceiros sem compartilhar os dados subjacentes
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O AWS Clean Rooms ML ajuda você e seus parceiros a aplicar controles que reforçam a privacidade para proteger seus dados proprietários e modelos de ML, além de gerar insights preditivos, e tudo isso sem compartilhar nem copiar dados brutos ou modelos uns dos outros. Com a modelagem personalizada do AWS Clean Rooms ML, você e seus parceiros podem trazer um modelo personalizado de ML para treinamento e inferência usando dados e algoritmos primários para aplicar previsões de ML em grande escala sem precisar compartilhar propriedade intelectual confidencial. Você também pode usar um modelo por semelhança criado pela AWS e convidar seus parceiros a trazer uma pequena amostra dos próprios registros para uma colaboração a fim de gerar um conjunto expandido de registros semelhantes e, ao mesmo tempo, proteger você e os dados subjacentes do seu parceiro.

Apresentação do AWS Clean Rooms ML

Benefícios do AWS Clean Rooms ML

Com o AWS Clean Rooms ML, seus dados são usados apenas para treinar o modelo personalizado ou semelhante, e esses dados não são compartilhados entre colaboradores nem usados para treinar modelos da AWS. É possível remover os dados do Clean Rooms ML ou excluir um modelo personalizado, sempre que quiser, e aplicar controles de aprimoramento de privacidade para proteger os dados confidenciais trazidos para uma colaboração.
Com a modelagem personalizada do AWS Clean Rooms ML, é possível executar treinamento e inferência de ML através do uso de seus modelos, algoritmos e dados a fim de gerar informações preditivas com seus parceiros, sem precisar compartilhar os modelos ou algoritmos proprietários trazidos por você para uma colaboração.
Com a modelagem semelhante do AWS Clean Rooms ML, é possível treinar um modelo de ML personalizado de propriedade da AWS para você e seus parceiros. O modelo criado pela AWS foi criado e testado em uma ampla variedade de conjuntos de dados, como canais de notícias, comércio eletrônico e streaming de vídeo. Seus dados são usados apenas para treinar seu modelo, os dados não são compartilhados com nenhuma das partes, e você pode remover os dados ou excluir um modelo personalizado sempre que quiser.

Casos de uso

Os anunciantes podem incluir seus modelos e dados proprietários em uma colaboração no Clean Rooms e convidar os publicadores a agregar seus dados para treinar e implantar um modelo de ML personalizado que os ajude a aumentar a eficácia da campanha.

As instituições financeiras podem usar registros históricos de transações para treinar um modelo de ML personalizado e convidar parceiros para uma colaboração no Clean Rooms a fim de detectar transações fraudulentas.

Instituições de pesquisa e redes hospitalares podem encontrar candidatos semelhantes aos participantes de ensaios clínicos existentes para acelerar os estudos clínicos.

Marcas e editores podem modelar segmentos semelhantes de clientes no mercado e oferecer experiências publicitárias altamente relevantes.

Clientes e parceiros

Flywheel

A Xmars é uma plataforma avançada de gerenciamento de anúncios com IA que oferece às marcas, vendedores e agências vantagens incomparáveis na maximização dos retornos de seus gastos com publicidade na Amazon.

“Impulsionar o alcance incremental com alta precisão e escala de forma eficiente é a maior prioridade de nossos clientes. Com a solução AWS Clean Rooms ML, otimizada com dados da Nuvem de Marketing da Amazon (AMC), podemos criar públicos modelados altamente personalizados, projetados para prever a probabilidade de os usuários interagirem com um anúncio ou concluírem uma compra. Ao alcançar diretamente o público modelado por meio do Amazon DSP, essa abordagem do tipo traga seu próprio modelo (BYOM) resultou em um aumento de 34% na taxa de visualização da página de detalhes e 24% no valor das transações de compradores na Amazon. O AWS Clean Rooms realmente oferece mais possibilidades e flexibilidade para encontrarmos clientes potenciais de alto valor para nossos anunciantes.”

Tony Wang, cofundador da Xmars

A Flywheel é uma agência de comércio eletrônico para o varejo. Seu serviço, o melhor da categoria, combina expertise personalizada com soluções de software de ponta para atingir um objetivo único: impulsionar vendas incrementais, participação e lucratividade para nossos clientes na Amazon.

“O AWS Clean Rooms ML está melhorando nossa capacidade de medir a propensão de compra do usuário. O aprendizado profundo com proteção de privacidade nos permite capturar relações complexas entre usuários e suas jornadas de compra, permitindo uma segmentação mais precisa para nossas marcas. Pela primeira vez, podemos personalizar a jornada do comprador em nível individual, mantendo a privacidade e gerando melhores resultados para eles e nossos clientes.”

Dan Nealon, gerente sênior de ciência de dados, Flywheel

Xmars

A Nuvem de Marketing da Amazon (AMC) é uma aplicação de sala limpa da Amazon Ads, protegida e segura para privacidade, que atende a milhares de profissionais de marketing com analytics personalizada e entre canais. Os desenvolvedores podem usar as APIs da AMC para criar suas próprias ofertas, enquanto analistas podem interagir com uma interface de usuário disponível por meio do console da Amazon Ads.

“O AMC Audiences agora oferece novos públicos semelhantes personalizados com a tecnologia do AWS Clean Rooms ML, que podem ser ativados em campanhas no Amazon DSP e ajudar os anunciantes a obter um alcance de público incremental de acordo com suas metas. Desde seu lançamento, em outubro de 2023, esse recurso permitiu que uma marca líder de bens de consumo alcançasse novos consumidores potenciais e aumentasse o desempenho das campanhas.”

Paula Despins, vice-presidente de medição de anúncios da Amazon Ads

A Slalom é uma empresa global de consultoria de negócios e tecnologia.

“Estamos sempre buscando parcerias com nossos clientes publicadores para atualizar sua pilhas de tecnologias, de forma que eles possam aproveitar com mais facilidade todo o potencial de seus inventários de anúncios de alta qualidade. A modelagem de ML altamente precisa do AWS Clean Rooms ML é muito atraente à medida que os publicadores buscam maneiras de melhorar a eficácia da publicidade. O AWS Clean Rooms ML fornece uma interface fácil de usar que publicadores e marcas podem otimizar para identificar os usuários certos para uma campanha publicitária, ao mesmo tempo em que protegem dados confidenciais de ambas as partes.”

Mukesh Kumar, gerente geral da equipe global de tecnologia da Slalom

A Experian reúne, analisa e processa dados de crédito em grande escala para ajudar as empresas a tomar decisões mais inteligentes, as pessoas a obter acesso a serviços financeiros e os credores a minimizar os riscos.

“Como os profissionais de marketing e os publishers desejam maximizar o valor de seus dados próprios em um número cada vez maior de pontos de contato com os consumidores, nossos clientes querem soluções que possibilitem a interação de maneira eficaz e segura com os parceiros deles. O AWS Clean Rooms ML permite que nossos clientes profissionais de marketing usem seus dados próprios em combinação com nossos dados exclusivos de consumidores, como informações sobre compra de veículos, para encontrar usuários em potencial em sites de publishers que se assemelham aos melhores clientes atuais do profissional de marketing sem revelar dados confidenciais aos parceiros.”

Chris Feo, vice-presidente sênior de vendas da Experian

A Twilio Segment é uma plataforma líder de dados de clientes (CDP) que acelera o crescimento dos negócios dos clientes por meio da eficácia publicitária.

“Nunca foi tão importante concentrar-se em dados próprios em tempo real de alta qualidade à medida que as empresas lançam mais campanhas orientadas por IA. Nosso relatório recente mostra que 85% das empresas darão prioridade à captura e ao aproveitamento de dados próprios no próximo ano. Aproveitar a modelagem do AWS Clean Rooms ML ajuda a proteger os valiosos dados próprios dos nossos clientes, ao mesmo tempo em que os capacita a alcançar públicos de prospecção de alto valor por meio da colaboração com seus publicadores de mídia preferidos.”

Kathryn Murphy, vice-presidente sênior de produtos da Twilio Segment

A Affinity Solutions, líder em insights de compras do consumidor, usa dados de mais de 140 milhões de cartões para fornecer uma visão inédita dos gastos dos consumidores dos EUA, transformando dados em insights práticos que impulsionam a participação no mercado e o crescimento da receita.

“A Affinity Solutions está na vanguarda do equilíbrio entre privacidade e fornecimento de insights abrangentes sobre o consumidor. Com o AWS Clean Rooms ML, nossos clientes profissionais de marketing poderão aproveitar nosso conjunto de dados determinístico como dados de propagação para criar modelos de semelhanças avançados em combinação com seus próprios dados. Isso permite que as empresas identifiquem compradores em potencial entre plataformas, ao mesmo tempo em que cumprem as normas de privacidade e fornecem insights práticos e influentes para o atual mercado preocupado com a privacidade.”

Atul Chadha, diretor de tecnologia da Affinity Solutions

A The Weather Company fornece dados meteorológicos e insights para consumidores, marcas e empresas em todas as partes do mundo.

“A The Weather Company está testando o AWS Clean Rooms como uma maneira prática de permitir que os anunciantes analisem seus dados próprios junto com dados meteorológicos e usem o machine learning preditivo para identificar públicos engajados em grande escala com base no impacto do clima na vida diária das pessoas. O AWS Clean Rooms oferece um recurso simplificado que acelera o tempo de valorização, permitindo a criação de segmentos de semelhanças com apenas alguns cliques e, ao mesmo tempo, nos ajudando a proteger os dados de centenas de milhões de consumidores que visitam nossas propriedades digitais todos os meses.”

Dave Olesnevich, chefe de produtos publicitários da The Weather Company

A StellarAlgo é uma plataforma líder em nuvem para clientes do setor de esportes e público ao vivo, em parceria com mais de 110 propriedades na América do Norte, incluindo relacionamentos com as ligas NFL, NHL e NBA.

“Como líderes quando o assunto é ajudar as principais marcas de esportes e entretenimento ao vivo do mundo a entender, ampliar e monetizar seus públicos, estamos entusiasmados com o fato de o AWS Clean Rooms continuar a inovar rapidamente para permitir que nossos clientes tenham sucesso. A modelagem do AWS Clean Rooms ML ajuda nossos clientes a identificar consumidores potenciais de alto valor e a interagir com eles, possibilitando parcerias mais eficazes e ressonantes e, ao mesmo tempo, nos permitindo ajudar a proteger seus dados próprios confidenciais. “Estamos entusiasmados com o fato de o AWS Clean Rooms continuar a inovar rapidamente para permitir que nossos clientes tenham sucesso.”

Greg Sargent, vice-presidente sênior de parcerias esportivas da StellarAlgo

A BRIDGE é uma plataforma de marketing omnichannel baseada em pessoas que ajuda os clientes a comercializar para sua verdadeira audiência compradora.

 

“Nós da BRIDGE estamos entusiasmados em usar o AWS Clean Rooms ML para oferecer suporte ao nosso criador de audiência semelhante, permitindo que nossos clientes utilizem com segurança nossos conjuntos de dados de pessoas reais para entender melhor seus arquivos de CRM e encontrar o próximo consumidor. O AWS Clean Rooms ML contribui para a meta da BRIDGE de fornecer ferramentas de colaboração que priorizam a privacidade, melhoram a qualidade das informações dos consumidores e impulsionam resultados de marketing de maneira mais eficaz.”

Rob Rose, CEO da BRIDGE