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Étude de cas AWS Clean Rooms

The Weather Company et Lotame se sont associés pour "prévoir des insights plus approfondis" en utilisant AWS Clean Rooms. Cette collaboration a permis une analyse sécurisée des données, réduisant le temps de collecte d'insights de plusieurs mois à quelques jours et augmentant l'efficacité des requêtes de 7 fois, tout en renforçant les protections de la vie privée à des fins de marketing et de publicité.

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The Weather Company, un fournisseur leader de données et d'insights météorologiques, et Lotame, une entreprise de technologie de données, se sont associés pour "prévoir des insights plus approfondis" en tirant parti d'AWS Clean Rooms. Ce partenariat visait à générer des analyses d'audience riches à partir de données propriétaires sans compromettre la vie privée ni nécessiter d'importantes ressources d'ingénierie.

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The Weather Company, qui touche plus de 360 millions de personnes par mois via ses propriétés numériques et ses API, entretient un partenariat de longue date avec Lotame, utilisant sa plateforme de collaboration de données, Spherical. Bien que The Weather Company ait un processus optimal de collecte de données en temps réel pour ses propriétés Web, les données de son application mobile n'étaient pas entièrement intégrées à l'écosystème de Lotame. Pour remédier à cela, ils se sont associés à AWS Clean Rooms pour analyser les données de l'application mobile et découvrir des insights exploitables pour un client du secteur du voyage.

AWS Clean Rooms facilite la collaboration et l'analyse sécurisées de jeux de données collectifs entre entreprises et leurs partenaires, sans partager ni copier les données sous-jacentes. Cette capacité a permis à The Weather Company et à Lotame de réaliser de puissantes analyses de données à des fins de marketing et de publicité. L'initiative a entraîné une réduction significative du temps nécessaire à la collecte d'insights, passant de plusieurs mois à quelques jours, et une augmentation de 7 fois de l'efficacité des requêtes par rapport aux alternatives ETL héritées. Ce processus accéléré a permis aux chefs de produit d'obtenir des insights en quelques jours à l'aide de requêtes SQL de base, une tâche qui pouvait auparavant être dépriorisée dans les files d'attente d'ingénierie.

La collaboration a également permis un niveau de granularité des données plus approfondi dans l'analyse. The Weather Company peut désormais définir des contraintes de sortie et gérer la granularité des segments dans les résultats des requêtes, rendant ces données disponibles à Lotame pour un enrichissement ultérieur. Cela permet des comparaisons détaillées, telles que l'analyse des propensions de style de vie et de marque de différents segments de voyageurs, ce qui aide au positionnement des produits pour le secteur du voyage. De plus, les contrôles d'amélioration de la vie privée au sein d'AWS Clean Rooms répondent aux besoins évolutifs de protection des données dans l'espace technologique du marketing, garantissant que les deux parties conservent le contrôle individuel de leurs données.

Suite à la preuve de concept réussie, The Weather Company et Lotame explorent d'autres applications d'AWS Clean Rooms, notamment pour atteindre différents secteurs de clientèle et collaborer avec d'autres entreprises qui utilisent des services de données propriétaires similaires. Cette technologie fondamentale est considérée comme cruciale pour la construction de futures solutions de collaboration de données et de produits commerciaux.

  • CatégorieAutres outils IA

  • Collaborer en toute sécurité sur des jeux de données collectifs sans partager les données sous-jacentes

  • Analyser les données propriétaires à des fins de marketing et de publicité

  • Réduire le temps de collecte d'insights de plusieurs mois à quelques jours

  • Augmenter l'efficacité des requêtes de 7 fois

  • Renforcer les protections de la vie privée pour la collaboration de données

  • Permettre une granularité des données plus approfondie dans l'analyse

  • Faciliter l'expérimentation rapide et l'analyse des jeux de données de test

  • Rationaliser l'analyse des données en supprimant les obstacles opérationnels et d'ingénierie

  • Fournir des insights exploitables pour des secteurs de clientèle spécifiques

  • Soutenir le développement de solutions de données innovantes et de produits commerciaux

  • Analyse d'audience
  • Insights sur les performances des campagnes
  • Collaboration de données
  • Analyse améliorée de la vie privée
  • Développement de produits
  • Analyse de personas
  • Insights inter-secteurs

Chez Amazon

Avis sur Étude de cas AWS Clean Rooms

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