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Estudo de Caso AWS Clean Rooms

The Weather Company e Lotame fizeram uma parceria para "Prever Insights Mais Profundos" usando AWS Clean Rooms. Essa colaboração permitiu a análise segura de dados, reduzindo o tempo de coleta de insights de meses para dias e aumentando a eficiência de consulta em 7x, tudo isso enquanto aprimorava as proteções de privacidade para fins de marketing e publicidade.

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The Weather Company, um fornecedor líder de dados e insights meteorológicos, e Lotame, uma empresa de tecnologia de dados, colaboraram para "Prever Insights Mais Profundos" aproveitando o AWS Clean Rooms. Essa parceria visou gerar análises ricas de público a partir de dados de primeira parte sem comprometer a privacidade ou exigir extensos recursos de engenharia.

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The Weather Company, alcançando mais de 360 milhões de pessoas mensalmente por meio de suas propriedades digitais e APIs, tem uma parceria de longa data com a Lotame, utilizando sua plataforma de colaboração de dados, Spherical. Embora a The Weather Company tivesse um processo ideal de coleta de dados em tempo real para suas propriedades web, seus dados de aplicativos móveis não estavam totalmente integrados ao ecossistema da Lotame. Para resolver isso, eles fizeram uma parceria com o AWS Clean Rooms para analisar dados de aplicativos móveis e descobrir insights acionáveis para um cliente do setor de viagens.

O AWS Clean Rooms facilita a colaboração e a análise seguras de conjuntos de dados coletivos entre empresas e seus parceiros, sem compartilhar ou copiar os dados subjacentes. Essa capacidade permitiu que a The Weather Company e a Lotame realizassem análises de dados poderosas para fins de marketing e publicidade. A iniciativa resultou em uma redução significativa no tempo necessário para coletar insights, de meses para dias, e um aumento de 7x na eficiência de consulta em comparação com alternativas legadas de ETL. Esse processo acelerado permitiu que os gerentes de produto obtivessem insights em dias usando consultas SQL básicas, uma tarefa que anteriormente poderia ser despriorizada nas filas de engenharia.

A colaboração também permitiu um nível mais profundo de granularidade de dados na análise. A The Weather Company agora pode definir restrições de saída e gerenciar a granularidade de segmentos nos resultados de consulta, tornando esses dados disponíveis para a Lotame para enriquecimento adicional. Isso permite comparações detalhadas, como analisar propensões de estilo de vida e de marca de diferentes segmentos de viajantes, o que ajuda no posicionamento de produtos para o setor de viagens. Além disso, os controles de aprimoramento de privacidade dentro do AWS Clean Rooms abordam as necessidades em evolução de proteção de dados no espaço de tecnologia de marketing, garantindo que ambas as partes mantenham o controle individual sobre seus dados.

Após a prova de conceito bem-sucedida, a The Weather Company e a Lotame estão explorando mais aplicações do AWS Clean Rooms, incluindo o alcance de diferentes verticais de clientes e a colaboração com outras empresas que utilizam serviços de dados de primeira parte semelhantes. Essa tecnologia fundamental é vista como crucial para a construção de futuras soluções de colaboração de dados e produtos comerciais.

  • CategoriaOutras ferramentas de IA

  • Colaborar com segurança em conjuntos de dados coletivos sem compartilhar dados subjacentes

  • Analisar dados de primeira parte para fins de marketing e publicidade

  • Reduzir o tempo de coleta de insights de meses para dias

  • Aumentar a eficiência de consulta em 7x

  • Aprimorar as proteções de privacidade para colaboração de dados

  • Permitir maior granularidade de dados na análise

  • Facilitar a experimentação e análise rápidas de conjuntos de dados de teste

  • Otimizar a análise de dados removendo obstáculos operacionais e de engenharia

  • Fornecer insights acionáveis para verticais de clientes específicas

  • Apoiar o desenvolvimento de soluções de dados inovadoras e produtos comerciais

  • Análise de Público
  • Insights de Desempenho de Campanha
  • Colaboração de Dados
  • Análise com Aprimoramento de Privacidade
  • Desenvolvimento de Produto
  • Análise de Persona
  • Insights Inter-Verticais

De Amazon

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