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AWS Clean Rooms ML
Use ML con sus socios, sin compartir datos subyacentes
Información general
AWS Clean Rooms ML lo ayuda a usted y a sus socios a aplicar controles que mejoran la privacidad para proteger sus datos patentados y modelos de machine learning, 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, así como también aplicar las predicciones de ML a escala sin tener que compartir propiedad intelectual confidencial. También puede generar conjuntos de datos sintéticos para entrenar sus modelos de machine learning personalizados. Con AWS Clean Rooms ML, 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.
Beneficios de AWS Clean Rooms ML
Con AWS Clean Rooms ML, sus datos solo se utilizan para entrenar su modelo personalizado o un modelo 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, así como también 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.
Genere conjuntos de datos sintéticos que mantengan patrones estadísticos a partir de los datos originales sin tener que compartir sus datos subyacentes o modelos patentados. Con el modelado personalizado de AWS Clean Rooms ML, usted y sus socios pueden entrenar modelos de aprendizaje automático personalizados con conjuntos de datos sintéticos que tienen sujetos anónimos (como personas o entidades sobre las que se recopilaron datos) de los datos originales.
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 canales de streaming de videos. 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
Clientes y socios
Xmars
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
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
Amazon Ads
Amazon Marketing Cloud (AMC) es una aplicación de sala limpia de Amazon Ads, segura y con privacidad, que presta servicios a miles de profesionales del marketing por medio de análisis personalizados y 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
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, gerente general de Global Technology Team, Slalom
Twilio Segment
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, vicepresidenta sénior de productos de Twilio Segment
Affinity Solutions
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, director de tecnología de Affinity Solutions
The Weather Company
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, director de productos publicitarios de The Weather Company
StellarAlgo
StellarAlgo es una plataforma en la nube para clientes líder del sector de los deportes y la audiencia en directo, que se ha asociado con más de 110 establecimientos en Norteamérica, incluidas las relaciones con la NFL, la NHL y la 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, vicepresidente sénior de asociaciones deportivas de StellarAlgo
BRIDGE
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
