消費者識別碼的棄用和資料隱私權法的擴展顛覆了數十年的廣告和行銷技術，公司根據隱私權法重新設計了他們收集、共享、豐富和啟用客戶資料的方式。為了在後識別碼時代加速廣告和行銷轉型，AWS 使產業客戶能夠透過無與倫比的運算、機器學習和分析能力重塑第一方資料平台、第三方資料共享、廣告平台、廣告情報和客戶體驗 —以及與最廣泛採用的雲端上最大的合作夥伴社群的互通性。藉由 AWS，產業客戶可以輕鬆確定合適的雲端技術和合作機會，以更快地創新、最佳化性價比、提高互通性並增加以毫秒級延遲和 PB 級執行的廣告和行銷技術工作負載的營收。
客戶使用 AWS 重塑廣告和行銷技術
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Nielsen
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閱讀使用案例 »Nielsen 將其國家電視觀眾測量平台遷移到 AWS，並建置了一個新的雲端原生電視分級平台，使公司能夠將其測量能力從每天測量 40,000 個家庭增加到每天超過 3000 萬個家庭。
與 AWS 及其提供的服務合作讓我們能夠以更快的速度完成所有這些工作，而且速度比以往快得多。」
Nielsen 電視與音訊總經理 Scott Brown
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HubSpot
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進一步了解 »HubSpot 選擇 AWS 作為其偏好的公有雲端供應商，使用 AWS 支援 450 多種微型服務，提供從電子郵件遞送到自動化行銷工作流程的各種功能。
擴展和以更快的速度創新的能力對我們的業務非常重要，這就是為何我們選擇 AWS 採取雲端優先方法，使其成為我們偏好的雲端供應商。
HubSpot 首席策略官 Brad Coffey
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Salesforce
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閱讀使用案例 »Salesforce CDP 開發並推出了其客戶資料平台 (CDP) Salesforce CDP，為行銷人員提供詳細的消費者視圖，使用 AWS 加速在數周而不是數月或數年內部署，並將擴展資料處理的運算成本降低 62%。
「AWS 提供了這些獨特的功能，例如 Graviton2 執行個體和 Amazon EC2 Spot 執行個體，可在我們進行大規模資料處理時為我們節省大量資金。」
Salesforce 工程部資深副總裁 Muralidhar Krishnaprasad
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The Trade Desk
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閱讀使用案例 »The Trade Desk 在 2019 年將其即時競價策略轉移到雲端，在 AWS 上建置了 3 個即時競價站點。The Trade Desk 工程部資深副總裁 Zak Stengel 表示，與實體資料中心的生產部署時間 3-6 個月相比，該公司將生產部署時間縮短至 1-3 週，並且實現了「更高的敏捷性」。該公司在 AWS 上每秒處理 3000 萬個事件，使用執行 Aerospike 的 m5d.metal 和 i3en 執行個體進行即時廣告，用於冷儲存使用者設定檔。
「從使用 Amazon EC2 獲得的彈性對我們根據需要進行擴展和縮減非常有用。」
The Trade Desk 工程部總監 Matt Cochran
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TripleLift
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閱讀使用案例 »TripleLift 發明了一種在電視節目中投放產品的解決方案，該解決方案使用 AWS 機器學習功能識別視訊和電視內容中的位置和表面區域；透過即時廣告插入建立新的營收來源。
AWS 解決方案只需人工手動完成工作所需時間的一半左右即可完成工作。現在我們的創意團隊有更多時間專注創意工作，而不僅僅是觀看視訊。」
TripleLift 電腦視覺與機器學習 (ML) 工程師 Luis Bracamontes
優勢
加快創新速度
藉由 AWS，廣告和行銷技術公司可以使用最廣泛的運算、分析和機器學習功能更快地創新，以在後識別碼時代重塑第一方資料平台、資料共享、廣告科學和客戶體驗。
最佳化性價比
憑藉雲端中最快的處理器、最大的全球網路覆蓋範圍以及比任何雲端供應商更多的規模和類型的運算，AWS 基礎設施功能無與倫比的廣度為最佳化規模化廣告和行銷技術工作負載的成本創造了比其他任何地方更多的機會。
提升互通性
憑藉當今在 Amazon S3 上執行的數万個資料湖以及所有雲端供應商中最大的合作夥伴社群，AWS 的領先地位使行銷人員、出版商、代理機構、廣告和行銷技術公司能夠更輕鬆地協作，以加入、啟用、測量和分析共享資料。
透過無可比擬的合作夥伴計劃增加營收
憑藉當今最大的合作夥伴社群和數以萬計的資料湖在 AWS 上執行，AWS 的雲端領導地位使行銷人員、出版商、代理商和技術公司能夠更輕鬆地與合作夥伴聯繫，以便使加入、分析、啟用和衡量共享資料具有靈活性和互通性。AWS 還為廣告和行銷技術公司提供了更多的營收驅動合作夥伴機會，包括透過 AWS 合作夥伴網路、AWS Data Exchange、AWS Marketplace 和 Amazon 廣告的整合和分配渠道。
Segment 使用 AWS 來協助其客戶收集和統一有關其使用者的資料，並與 Amazon Personalize 合作根據這些資料建立個人化推薦。根據 Segment 的 CTO 和聯合創辦人 Calvin French-Owen 所言，Segment 的許多客戶都有使用機器學習進行個人化的業務需求，但沒有足夠的訓練資料來建立必要的預測模型。
這是一種美妙的協同作用，他們可以從一開始就非常輕鬆地啟動 Segment 並開始收集所有資料。接著，他們可以使用該資料支援多項推薦，無須使用 Amazon Personalize 建立自己的機器學習管道。
Segment 共同創辦人兼 CTO Calvin French-Owen
對於希望加快上市速度的客戶，AWS 合作夥伴網 (APN) 為數位客戶體驗提供了專門的合作夥伴能力，包括 47 個技術合作夥伴和 19 個諮詢合作夥伴。
