Företag söker alltmer sätt att komplettera sin data med externa affärspartners data för att bygga, underhålla och berika sin holistiska syn på sin verksamhet på konsumentnivå. AWS rena rum hjälper företag enklare och säkrare att analysera och samarbeta kring sina samlade datauppsättningar – utan att dela eller kopiera varandras underliggande data. Med AWS Clean Rooms kan du skapa ett säkert datarenrum på några minuter och samarbeta med vilket annat företag som helst Amazon Web Services (AWS) att generera unika insikter.
Ett sätt att snabbt komma igång med AWS Clean Rooms är med ett proof of concept (POC) mellan dig och en prioriterad partner. AWS Clean Rooms stödjer flera branscher och användningsfall, och den här bloggen är den första i en serie om typer av proof of concepts som kan genomföras med AWS Clean Rooms.
I det här inlägget beskriver vi planering av en POC för att mäta mediaeffektivitet i en betald reklamkampanj. Samarbetspartnerna är en medieägare ("CTV.Co", en ansluten TV-leverantör) och varumärkesannonsör ("Coffee.Co", ett snabbrestaurangsföretag), som analyserar sina samlade data för att förstå effekten på försäljningen som ett resultat av en reklamkampanj. Vi valde att starta den här serien med mediamätning eftersom "Results & Measurement" var det högst rankade användningsfallet för datasamarbete av kunder i en nyligen genomförd undersökning som AWS Clean Rooms-teamet genomförde.
Viktigt att komma ihåg
- AWS Clean Rooms är allmänt tillgängligt så att alla AWS-kunder kan logga in på AWS Management Console och börja använda tjänsten idag utan ytterligare pappersarbete.
- Med AWS Clean Rooms kan du utföra två typer av analyser: SQL-frågor och maskininlärning. I den här bloggens syfte kommer vi endast att fokusera på SQL-frågor. Du kan lära dig mer om båda typerna av analyser och deras kostnadsstrukturer på AWS Clean Rooms Funktioner och Priser webbsidor. AWS Clean Rooms-teamet kan hjälpa dig att uppskatta kostnaden för en POC och kan nås på aws-clean-rooms-bd@amazon.com.
- Medan AWS Clean Rooms stöder samarbete mellan flera parter, antar vi två medlemmar i AWS Clean Rooms POC-samarbete i det här blogginlägget.
Översikt
Att ställa in en POC hjälper till att definiera ett befintligt problem med ett specifikt användningsfall för att använda AWS Clean Rooms med dina partners. När du har bestämt vem du vill samarbeta med rekommenderar vi tre steg för att konfigurera din POC:
- Definiera affärssammanhang och framgångskriterier – Bestäm vilken partner, vilket användningsfall som ska testas och vilka framgångskriterier som är för AWS Clean Rooms-samarbetet.
- Anpassa de tekniska valen för detta test – Ta de tekniska besluten om vem som sätter upp renrummet, vem som analyserar datan, vilka datamängder som används, koppla ihop nycklar och vilken analys som körs.
- Beskriv arbetsflödet och timing – Skapa en workback-plan, besluta om syntetisk datatestning och anpassa efter produktionsdatatestning.
I det här inlägget går vi igenom ett exempel på hur ett kaffeföretag med snabb servicerestaurang (QSR) (Coffee.Co) skulle sätta upp en POC med en ansluten TV-leverantör (CTV.Co) för att avgöra hur framgångsrik en reklamkampanj är.
Affärskontext och framgångskriterier för POC
Definiera användningsfallet som ska testas
Det första steget i att ställa in POC är att definiera användningsfallet som testas med din partner i AWS Clean Rooms. Coffee.Co vill till exempel köra en mätningsanalys för att fastställa medieexponeringen på CTV.Co som ledde till att man registrerade sig för Coffee.Cos lojalitetsprogram. AWS Clean Rooms tillåter Coffee.Co och CTV.Co att samarbeta och analysera sina samlade datamängder utan att kopiera varandras underliggande data.
Framgångskriterier
Det är viktigt att fastställa framgångsmått och acceptanskriterier för att flytta POC till produktion i förväg. Coffee.Co:s mål är till exempel att uppnå en tillräcklig matchningshastighet mellan deras datauppsättning och CTV.Co:s datauppsättning för att säkerställa effektiviteten av mätanalysen. Dessutom vill Coffee.Co att det är lätt att använda för befintliga Coffee.Co-teammedlemmar för att skapa samarbete och handling utifrån insikterna från samarbetet för att optimera framtida mediautgifter till taktik på CTV.Co som kommer att driva fler lojalitetsmedlemmar.
Tekniska val för POC
Bestäm samarbetsskaparen, AWS-konto-ID:n, query runner, betalare och resultatmottagare
Varje AWS Clean Rooms-samarbete skapas av ett enda AWS-konto som bjuder in andra AWS-konton. Samarbetsskaparen anger vilka konton som bjuds in till samarbetet, vem som kan köra frågor, vem som betalar för beräkningen, vem som kan ta emot resultaten och de valfria inställningarna för frågeloggning och kryptografisk beräkning. Skaparen kan också ta bort medlemmar från ett samarbete. I denna POC inleder Coffee.Co samarbetet genom att bjuda in CTV.Co. Dessutom kör Coffee.Co frågorna och tar emot resultaten, men CTV.Co betalar för beräkningen.
Inställning för frågeloggning
Om loggning är aktiverad i samarbetet tillåter AWS Clean Rooms varje samarbetsmedlem att ta emot frågeloggar. Samarbetspartnern som kör frågorna, Coffee.Co, får loggar för alla datatabeller medan den andra samarbetspartnern, CTV.Co, bara ser loggarna om deras datatabeller refereras i frågan.
Bestäm AWS-regionen
Den underliggande Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) och AWS-lim resurser för datatabellerna som används i samarbetet måste vara i samma AWS-region som AWS Clean Rooms-samarbetet. Till exempel kommer Coffee.Co och CTV.Co överens om USA:s östra region (Ohio) för sitt samarbete.
Gå med nycklar
För att ansluta datamängder i en AWS Clean Rooms-fråga måste varje sida av anslutningen dela en gemensam nyckel. Key join jämförelse med lika med operatorn (=) måste utvärderas till True. OCH eller ELLER logiska operatorer kan användas i den inre kopplingen för matchning på flera kopplingskolumner. Nycklar som e-postadress, telefonnummer eller UID2 övervägs ofta. Tredje parts identifierare från LiveRamp, Erfaren, or Neustar kan användas i kopplingen genom AWS Clean Rooms specifika arbetsflöden med varje partner.
Om känslig data används som anslutningsnycklar, rekommenderas det att använda en fördunklingsteknik för att minska risken för att känsliga data exponeras om data hanteras felaktigt. Båda parter måste använda en teknik som producerar samma obfuskerade join-nyckelvärden som hashing. Kryptografisk beräkning för rena rum kan användas för detta förslag.
I denna POC går Coffee.Co och CTV.Co med på hashad e-post eller hashad mobil. Båda samarbetspartnerna använder SHA256-hash på sin e-post och telefonnummer i klartext när de förbereder sina datamängder för samarbetet.
Dataschema
Det exakta dataschemat måste bestämmas av samarbetspartners för att stödja den överenskomna analysen. I denna POC kör Coffee.Co en konverteringsanalys för att mäta medieexponeringar på CTV.Co som ledde till att man registrerade sig för Coffee.Cos lojalitetsprogram. Coffee.Cos schema inkluderar hashad e-post, hashad mobil, registreringsdatum för lojalitet, typ av lojalitetsmedlemskap och medlemmens födelsedag. CTV.Co:s schema inkluderar hashad e-post, hashad mobil, visningar, klick, tidsstämpel, annonsplacering och annonsplaceringstyp.
Analysregel tillämpas på varje konfigurerad tabell som är kopplad till samarbetet
Ett AWS Clean Rooms konfigurerad tabell är en referens till en befintlig tabell i AWS Glue Data Catalog som används i samarbetet. Den innehåller en analysregel som avgör hur data kan frågas i AWS Clean Rooms. Konfigurerade tabeller kan kopplas till ett eller flera samarbeten.
AWS Clean Rooms erbjuder tre typer av analysregler: aggregering, lista och anpassade.
- aggregation låter dig köra frågor som genererar en samlad statistik inom de skyddsräcken som varje dataägare har satt upp. Till exempel hur stor skärningspunkten mellan två datamängder är.
- Lista låter dig köra frågor som extraherar radnivålistan för skärningspunkten mellan flera datamängder. Till exempel de överlappande posterna på två datamängder.
- Custom låter dig skapa anpassade frågor och återanvändbara mallar med de flesta industristandard SQL, samt granska och godkänna frågor innan din medarbetare kör dem. Till exempel skapa en inkrementell ökningsfråga som är den enda fråga som får köras på dina datatabeller. Du kan också använda AWS Clean Rooms Differential Privacy genom att välja en anpassad analysregel och sedan konfigurera dina olika sekretessparametrar.
I denna POC använder CTV.Co den anpassade analysregeln och skapar konverteringsfrågan. Coffee.Co lägger till den här anpassade analysregeln i sin datatabell och konfigurerar tabellen för koppling till samarbetet. Coffee.Co kör frågan och kan bara köra frågor som CTV.Co skapar på de samlade datamängderna i detta samarbete.
Planerad fråga
Samarbetspartner bör definiera frågan som kommer att köras av samarbetspartnern som är fast besluten att köra frågorna. I denna POC kör Coffe.Co den anpassade analysregelfrågan CTV.Co skrev för att förstå vem som registrerade sig för deras lojalitetsprogram efter att ha blivit utsatt för en annons på CTV.Co. Coffee.Co kan specificera sin önskade tidsfönsterparameter för att analysera när medlemskapsregistreringen ägde rum inom ett specifikt datumintervall, eftersom den parametern har aktiverats i den anpassade analysregelfrågan.
Arbetsflöde och tidslinje
För att bestämma arbetsflödet och tidslinjen för att ställa in POC, bör samarbetspartnerna ställa in datum för följande aktiviteter.
- Coffee.Co och CTV.Co anpassar sig efter affärssammanhang, framgångskriterier, tekniska detaljer och förbereder sina datatabeller.
- Exempel på deadline: 10 januari.
- [Frivillig] Samarbetspartners arbetar med att generera representativa syntetiska datauppsättningar för icke-produktionstestning innan produktionsdatatestning.
- Exempel på deadline: 15 januari
- [Frivillig] Varje samarbetspartner använder syntetiska datauppsättningar för att skapa ett AWS Clean Rooms-samarbete mellan två av deras ägda AWS icke-produktionskonton och slutför analysregler och frågor som de vill köra i produktionen.
- Exempel på deadline: 30 januari
- [Frivillig] Coffee.Co och CTV.Co skapar ett AWS Clean Rooms-samarbete mellan icke-produktionskonton och testar analysreglerna och frågorna med de syntetiska datamängderna.
- Exempel på deadline: 15 februari
- Coffee.Co och CTV.Co skapar ett produktions-AWS Clean Rooms-samarbete och kör POC-frågorna på produktionsdata.
- Exempel på deadline: 28 februari
- Utvärdera POC-resultat mot framgångskriterier för att avgöra när du ska gå över till produktion.
- Exempeldeadline 15 mars
Slutsats
Efter att du har definierat affärssammanhanget och framgångskriterierna för POC, anpassat efter de tekniska detaljerna och beskrivit arbetsflödet och timing, är målet med POC att driva ett framgångsrikt samarbete med AWS Clean Rooms för att validera övergången till produktion. Efter att du har validerat att samarbetet är redo att flytta till produktion kan AWS hjälpa dig att identifiera och implementera automationsmekanismer för att programmässigt köra AWS Clean Rooms för dina produktionsanvändningsfall. Titta på den här videon för att lära dig mer om integritetsförbättrat samarbete och kontakta en AWS representant för att lära dig mer om AWS Clean Rooms.
Om AWS Clean Rooms
AWS Clean Rooms hjälper företag och deras partners enklare och säkrare att analysera och samarbeta kring deras samlade datauppsättningar – utan att dela eller kopiera varandras underliggande data. Med AWS Clean Rooms kan kunder skapa ett säkert datarenrum på några minuter och samarbeta med andra företag på AWS för att generera unika insikter om reklamkampanjer, investeringsbeslut och forskning och utveckling.
Ytterligare resurser
Om författarna
Shaila Mathias är en affärsutvecklingsledare för AWS Clean Rooms på Amazon Web Services.
Allison Milone är en produktmarknadsförare för reklam- och marknadsföringsbranschen på Amazon Web Services.
Ryan Malecky är Senior Solutions Architect på Amazon Web Services. Han är fokuserad på att hjälpa kunder att få insikter från deras data, särskilt med AWS Clean Rooms.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- Källa: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/aws-clean-rooms-proof-of-concept-scoping-part-1-media-measurement/
- : har
- :är
- $UPP
- 1
- 10
- 100
- a
- Able
- Om oss
- godkännande
- Konto
- konton
- Uppnå
- Handling
- aktiviteter
- Ad
- Annat
- Dessutom
- adress
- Lägger
- reklam
- Efter
- mot
- aggregat
- aggregation
- överens
- rikta
- Justerat
- Alla
- tillåter
- också
- amason
- Amazon Web Services
- Amazon.com
- an
- analyser
- analys
- analysera
- analys
- och
- vilken som helst
- tillämpas
- godkänna
- ÄR
- AS
- associerad
- Förening
- utgå ifrån
- At
- författat
- författarskap
- Författarna
- Automation
- tillgänglig
- AWS
- AWS kund
- AWS-lim
- AWS Management Console
- BE
- därför att
- varit
- Där vi får lov att vara utan att konstant prestera,
- mellan
- Blogg
- båda
- båda parter
- varumärke
- SLUTRESULTAT
- företag
- affärsutveckling
- men
- by
- Kampanj
- Kampanjer
- KAN
- Vid
- fall
- katalog
- val
- valde
- rena
- CO
- Kaffe
- samarbeta
- samverkan
- samarbeten
- behöriga
- Kollektiv
- Kolonner
- COM
- Gemensam
- Företag
- företag
- jämförelse
- Komplement
- Compute
- databehandling
- begrepp
- Begreppen
- genomfördes
- konfigurerad
- konfigurering
- anslutna
- anses
- Konsol
- Konsumenten
- kontakta
- innehåller
- sammanhang
- Konvertering
- kopiering
- Pris
- skapa
- skapas
- skaparen
- kriterier
- kryptografisk
- beställnings
- kund
- Kunder
- datum
- datauppsättning
- datauppsättningar
- datauppsättningar
- Datum
- Datum
- tidsfrist
- beslutar
- beslut
- definiera
- definierade
- definierande
- önskas
- detaljer
- Bestämma
- bestämd
- bestämd
- Utveckling
- driv
- driven
- varje
- lätt
- öster
- effektivitet
- effektivitet
- aktiverad
- berika
- säkerställa
- speciellt
- uppskatta
- Eter (ETH)
- utvärdera
- exempel
- befintliga
- utsatta
- Exponering
- extern
- extrahera
- februari
- Februari
- Förnamn
- flöden
- fokuserade
- fokusering
- efter
- För
- från
- framtida
- Få
- allmänhet
- generera
- skaffa sig
- Målet
- hash
- hashade
- hasch
- he
- hjälpa
- hjälpa
- hjälper
- helhetssyn
- Hur ser din drömresa ut
- html
- HTTPS
- identifierare
- identifiera
- ids
- if
- Inverkan
- genomföra
- med Esport
- in
- innefattar
- alltmer
- steg
- industrier
- industrin
- initierar
- inre
- insikter
- skärning
- investering
- inbjudna
- inbjudande
- IT
- Januari
- delta
- sammanfogning
- Ha kvar
- Nyckel
- nycklar
- Large
- leda
- LÄRA SIG
- inlärning
- Led
- Nivå
- Lista
- skogsavverkning
- logisk
- Lojalitet
- Lojalitetsprogram
- Maskinen
- maskininlärning
- bibehålla
- göra
- ledning
- Mars
- Marknadsföring
- Marknadsföringsindustri
- Match
- matchande
- mäta
- mätning
- mekanismer
- Media
- medlem
- Medlemmar
- medlemskap
- Metrics
- emot
- minuter
- Mildra
- Mobil
- mer
- mest
- flytta
- rörliga
- flerparts
- multipel
- måste
- antal
- of
- Erbjudanden
- Ofta
- Ohio
- on
- ONE
- endast
- Operatören
- operatörer
- Optimera
- or
- Övriga
- översikt
- skisse
- ägd
- ägaren
- betalas
- pappersarbete
- parameter
- parametrar
- del
- parter
- partnern
- partner
- parti
- land
- utföra
- telefon
- Plats
- placering
- Oformatterad text
- Planen
- planering
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- PoC
- Inlägg
- Förbered
- förbereda
- Innan
- prioritet
- privatpolicy
- Problem
- producerar
- Produkt
- Produktion
- Program
- bevis
- bevis på koncept
- föreslå
- leverantör
- Syftet
- sökfrågor
- Snabbt
- snabbt
- område
- rankad
- Betygsätta
- kommit fram till
- redo
- motta
- erhåller
- senaste
- rekommenderar
- rekommenderas
- register
- referens
- region
- ta bort
- representativ
- forskning
- forskning och utveckling
- Resurser
- restaurang
- resultera
- Resultat
- återanvändbar
- översyn
- Risk
- Rum
- Rum
- RAD
- Regel
- regler
- Körning
- runner
- rinnande
- kör
- försäljning
- Samma
- Omfattning
- säkra
- säkert
- söker
- ser
- väljer
- senior
- känslig
- Serier
- service
- Tjänster
- in
- uppsättningar
- inställning
- inställningar
- SHA256
- Dela
- delning
- skall
- sida
- signera
- signerad
- Enkelt
- enda
- So
- Lösningar
- specifik
- spendera
- SQL
- standard
- starta
- igång
- Steg
- Steg
- förvaring
- strukturer
- framgång
- framgångsrik
- sådana
- tillräcklig
- stödja
- Stöder
- Undersökning
- syntetisk
- syntetiska data
- bord
- taktik
- grupp
- Gruppmedlemmar
- Teknisk
- Tekniken
- mallar
- testade
- Testning
- tester
- den där
- Smakämnen
- deras
- Dem
- sedan
- de
- Tredje
- detta
- tre
- Genom
- tid
- tidslinje
- tidsstämpel
- Tidpunkten
- till
- i dag
- tog
- topp
- sann
- tv
- två
- Typ
- typer
- underliggande
- förstå
- unika
- på
- us
- användning
- användningsfall
- Begagnade
- användningar
- med hjälp av
- BEKRÄFTA
- validerade
- Värden
- utsikt
- gå
- vill
- vill
- var
- Sätt..
- sätt
- we
- webb
- webbservice
- VÄL
- Vad
- när
- som
- medan
- VEM
- kommer
- fönster
- med
- inom
- utan
- Arbete
- arbetsflöde
- skulle
- dig
- Din
- Youtube
- zephyrnet