Potenziare il marketing analytics con le data clean room e Snowpark Container Services
Nel frenetico mondo del marketing e della pubblicità, i data engineer sono chiamati a fornire insight dettagliati, creare sofisticate segmentazioni dei clienti e misurare l'efficacia delle campagne con la massima accuratezza. Allo stesso tempo, affrontano una serie di sfide, tra cui un crescente groviglio di regolamenti sulla privacy e la necessità sempre presente di proteggere i dati sensibili dei clienti.
Per sbloccare il pieno potenziale dei dati di un'organizzazione mentre si naviga in questo paesaggio complesso, i data engineer possono utilizzare una combinazione di Data Clean Rooms e Snowpark Container Services Snowflake.
La sfida della collaborazione sui dati in un mondo orientato alla privacy
Gli insight più preziosi spesso derivano dalla combinazione dei dati di prima parte dell'organizzazione con i dati dei partner. Ad esempio, potresti voler:
Arricchire i profili dei clienti con dati di un partner per comprendere meglio i loro interessi e comportamenti
Costruire modelli simili per trovare nuovi pubblici che assomigliano ai loro clienti più preziosi
Misurare l'efficacia delle campagne pubblicitarie unendo i dati di conversione con i dati di impressione di un publisher
Tuttavia, condividere informazioni personali identificabili (PII) grezze direttamente con i partner è un progetto destinato a fallire.
Collaborazione sicura e analisi avanzate
Le Snowflake Data Clean Rooms abilitano un ambiente sicuro in cui più parti possono collaborare sui dati senza esporre le PII sottostanti. È come un terreno neutro dove i partner possono unire i dati per l'analisi, ma con controlli rigorosi su cosa può essere fatto e quali dati possono lasciare il clean room.
Per coloro che vogliono fare più di semplici join e aggregazioni o eseguire modelli complessi di machine learning per alimentare il marketing analytics, i Snowpark Container Services portano le data clean room al livello successivo.
Con Snowpark Container Services, i team possono ora eseguire codice personalizzato e persino interi container Docker direttamente all'interno delle Data Clean Room Snowflake di un'organizzazione. Questo significa che possono:
Portare i propri modelli di machine learning (costruiti con Scikit-learn, PyTorch o XGBoost) ed eseguirli sui dati combinati nel clean room
Utilizzare i propri linguaggi di programmazione e librerie preferite (come Python) per eseguire trasformazioni avanzate dei dati e feature engineering
Distribuire e gestire il proprio codice come servizio, rendendo facile integrare i propri modelli nei flussi di lavoro di produzione
Vantaggi per il marketing e la pubblicità
Quindi, cosa significa questo per i data engineer di un'organizzazione che si occupa di marketing o pubblicità? Ecco solo alcuni dei vantaggi:
Insight sulle audience migliorati: Unire in modo sicuro i dati di prima parte di un'organizzazione con i dati dei partner per ottenere una visione più completa dei clienti.
Modellazione lookalike più potente: Costruire modelli lookalike più accurati addestrandoli su un data set più ricco e diversificato.
Misurazione delle campagne migliorata: Ottenere un quadro più chiaro del ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS) di un'organizzazione attribuendo più accuratamente le conversioni alle campagne di marketing.
Maggiore flessibilità e controllo: Utilizzare strumenti e librerie familiari per costruire e distribuire modelli all'interno di un ambiente sicuro e governato.
Riduzione del time to insight: Le organizzazioni possono smettere di spendere tempo in progetti complessi di integrazione dei dati e iniziare a fornire insight aziendali più rapidamente.
Come costruire un modello lookalike
Immagina che un data engineer di un brand retail voglia trovare nuovi clienti simili ai suoi buyer più fedeli. Ha un elenco dei migliori clienti e ha collaborato con un publisher che ha un ampio pubblico di lettori online.
Ecco come il data engineer potrebbe utilizzare Snowflake Data Clean Rooms e Snowpark Container Services per costruire un potente modello lookalike:
Configurare una data clean room: Il brand e il publisher rendono disponibili i loro dati sui clienti in una Snowflake Data Clean Room con policy appropriate, in modo che nessun PII venga esposto.
Addestrare un modello lookalike: Il brand utilizza un Notebook Snowflake per costruire un modello simile utilizzando XGBoost. Il publisher può addestrare il modello sui dati combinati nella clean room, utilizzando la propria lista di clienti fedeli come variabile target.
Distribuire il modello con Snowpark Container Services: Il brand impacchetta il proprio modello e le sue dipendenze in un container, e il publisher lo distribuisce come servizio utilizzando i Snowpark Container Services.
Assegnare uno score all’audience del publisher: Il publisher può ora eseguire i dati sulla propria audience con il modello del marchio per ottenere un "punteggio simile" per ciascuna audience. Il brand può quindi utilizzare questi punteggi per creare un’audience personalizzata per la prossima campagna pubblicitaria.
La combinazione di Snowflake Data Clean Rooms e Snowpark Container Services fornisce una piattaforma sicura, flessibile e potente per collaborare sui dati e eseguire modelli avanzati di machine learning, il tutto rispettando la privacy degli utenti e aderendo ai requisiti di conformità.
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Abbracciare questo nuovo paradigma di collaborazione sui dati porta a nuovi insight, migliori risultati aziendali e aumenta il valore della partnership per i team di marketing e pubblicità.
Segui la guida passo-passo per impostare Data Clean Rooms e Snowflake Container Services qui. Troverai anche notebook di esempio da scaricare e provare nel tuo ambiente.
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