利用数据洁净室与 Snowpark 容器服务赋能营销分析 | 技术实践

在营销与广告的快节奏领域中，数据工程师需要提供精细化洞察、构建复杂客户分群，并精准衡量活动效果。与此同时，他们面临着日益严格的隐私法规和始终存在的客户数据保护需求等多重挑战。

为在应对这一复杂局面的同时充分释放企业数据潜力，数据工程师可采用 Snowflake 提供的两大技术方案：数据洁净室与 Snowpark 容器服务。

在隐私优先世界中的数据协作挑战

最有价值的洞察往往来自于将自身的第一方数据与合作伙伴的数据相结合。例如，您可能希望：

● 通过第二方合作伙伴的数据丰富客户画像，以更深入理解其兴趣与行为特征；

● 构建相似受众模型，从而发掘与高价值客户特征相符的新客群；

● 通过将转化数据与媒体方的曝光数据相结合，量化广告的投放效果。

然而，直接与合作伙伴共享原始的个人身份信息（PII）是完全不可行的方案。

安全协作与高级分析

Snowflake 数据洁净室提供了一个安全的环境，使得多方能够在协作处理数据时不暴露底层个人身份信息。这就像是一个中立区域，合作伙伴可以在此汇集数据进行联合分析，但会对可执行的操作和可输出的数据实施严格管控。

对于不满足于简单连接聚合、希望运行复杂机器学习模型来驱动营销分析的用户而言，Snowpark 容器服务将数据洁净室的功能提升到了全新高度。

通过 Snowpark 容器服务，团队现在能够在组织的 Snowflake 数据清洁室中直接运行自定义代码乃至完整的 Docker 容器。这意味着他们可以：

● 引入自有的机器学习模型（例如使用 Scikit-learn、PyTorch 或 XGBoost 构建）并在清洁室中的联合数据上运行这些模型；

● 使用偏好的编程语言和库（如 Python）执行高级数据转换与特征工程；

● 将代码作为服务进行部署和管理，从而轻松将模型集成到生产工作流程中。

营销与广告益处

那么，这对于营销或广告组织中的数据工程师意味着什么？以下是一些显著优势：

● 增强的受众洞察能力：安全地将组织的第一方数据与合作伙伴数据关联整合，获得更完整的客户视图；

● 更强大的相似人群拓展建模：通过基于更丰富、更多样化的数据集进行训练，构建更精准的相似人群拓展模型；

● 改进的营销活动效果评估：通过更准确地将转化归因于营销活动，更清晰地展现广告投资回报率；

● 更高的灵活性与可控性：在安全可控的治理环境中，使用熟悉的工具和库来构建并部署模型；

● 缩短洞察获取周期：企业可停止耗费在复杂数据集成项目上的时间，转而更快地提供业务洞察。

如何构建一个相似受众模型

假设某零售品牌的数据工程师希望寻找与其最忠实客户相似的新客户。该品牌已拥有一批核心客户名单，并与一家拥有大量线上读者群体的出版商建立了合作关系。

以下是该数据工程师如何利用 Snowflake 数据洁净室与 Snowpark 容器服务构建强大相似受众模型的方法：

• 建立数据洁净室：品牌方与出版商将各自客户数据导入 Snowflake 数据洁净室，并设置相应策略以确保个人身份信息不被泄露；

• 训练相似受众模型：品牌方使用 Snowflake Notebook 基于 XGBoost 算法构建相似受众模型。出版商可在洁净室中基于合并数据训练模型，以品牌方的忠实客户列表作为目标变量；

• 通过 Snowpark 容器服务部署模型：品牌方将模型及其依赖项打包至容器，出版商使用 Snowpark 容器服务将其部署为在线服务；

• 对出版商受众进行评分：出版商可将其受众数据输入品牌方的模型，获取每位受众的“相似度评分”。品牌方可基于这些评分为其后续广告活动创建定制化受众群体。

Snowflake 数据净室与 Snowpark 容器服务的结合，提供了一个安全、灵活且强大的平台，既能实现数据协作和运行先进机器学习模型，又能充分尊重用户隐私并满足合规要求。

此外，通过当前处于私测阶段的数据净室 ML Jobs 功能，您可采用相同的 SPCS 部署方案，同时享受简化的 ML 开发工作流和经过优化的机器学习运行时环境。如需试用，请联系您的客户团队。

拥抱这种新型数据协作模式，将帮助您挖掘海量新洞察、提升业务成效，并成为市场营销与广告团队更有价值的合作伙伴。

请遵循分步示例配置数据净室与 Snowflake 容器服务，该示例同时提供可下载的示例笔记本，供您在本地环境中进行测试。

详细了解 Snowflake 数据净室的最新创新，包括新增的 AI/ML 功能以及多方数据协作的扩展应用。

原文地址：

https://www.snowflake.com/en/blog/marketing-analytics-data-clean-rooms-snowpark-container-services/

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