O Marketing Cloud e a Adstra oferecem resolução de identidade por meio dos Databricks Clean Rooms para uma colaboração segura e focada na privacidade de dados de marketing

Em 2026, a pergunta de um milhão de dólares para os comerciantes modernos tornou-se: Como enriquecer datasets primários, descobrir percepções mais profundas sobre o público e lançar campanhas eficazes, tudo isso mantendo uma rigorosa compliance com a privacidade e a segurança dos dados?

A Stagwell e a The Marketing Cloud estão enfrentando esse desafio de frente, juntamente com os novos parceiros Databricks e Adstra. Vamos dar uma olhada no que essa colaboração significa para sua equipe.

A Stagwell e a The Marketing Cloud trazem ferramentas impulsionadas por IA

O Marketing Cloud (TMC) oferece uma plataforma unificada e alimentada por AI para marketing, pesquisa e ativação de mídia. Ele conecta ativos criativos, dados de marketing e operações de mídia por meio de produtos modulares que podem se integrar facilmente aos stacks de martech existentes.

A TMC aprimora isso ainda mais, dando às marcas acesso seguro à privacidade a datasets de alta qualidade e de várias fontes que podem ser combinados com seus próprios dados primários para uma segmentação avançada de público.

Essa abordagem otimiza a ingestão de dados, a normalização e a ativação omnichannel, reduzindo o atrito de dados e, ao mesmo tempo, melhorando a precisão da segmentação e a mensuração de marketing.

Isso resulta em percepções de público mais ricas, otimização de campanhas em tempo real e ROI acelerado, mantendo a governança de dados e a agilidade de marketing.

A Databricks acelera a inteligência de dados em escala

Nessa busca por merge a eficácia do marketing com uma privacidade rigorosa, a Stagwell fez uma parceria com a Databricks, líder do setor em arquitetura aberta de data lakehouse para analítica de marketing empresarial.

A Databricks unifica analítica, AI e governança em uma única plataforma, combinando a flexibilidade dos data lakes com o desempenho dos data warehouses para inteligência de dados escalável.

A Databricks oferece à Stagwell a infraestrutura para:

• Integre perfeitamente dados de marketing estruturados e não estruturados.
• Governar dados em escala com controles integrados de privacidade e compliance.
• Ativar percepções mais rapidamente usando recursos nativos de IA e ML.

A parceria se alinha em torno de uma visão mútua: permitir o sucesso do marketing e da publicidade data-driven sem comprometer a confiança do consumidor, a privacidade dos dados ou a transparência.

A Adstra desbloqueia sinais demográficos e de estilo de vida de alto valor

Para fortalecer ainda mais o entendimento do público, a Stagwell também fez parceria com a Adstra, líder em soluções de identidade combináveis.

No centro da oferta da Adstra está a Conexa Identity Network, uma estrutura validada projetada para unificar e resolver identidades de consumidores em sinais online e offline para ativação omnichannel.

Por meio da Conexa, a Adstra desbloqueia um portfólio diversificado de atributos de público exclusivos e em conformidade com a privacidade, incluindo:

• Indicadores de saúde e bem-estar
• Status de cuidador
• Riqueza e propensão financeira
• Segmentação política
• Sinais adicionais de alto valor sobre estilo de vida e demografia

Isso expande enormemente o universo de públicos disponíveis para os clientes da Stagwell, permitindo insights mais ricos e estratégias de segmentação de público mais eficazes para comerciantes.

A colaboração integra a inteligência da Adstra diretamente no gráfico de ID da Stagwell, fornecendo acesso a novas categorias de público e profundidade de enriquecimento. Também aprimora as vinculações de identidade que melhoram a precisão e o alcance da resolução de identidade digital validada da Adstra.

Databricks Clean Rooms para colaboração confiável

Dentro dos Databricks Clean Rooms, as marcas podem unificar com segurança seus dados primários com a inteligência da Adstra e da Stagwell para uma visão unificada e segura da jornada do cliente, pronta para ativação em todos os canais.

Os Databricks Clean Rooms são projetados para serem seguros em termos de privacidade e permitir a colaboração de dados entre organizações usando o Delta Sharing e o Unity Catalog para garantir que nenhum dado bruto seja exposto, que apenas análises analíticas mutuamente aprovadas possam ser de execução e que toda a atividade seja totalmente auditável.

Algumas das principais vantagens técnicas dos Databricks Clean Rooms incluem:

• Estruturas de governança e segurança integradas.
• Suporte para resolução de identidade e modelagem de público sem vazamento de dados.
• Integração com ML pipelines existentes para uma personalização de campanha mais rápida.
• Suporte para colaboração multipartidária e multicloud.
• Integração perfeita com ML pipelines para suportar requisitos complexos de modelagem e relatórios.

O que essa colaboração permite, em escala

Marcas, editores e parceiros podem aproveitar imediatamente a conexão de ID Adstra–Stagwell dentro do Databricks para enriquecer dados primários, gerar públicos de alta fidelidade e ativar campanhas, tudo isso mantendo os dados seguros e em conformidade com as regulamentações de privacidade.

A abordagem de marketing data-driven oferece:

• Direcionamento aprimorado: percepções mais precisas para um alcance de público mais relevante.
• Expansão do público: maior visibilidade em clusters de identidade.
• Privacy compliance: A exposição zero de dados garante confiança e proteção.
• Eficiência operacional: Tempo de obtenção de percepções mais rápido e redução do manuseio manual de dados.
• Desempenho da campanha: melhor ROI impulsionado por uma precisão de público mais inteligente.

Há muitos motivos para se animar aqui. Com a Databricks fornecendo a base e a Adstra a identidade, a Marketing Cloud capacita os profissionais de marketing a obter uma visão completa da jornada do cliente, sem expor dados brutos. Esta é a verdadeira inteligência de marketing para uma era focada em privacidade e orientada pela conformidade.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original