Disney confía en cuartos de datos limpios para sus datos de marketing

Durante años, Disney Advertising Sales ha explorado las fronteras de los datos y el análisis para ayudar mejor a los clientes a encontrar las audiencias adecuadas para sus mensajes. La explosión de los servicios de transmisión de The Walt Disney Company ha agregado cantidades masivas de datos a las ventas de publicidad de Disney. Esta empresa, responsable de las ventas de publicidad y el marketing integrado de las ofertas de entretenimiento y deportes de Walt Disney, ahora puede proporcionar a los anunciantes acceso a más de 1000 segmentos de usuarios creados a partir de estos datos. Pero un gran poder conlleva una gran responsabilidad. Disney tuvo que reinventar su enfoque de gobierno de datos para garantizar que protege la información y la privacidad del usuario.

En octubre de 2021, Disney Ad Sales presentó una solución de datos basada en el concepto de una herramienta de marketing esencial para esta actividad basada en "salas limpias de datos" construidas, entre otros, con la ayuda de los proveedores Habu, InfoSum y Snowflake. Estas son plataformas seguras y aisladas que vinculan datos anónimos de marketing y publicidad de múltiples partes. Los socios pueden recopilar datos allí para un análisis conjunto bajo restricciones definidas. Dana McGraw, vicepresidenta de modelado de audiencia y ciencia de datos de Disney Advertising Sales, dice que la relación de Disney con sus invitados es el hilo conductor de todo lo que la empresa hace con los datos. “Cuando pensamos en los datos, cómo se usan, cómo se rigen, realmente se reduce a si mejoran la experiencia de nuestros clientes”, agrega.

Comparta datos de forma segura

"Tal solución es una forma para que las marcas accedan a información sobre sus propias audiencias y a quién quieren anunciar con nosotros, sin ningún tipo de intercambio de datos entre nosotros", agrega Dana McGraw. La herramienta de nube de datos de Snowflake es la piedra angular de esta solución. Su tecnología de intercambio de datos, plataforma de intercambio de datos privados y función segura y capacidades de unión ayudan a implementar la solución particionada. “La solución Snowflake Data Cloud brinda la capacidad de brindar toda la protección que tenemos desde la perspectiva de los datos y nos permite hacer cosas realmente geniales con gráficos de audiencia y otros conjuntos de datos, datos de clientes, conjuntos de datos de terceros que creemos que el mercado es muy hambrientos en términos de información, activación y medición”, dijo Lisa Valentino, vicepresidenta ejecutiva de soluciones para clientes y activación direccionable en Disney. Publicidad de ventas.

"La solución Snowflake nos permite manipular datos a escala, en un entorno en el que nos sentimos muy cómodos". Lisa Valentino dice que muchos clientes de Disney están buscando este tipo de soluciones en silos para obtener conocimientos previos a la planificación al conectar sus propios datos con los datos de Disney. La información de programación previa es esencial para los "upfronts", reuniones de ejecutivos de cadenas de televisión, grandes anunciantes y medios de comunicación al comienzo de períodos importantes de ventas de publicidad, que permiten a los especialistas en marketing comprar tiempo de publicidad "upstream". Durante los próximos meses, Disney planea compartir información y mejores prácticas sobre el uso de sus datos en estos espacios cerrados y seguros. Ella espera que esto ayude a los clientes a comprender mejor cómo los conocimientos del grupo agregan valor adicional a sus propios datos y cómo diseñar sus datos para que encajen en ese espacio.

Mapear identificadores relevantes

La nube de datos de Snowflake le permite a Disney tener una "fuente única de la verdad" sobre sus datos, mientras los mantiene seguros, disponibles, compatibles y de fácil acceso para sus socios. Esta copia única de datos también brinda a Disney escalabilidad y flexibilidad en la forma en que prioriza las cargas de trabajo, lo que respalda mejor su BI (inteligencia comercial), análisis, ciencia y aprendizaje automático, al tiempo que minimiza el tiempo que los ingenieros de datos deben dedicar a orquestar, organizar y crear canalizaciones de datos para entregar datos de diversas fuentes. Las barreras permiten a Disney definir si, cuándo y cómo proporcionar resultados de consultas para garantizar el anonimato y la seguridad de los datos.

Detrás de esta plataforma está Disney Select, que reúne todos los datos de primera mano y las capacidades de modelado avanzado de Disney bajo un mismo techo. Disney Select, a su vez, se basa en Disney Ad Sales Audience Graph, diseñado para mapear identificadores relevantes y disponibles en la plataforma de Disney para un hogar en particular y para vincular atributos y participación en todos los puntos finales de Disney. Dana McGraw señala que Disney Select brinda a los especialistas en marketing la capacidad de elegir las audiencias que desean de una biblioteca de más de 1,000 segmentos psicográficos y de comportamiento internos.

“Trabajamos con más de 100 000 atributos para informar a estos segmentos de audiencia”, explica. "Aprovechamos el aprendizaje automático avanzado, que nos permite hacer mucho modelado, ya sea a partir de una semilla de información o agregando datos de terceros". Como ejemplo, Dana McGraw aclara que es posible que Disney no tenga muchos datos internos sobre la compra de automóviles, pero la empresa podría agregar los datos de un comercializador de automóviles a los datos de Disney en el espacio. cloisonné para crear un modelo más adecuado. “Alrededor de cada área, pensamos en los resultados deseados y luego modelamos en función de esos resultados para crear segmentos para los resultados deseados”, agrega Dana McGraw.

La ciencia de datos integrada es clave

Para tener éxito en esta área, Disney ha adoptado un enfoque integrado de la ciencia de datos. El equipo de ciencia de datos de Dana McGraw se encuentra dentro de la empresa, en el departamento de Lisa Valentino. "Tuvimos un gran éxito al integrar este equipo de soluciones en nuestro equipo de lanzamiento al mercado", dijo. Por su parte, Dana McGraw agrega que para tener éxito como científica de datos dentro de una empresa de ventas de publicidad, era necesario pensar en los talentos y asegurar la diversidad de antecedentes y habilidades dentro del equipo. No basta con contratar miembros con formación cuantitativa.

“Queremos que las personas con experiencia en marketing se sienten junto a las que tienen habilidades cuantitativas profundas”, dice McGraw. “Hay un intercambio de ideas, comprensión y flujo de trabajo entre estos grupos. Ya sea ciencia de datos, análisis avanzado o soluciones y habilitación de datos, estos grupos intercambian ideas, habilidades y trabajan de la mano".