Disney Advertising Sales begeeft zich al jaren op de nieuwe grens op het gebied van data en analyses om haar klanten beter te helpen het juiste publiek voor hun berichten te vinden.
De explosie van de streamingdiensten van The Walt Disney Co. heeft enorme hoeveelheden data aan de mix toegevoegd. Disney Advertising Sales, verantwoordelijk voor de advertentieverkoop en geïntegreerde marketing voor het entertainment- en sportaanbod van The Walt Disney Co., kan adverteerders nu toegang geven tot meer dan 1.000 gebruikerssegmenten die op basis van die gegevens zijn opgebouwd. Maar met grote macht komt grote verantwoordelijkheid. Disney moest zijn benadering van gegevensbeheer opnieuw bedenken om ervoor te zorgen dat het de gegevens en privacy van zijn gebruikers beschermt.
In oktober 2021 onthulde Disney Advertising Sales een nieuwe data-oplossing voor cleanrooms, gebouwd met de hulp van onder meer leveranciers Habu, InfoSum en Snowflake. Data-cleanrooms zijn plaatsen voor partners om gegevens samen te brengen voor gezamenlijke analyse onder gedefinieerde beperkingen.
Dana McGraw, vice-president publieksmodellering en datawetenschap bij Disney Advertising Sales, zegt dat de relatie van Disney met zijn gasten de leidraad is voor alles wat het bedrijf met data doet.
“Die relatie met onze gasten is de reden waarom ons advertentieaanbod zo aantrekkelijk is, vanwege onze inhoud en vanwege de manier waarop we omgaan met onze gasten en de manier waarop ze met ons omgaan”, zegt McGraw. “Als we nadenken over data, datagebruik, data governance, gaat het er echt om: ‘Betert dit de ervaring voor onze gasten?’”
Data cleanrooms maken het veilig delen van data mogelijk
“Een cleanroom-oplossing is een manier om merken toegang te geven tot inzichten over hun eigen publiek en voor wie ze bij ons willen adverteren, zonder enige vorm van uitwisseling van gegevens tussen ons”, voegt McGraw toe.
Snowflake’s Data Cloud is een hoeksteen van de cleanroom-oplossing. De technologie voor het delen van gegevens, het privéplatform voor gegevensuitwisseling en de veilige functie en veilige verbindingsmogelijkheden maken de cleanroom-oplossing mogelijk.
“De geweldige kans met de Snowflake Data Cloud is dat het alle veiligheidsbescherming biedt die we hebben vanuit een gegevensstandpunt en ons in staat stelt echt interessante dingen te doen met publieksgrafieken en andere datasets, klantgegevens, andere datasets van derden die we geloof dat de markt erg hongerig is als het gaat om inzichten, activering en metingen”, zegt Lisa Valentino, executive vice president of client solutions and addressable enablement bij Disney Advertising Sales. “De Snowflake-oplossing stelt ons in staat om data op grote schaal te manipuleren, in een omgeving waar we ons erg prettig bij voelen.”
Valentino legt uit dat veel van Disney’s klanten naar cleanrooms kijken om pre-planning inzichten te verkrijgen door hun eigen first-party data te koppelen aan Disney’s data. Pre-planningsinzichten zijn van cruciaal belang voor ‘upfronts’, bijeenkomsten van leidinggevenden van televisienetwerken, grote adverteerders en media aan het begin van belangrijke advertentieverkoopperiodes waarmee marketeers ‘van tevoren’ commerciële tijd kunnen kopen.
De komende maanden zegt Valentino dat Disney van plan is om inzichten en best practices te delen over het werken met zijn gegevens in de cleanroom. Ze hoopt dat dit klanten zal helpen beter te begrijpen hoe de gegevens van Disney incrementele waarde toevoegen aan hun eigen gegevens, en hoe ze hun gegevens zo kunnen ontwerpen dat ze in de cleanroom kunnen blijven staan.
De Snowflake Data Cloud stelt Disney in staat om een ”enige bron van waarheid” te hebben met betrekking tot zijn gegevens, terwijl deze veilig, beschikbaar, compliant en gemakkelijk toegankelijk blijft voor zijn partners. Die enkele kopie van gegevens geeft Disney ook schaalbaarheid en flexibiliteit in de manier waarop het werkbelastingen prioriteert, waardoor het zijn BI-, analyse-, datawetenschaps- en machine learning-teams beter kan ondersteunen, terwijl de tijd die data-engineers moeten besteden aan het orkestreren, organiseren en uitbouwen van gegevens wordt geminimaliseerd. pijplijnen om gegevens uit verschillende bronnen te leveren. De cleanroom geeft Disney de mogelijkheid om te bepalen of, hoe en wanneer queryresultaten moeten worden geleverd om ervoor te zorgen dat gegevens geanonimiseerd en veilig blijven.
Disney Select drijft de data-cleanroom aan
Achter de cleanroom bevindt zich Disney Select, dat alle first-party data en geavanceerde modelleringsmogelijkheden van Disney onder één paraplu samenbrengt. Disney Select is op zijn beurt gebaseerd op de Disney Ad Sales Audience Graph, die is ontworpen om relevante en beschikbare ID’s op het Disney Platform voor een bepaald huishouden in kaart te brengen en om kenmerken en betrokkenheid op alle eindpunten van Disney te verbinden. McGraw merkt op dat Disney Select marketeers de mogelijkheid biedt om hun gewenste doelgroepen te kiezen uit een bibliotheek van meer dan 1.000 first-party gedrags- en psychografische segmenten.
“We werken met meer dan 100.000 attributen om deze doelgroepsegmenten te informeren”, zegt McGraw. “We maken gebruik van geavanceerde machine learning, dus we kunnen veel modelleren, of het nu gaat om een seed van informatie of door het toevoegen van gegevens van derden.”
McGraw zegt bijvoorbeeld dat Disney misschien niet veel interne gegevens heeft over auto-aankopen, maar dat het de gegevens van een auto-marketeer kan toevoegen aan de gegevens van Disney in de cleanroom om een meer op maat gemaakt model te creëren.
“Bij elke categorie denken we na over de gewenste resultaten en vervolgens modelleren we daartegenover om segmenten te maken voor de gewenste uitkomst”, zegt McGraw.
Embedded data science is de sleutel geweest
Disney heeft gekozen voor een ingebedde benadering van datawetenschap om succes op dit gebied te stimuleren. Het data science-team van McGraw zit in het bedrijf op de afdeling van Valentino.
“We hebben veel succes gezien bij het integreren van dit oplossingsteam in ons go-to-market-team”, zegt Valentino.
McGraw voegt eraan toe dat om als datawetenschappers binnen een advertentieverkooporganisatie te kunnen functioneren, je goed moet nadenken over talent en moet zorgen voor een diversiteit aan achtergronden en vaardigheden binnen het team. Het is niet voldoende om strikt leden met een kwantitatieve achtergrond in dienst te nemen.
“We willen mensen met een marketingachtergrond hebben die naast mensen met zware kwantitatieve vaardigheden zitten”, zegt McGraw. “Er is een uitwisseling van ideeën, begrip en workflow tussen die groepen. Of het nu gaat om datawetenschap, geavanceerde analyse of data-oplossingen en -activering, die groepen wisselen ideeën uit, wisselen vaardigheden uit en werken hand in hand samen.”
