أناستازيا لينج، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة CreativeX – سلسلة المقابلات

أناستازيا لينج هي المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة CreativeX، وهي شركة تتيح التفوق الإبداعي للعلامات التجارية الأكثر حبًا في العالم. من خلال تحليل الإبداع على نطاق واسع، تهدف التكنولوجيا إلى تعزيز التعبير الإبداعي من خلال وضوح البيانات.

تعلمت التسويق في جوجل وبقيت لمدة 6 سنوات. ما هي النتائج الرئيسية التي استفدت منها من هذه التجربة؟

التسويق في جوجل يختلف عن التسويق التقليدى. العمل الذي قمت به خلال فترة وجودي هناك من 2007 إلى 2012 كان مزيجًا من التسويق وتطوير المنتج والتنمية التجارية. كان جميع عملى مركزًا على إطلاق وتحديد موقف وإقناع الناس باستخدام أو شراء تكنولوجيا أو منتج جديد لأول مرة. هنا هي ثلاثة من الدروس الأساسية التي لا تزال معي حتى اليوم (وأزعج فريق التسويق):

1. ضع دائمًا المستخدمين في المقام الأول: يبدو الأمر بسيطًا، لكن من المذهل كيف يعتبر العديد من المسوقين هذا الأمر مجرد كلمة فارغة. لا تفترض أن ما تريده هو ما يريده مستخدموك (خطأ أراه مرارًا وتكرارًا). في الواقع، دراسة Thinkbox عام 2016 ودراسة Reach Solutions عام 2018 قارنت بين معتقدات المسوقين ومعتقدات الجمهور العام، فقط لتحديد أننا ننسب خطأ العديد من معتقداتنا إلى عملائنا. وصف الباحثون ذلك بـ “وهم التعاطف” وأدلى ببعض البيانات حول حقيقة أننا بحاجة إلى القيام بعمل أفضل لفهم مستخدمينا.

2. تجنب دائمًا المصطلحات الفنية: قامت جوجل بعمل رائع في غرس قيمة التواصل الواضح والبسيط. حتى شروط وأحكامهم كانت مكتوبة بطريقة يمكن للشخص الذي لا يملك شهادة في القانون فهمها. ونتيجة لذلك، لدي رد فعل انعكاسي تجاه مصطلحات مثل “القيادة الفكرية” أو “عبر القنوات” وأفعل ما بوسعي لتحفيز فريقنا، و myself، لتحديد وجهات نظرنا بلغة واضحة ومحددة وقابلة لل접근.

3. قس كل شيء: في بداية مسيرتي في جوجل، قمت بالخطأ المبتدئ بالتعليل لتبرير قرارًا قائلاً “كنا نفعل ذلك بهذه الطريقة في الماضي، لذلك يجب أن نفعل ذلك بهذه الطريقة مرة أخرى هنا”. اخترت الراحة والملاءمة على فهم ما يتطلبه الوضع أمامي حقًا، ورد فعل زملائي كان كافياً لي لتجنب إعادة 犯 الخطأ نفسه. من الواضح ولكن نادرًا ما يتم ممارسته: استخدم البيانات لإعلام قراراتك.

CreativeX هو في الواقع مشروعك الثاني، هل يمكنك مشاركة قصة ولادة هذا المشروع؟

غادرت جوجل في عام 2012 لlaunch Hatch، وهي شركة تجارة إلكترونية تبيع منتجات أسلوب حياة قابلة للتعديل. كانت أطروحتنا هي أن تجربة التسوق عبر الإنترنت العادية كانت متعبة، حيث كان المستهلكون يضطرون إلى التمرير عبر صفحات وصفحات من المنتجات التي لم تكن تمامًا صحيحة. تتحمل الشركات الصغيرة إلى المتوسطة عبء توقع الطلب من المستهلكين وتركت حاملة المخزون غير المباع. كانت حلنا هو إنشاء تجربة تجارية قابلة للتعديل، مكانًا يمكن لكل منتج تعديله ليتوافق مع مواصفات العميل مع تقليل مخاطر المخزون التي يحملها الصانع.

يظل هذا فكرة أعتقد فيها深く، لكن الشركات الإلكترونية صعبة للغاية في البدء بدون استثمار رأسمالي كبير. بينما كنا نبني Hatch، قمنا بطبيعة الحال بإنفاق الكثير من الوقت في التفكير في كيفية جذب المستهلكين إلى موقعنا وكنا مجبرين على التنافس على انتباه المستهلك مع جميع المشتبه بهم العاديين (جوجل، فيسبوك، إلخ) ولكن مع جزء صغير من الاستثمار المالي. نظرًا لأننا لا نستطيع أن نتفوق على لاعبي التجارة الإلكترونية الكبار، بدأنا في التفكير في كيفية التفوق عليهم. كنا نأخذ قرارات مدعومة بالبيانات حول كل شيء: جمهورنا، وقت اليوم الذي كنا نعلن فيه، الكلمات الرئيسية، إلخ. كل شيء باستثناء الإبداع نفسه. لقد أدركنا أن الأصول الإبداعية كانت الجزء الأكثر أهمية في تسويقنا ومع ذلك الجزء الذي نفهمه أقل.

بدأنا في بناء تكنولوجيا لمعالجة هذا المشكل، وكانت تلك التكنولوجيا، التي كانت في الأصل مخصصة لتحليلاتنا الداخلية، التي أدت إلى ولادة CreativeX. اليوم، توفر CreativeX تكنولوجيا لمساعدة العلامات التجارية في الوصول إلى التميز الإبداعي من خلال قياس وتحسين جودة الإبداع وثبات العلامة التجارية والتمثيل في المحتوى.

هل يمكنك مناقشة التكنولوجيا المختلفة لتعلم الآلة المستخدمة في CreativeX لتحليل الصور والفيديوهات إلى آلاف السمات؟

تعالج CreativeX كل أصل إبداعي يتم سحبه إلى نظامنا (صور، فيديوهات، و GIFs) وتستخدم مجموعة متنوعة من التكنولوجيا لجمع وإنشاء مجموعة شاملة من البيانات الوصفية التي تمكننا من تصنيف تلك الأصول بطريقة مخصصة.

نحن نتحليل أربعة عناصر من كل أصل إبداعي.

1. ملف الصورة والفيديو: نستخرج الخصائص الشائعة من كل ملف، بما في ذلك أبعاد الأصل، نوع الملف، إلخ.

2. محتوى الصورة والفيديو: نستخدم نوعين من التكنولوجيا لفهم المحتوى داخل كل صورة وفیديو.

• رؤية الحاسوب: هذا يسمح لنا بفهم محتوى أي صورة أو فيديو على نطاق واسع، ويتم إرجاع البيانات مرة أخرى كعشرات، وأحيانًا مئات من العلامات لكل أصل إبداعي.
• التعرف الضوئي على الأحرف: هذا يسمح لنا بتحديد أي كلمات تستخدم داخل الإبداع. تحدد التكنولوجيا ليس فقط كمية النص المستخدمة، ولكن أي متطلبات علامة تجارية محددة للنص (مثل الشعارات، المواقف، اللغة، إلخ).

3. النص المرافق لكل صورة: إذا كان الإبداع حى، نستخلص أيضًا أي نص وصف مرافق.

4. ملف الصوت للفيديو: يتم ترجمة كل ملف صوتي إلى نص قابل للفهم مما يسمح بتعيين قواعد الصوت لكل علامة.

لقد بنينا أدواتًا لدمج جميع تلك البيانات بطرق ذكية لتحليل المحتوى وتحليله بدقة وموثوقية لتحديد كلاً من وجود الأجسام والمفاهيم التي يريد المسوقون قياسها.

ما مدى أهمية تخصيص الإشارات البصرية والعناصر التي يتم قياسها؟

قدرة تخصيص ما نتبعه لكل علامة تجارية هي حرجة. البيانات ليست قوية إلا بقدرتها على تقديم وضوح حول شيء ذي صلة بمؤسستك، وهذا هو المشكل الذي كنا نواجهه في الأيام الأولى من Hatch: قد نكتشف وجود الفساتين ونفهم كيف نستخدمها، ولكن إذا كنت شركة سيارات، فإن هذا الرأي غير ذي صلة. هذا هو السبب في أننا استثمرنا الكثير من الوقت في تخصيص نوع الكشف الذي نقدمه حتى نتمكن من ربطه بما هو فريد حول تلك العلامة التجارية وصناعتها وتحدياتها. وهذا يشمل في كثير من الأحيان بناء الكشف الذي يعكس إرشادات تلك العلامة التجارية أو صوتها أو كيفية تمييزها عن منافسيها، وهو ما يصل في النهاية إلى قلب الأسئلة الإبداعية الكبيرة التي يتناقشها سوقيو ذلك الفريق.

ما هي النتائج القابلة للتنفيذ التي يمكن الحصول عليها من هذا التطبيق؟

يمكن أن تساعد تكنولوجيا CreativeX في الحصول على معلومات حول جودة الإبداع وثبات العلامة التجارية والامتثال والتمثيل في جميع محتويات الصور والفيديوهات. مع هذه المعلومات، يمكن للمسوقين تحديد مقدار المحتوى الذي يلبي معايير الجودة الدنيا ويتوافق مع معايير كل منصة وكم المال الذي ينفقه (ووكالاته) على تعزيز المحتوى وإنتاجه الذي يتوافق (ويخالف) مع هذه المعايير. يمكنهم قياس مدى توافق فرق العلامة التجارية في الحديث عن العلامة التجارية (هل هم يسيرون مع إيقاع نفس الطبل؟ هل يستخدمون باستمرار نفس الأصول الفريدة للعلامة التجارية؟) ومدى تمثيل قرارات التمثيل. كل هذا يمكن أن يساعد المسوقين على استعادة السيطرة على محتوى الإبداع لفهم وقياس صحة واتساق قرارات الإبداع على نطاق واسع.

قامت CreativeX بتحليل عرقي وجنساني لألاف الإعلانات، ما هي بعض النتائج من هذا التحليل؟

قمنا بتحليل 2,378 إعلانًا لسلع استهلاكية سريعة التحول في الولايات المتحدة ووجدنا أن尽管 الاهتمام الكبير الموجه إلى موضوع التمثيل، فإن واقع التمثيل الشامل لا يزال يحتاج إلى الكثير من العمل. أظهر تحليلنا التنوع العرقي، على سبيل المثال، أن الأمريكيين من أصل أفريقي أكثر احتمالًا أن يتم تمثيلهم في الإعلانات التي يكون فيها الرياضة أو التمارين الرياضية هي الموضوع وأقل احتمالًا أن يتم تمثيلهم في الأدوار القيادية. عندما نظرنا إلى التمثيل الجنساني، وجدنا أن العلامات التجارية لا تزال تعزز الصور النمطية الجنسانية السلبية: الرجال يهيمنون على الأدوار المهنية والنساء أكثر احتمالًا أن يتم تمثيلهم في أداء أنشطة منزلية معينة مثل التنظيف. حتى مع ظهورهم أقل على الشاشة، يظهر الرجال في أدوار متحدثة أكثر، ولكننا نرى بعض التقدم مع زيادة تمثيل النساء في الأدوار القيادية.

ما هي الطرق الأخرى التي يمكن أن نرى فيها تعلم الآلة تحسين المناظير الإعلانية في السنوات الخمس القادمة؟

كان أحد مستثمرينا يقول أن العديد من الصناعات التي تدعي استخدام تعلم الآلة لها آلات، ولديها تعلم، ولكن من غير الواضح دائمًا أن الآلات هي التي تتعلم.

من وجهة نظري، سنرى تطبيقًا أعمق (أو في بعض الحالات، تطبيقًا حقيقيًا) لتعلم الآلة في الإعلان لتحسين الأشياء الأساسية التي تقوم بها الصناعة بالفعل: توقع استعداد المستهلك بالنقر والشراء (الاستهداف)، وتوليد إبداعات ديناميكية بناءً على بيانات المستهلك (إبداع إعلاني ديناميكي)، وفحص المزيد من البيانات لتوليد معلومات (التقرير). من المحتمل أن يتم وضع تعلم الآلة على حالة تحديد ما هي الإشارات الأخرى التي يمكن أن تحل محل فقدان ملفات تعريف الارتباط الثالثة على Chrome وIDFA على iOS وكيف يمكننا الاستمرار في تخصيص الإعلانات على الرغم من فقدان تلك المعلومات.

هل هناك أي شيء آخر تريد مشاركته حول CreativeX؟

شيء مخادع قليلا… نحن نبحث عن موظفين! إذا كنت قد وصلت إلى أسفل هذا المقال وترغب في معرفة كيفية تحسين اتحاد البيانات والتعبير الإبداعي، فنحن سوف نحب أن نتحدث!

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا CreativeX.