साक्षात्कार
अनास्तासिया लेंग, क्रिएटिवएक्स की संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला
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अनास्तासिया लेंग क्रिएटिवएक्स की संस्थापक और सीईओ हैं, जो दुनिया के सबसे प्यारे ब्रांडों के लिए रचनात्मक उत्कृष्टता को शक्ति प्रदान करने वाली कंपनी है। बड़े पैमाने पर रचनात्मक विश्लेषण करके, प्रौद्योगिकी डेटा की स्पष्टता के माध्यम से रचनात्मक अभिव्यक्ति को आगे बढ़ाने का लक्ष्य रखती है।
आपने गूगल में मार्केटिंग सीखी और 6 साल तक वहीं रहीं। इस अनुभव से आपको क्या मुख्य बातें मिलीं?
(GOOGL )गूगल में मार्केटिंग पारंपरिक मार्केटिंग से बहुत अलग है। मैंने 2007 से 2012 तक वहां काम किया, जिसमें मार्केटिंग, उत्पाद और व्यवसाय विकास का मिश्रण था। मेरा सभी काम नए उत्पाद या प्रौद्योगिकी को लॉन्च करने, पози्शनिंग करने और लोगों को इसका उपयोग करने या खरीदने के लिए मनाने पर केंद्रित था। मैंने जो तीन मुख्य बातें सीखीं, वे आज भी मेरे साथ हैं (और मेरी मार्केटिंग टीम को परेशान करती हैं):
1. हमेशा उपयोगकर्ताओं को पहले रखें: यह इतना सरल लगता है, लेकिन यह आश्चर्यजनक है कि कितने विपणक इसे एक प्लेटिट्यूड के रूप में मानते हैं। यह मत मानिए कि आप जो चाहते हैं वह आपके उपयोगकर्ता चाहते हैं (एक गलती जो मैं बार-बार देखता हूं)। वास्तव में, 2016 के थिंकबॉक्स अध्ययन और 2018 के रीच सॉल्यूशंस अध्ययन में विपणकों के विश्वासों की तुलना सामान्य जनता से की गई, और पाया कि हम अपने कई विश्वासों को गलत तरीके से अपने ग्राहकों में आरोपित करते हैं। शोधकर्ताओं ने इसे “सहानुभूति भ्रम” के रूप में वर्णित किया और यह वास्तव में यह तथ्य के पीछे कुछ डेटा देता है कि हमें अपने उपयोगकर्ताओं को बेहतर ढंग से समझने की आवश्यकता है।
2. हमेशा जार्गन से बचें: गूगल ने हमें स्पष्ट और सरल संचार के मूल्य को अच्छी तरह से स्थापित किया। यहां तक कि उनकी शर्तें और शर्तें ऐसे लिखी गई थीं कि किसी को भी कानूनी डिग्री के बिना समझने का मौका मिला। परिणामस्वरूप, मुझे “विचार नेतृत्व” या “ओम्नीचैनल” जैसे शब्दों के लिए एक पावलोवियन क्रिंज प्रतिक्रिया है, और मैं अपनी टीम और खुद को स्पष्ट, मानवीय, दृष्टिकोण युक्त भाषा में अपने विचारों को व्यक्त करने के लिए प्रोत्साहित करता हूं।
3. सब कुछ मापें: गूगल में अपने शुरुआती दिनों में, मैंने एक शुरुआती गलती की – मैंने तर्क दिया कि “हमने इसे पहले इस तरह किया था, इसलिए हमें इसे यहां फिर से करना चाहिए।” मैंने आराम और परिचितता को वास्तव में समझने के लिए चुना कि मेरे सामने की स्थिति वास्तव में क्या थी, और मेरे समकक्षों की प्रतिक्रिया पर्याप्त थी कि मैं इस गलती को फिर से न करूं। यह स्पष्ट है, लेकिन शायद ही कभी अभ्यास किया जाता है: अपने निर्णयों को सूचित करने के लिए डेटा का उपयोग करें।
क्रिएटिवएक्स वास्तव में आपका दूसरा स्टार्टअप है, क्या आप इसकी उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं?
मैंने 2012 में गूगल छोड़ दिया और हैच नामक एक ईकॉमर्स कंपनी शुरू की, जो अनुकूलन योग्य जीवन शैली उत्पाद बेचती थी। हमारा थीसिस यह था कि ऑनलाइन शॉपिंग का अनुभव थकाऊ होता है, जहां उपभोक्ताओं को उन उत्पादों के पेजों के माध्यम से स्क्रॉल करना पड़ता है जो बिल्कुल सही नहीं होते हैं। छोटे से मध्यम आकार के व्यवसाय उपभोक्ता मांग की भविष्यवाणी करने के बोझ को उठाते हैं और उन्हें ऐसा इन्वेंट्री छोड़ देते हैं जो बिक नहीं पाती है। हमारा समाधान एक अनुकूलन योग्य रिटेल अनुभव बनाना था, जहां हर उत्पाद को ग्राहक की विशिष्टता के अनुसार बदला जा सकता था, साथ ही निर्माता द्वारा उठाई गई इन्वेंट्री जोखिम को कम किया जा सकता था।
यह एक ऐसा विचार है जिसमें मैं गहराई से विश्वास करता हूं, लेकिन ईकॉमर्स व्यवसाय शुरू करना बिना महत्वपूर्ण पूंजी निवेश के मुश्किल है। जब हम हैच बना रहे थे, तो हमें उपभोक्ताओं को हमारी साइट पर लाने के तरीके के बारे में बहुत सोचना पड़ा, और हमें सामान्य संदिग्धों (गूगल, फेसबुक आदि) के साथ उपभोक्ता ध्यान के लिए प्रतिस्पर्धा करनी पड़ी, लेकिन एक अंश के साथ वित्तीय संसाधनों के साथ। यह देखते हुए कि हम प्रमुख ईकॉमर्स खिलाड़ियों को बाहर निकाल नहीं सकते थे, हमने सोचा कि हम उन्हें कैसे बाहर निकाल सकते हैं। हम डेटा-सूचित निर्णय ले रहे थे: हमारे दर्शकों के बारे में, विज्ञापन का समय, कीवर्ड आदि। सब कुछ, लेकिन रचनात्मक स्वयं। हमें एहसास हुआ कि रचनात्मक संपत्ति हमारे विपणन का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा था, लेकिन यह वह हिस्सा था जिसे हम सबसे कम समझते थे।
हमने उस समस्या को हल करने के लिए प्रौद्योगिकी बनानी शुरू की, और यह वह प्रौद्योगिकी थी जो शुरू में हमारे अपने आंतरिक विश्लेषण के लिए अभिप्रेत थी, जिसने क्रिएटिवएक्स का जन्म दिया। आज, क्रिएटिवएक्स ब्रांडों को रचनात्मक उत्कृष्टता तक पहुंचाने में मदद करने के लिए प्रौद्योगिकी प्रदान करता है bằng रचनात्मक गुणवत्ता, ब्रांड संगतता, और सामग्री में प्रतिनिधित्व को मापकर, ट्रैक करके, और सुधारकर।
क्रिएटिवएक्स में उपयोग की जाने वाली विभिन्न मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों के बारे में चर्चा करें जो छवियों और वीडियो को हजारों विशेषताओं में तोड़ती हैं?
क्रिएटिवएक्स प्रत्येक रचनात्मक संपत्ति को संसाधित करता है जो हमारे सिस्टम में खींची जाती है (छवियां, वीडियो और जीआईएफ) और विभिन्न प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके एक व्यापक मेटाडेटा सेट एकत्र करता है और बनाता है जो हमें उन संपत्तियों को अनुकूलित तरीके से वर्गीकृत करने में सक्षम बनाता है।
हम प्रत्येक रचनात्मक संपत्ति के चार तत्वों का विश्लेषण करते हैं।
1. छवि और वीडियो फ़ाइल: हम प्रत्येक फ़ाइल से सामान्य गुणों को निकालते हैं, जिनमें संपत्ति लंबाई आयाम, फ़ाइल प्रकार आदि शामिल हैं।
2. छवि और वीडियो सामग्री: हम छवि और वीडियो के भीतर की सामग्री को समझने के लिए दो प्रकार की प्रौद्योगिकियों का उपयोग करते हैं।
(META )- कंप्यूटर विजन: यह हमें बड़े पैमाने पर किसी भी दृश्य की सामग्री को समझने में सक्षम बनाता है और प्रत्येक रचनात्मक संपत्ति के लिए डेटा को दर्जनों या सैकड़ों टैग के रूप में वापस लौटाता है।
- ऑप्टिकल-चरित्र मान्यता: यह हमें रचनात्मक में उपयोग किए जाने वाले किसी भी शब्द को उठाने में सक्षम बनाता है। प्रौद्योगिकी न केवल उपयोग किए जाने वाले पाठ की मात्रा का निर्धारण करती है, बल्कि किसी भी पाठ-विशिष्ट ब्रांडिंग आवश्यकताओं (जैसे टैगलाइन, स्थिति, भाषा आदि) का भी पता लगाती है।
3. प्रत्येक दृश्य के साथ आने वाली प्रतिलिपि: यदि रचनात्मक लाइव है, तो हम साथ आने वाली किसी भी पाठ विवरण को भी खींचते हैं।
4. वीडियो के लिए ध्वनि फ़ाइल: प्रत्येक ऑडियो फ़ाइल को पार्स करने योग्य पाठ में अनुवादित किया जाता है जो प्रत्येक ब्रांड के लिए ऑडियो नियमों की स्थापना को सक्षम बनाता है।
हमने सभी डेटा को स्मार्ट तरीके से जोड़ने के लिए उपकरण बनाए हैं ताकि हम वस्तुओं और विपणक द्वारा मापने के लिए वांछित अवधारणाओं की उपस्थिति के लिए स्केलेबल और सटीक रूप से सामग्री का विश्लेषण कर सकें।
मापे जाने वाले दृश्य संकेतों और तत्वों को अनुकूलित करना कितना महत्वपूर्ण है?
प्रत्येक ब्रांड के लिए हम जो ट्रैक करते हैं उसे अनुकूलित करने की क्षमता महत्वपूर्ण है। डेटा केवल तभी शक्तिशाली होता है जब यह किसी ऐसी चीज़ पर स्पष्टता प्रदान करता है जो आपके संगठन के लिए प्रासंगिक है, जो कि हमारे शुरुआती दिनों में हैच के साथ हमारी समस्या थी: हम पता लगा सकते थे कि पोशाक की उपस्थिति की आवृत्ति को कितनी बार हम इसका उपयोग कर रहे थे, लेकिन यदि आप एक कार कंपनी हैं, तो यह अंतर्दृष्टि अप्रासंगिक है। जो समस्या हमने हैच के शुरुआती दिनों में सामना की थी, वह यह है कि हमने जो पता लगाया था वह एक-आकार-फिट-सभी कंप्यूटर दृष्टि मान्यता के लिए कठिन था, जो विपणकों के लिए ऑफ-द-शेल्फ का उपयोग करना मुश्किल था। जो हमने किया था उसके विपरीत, हमने बहुत समय बिताया है ताकि हम पता लगा सकें कि हम किस प्रकार की पता लगाने में सक्षम हैं जो उस ब्रांड, उसके उद्योग और उसकी चुनौतियों के लिए अद्वितीय है। जो अक्सर इसके दिशानिर्देशों या आवाज को प्रतिबिंबित करने वाले पता लगाने का निर्माण करना शामिल है, जो इसकी स्थिति को बाजार में, इसके प्रतिस्पर्धियों से कैसे अलग करता है, और जो अंततः बड़े रचनात्मक प्रश्नों के दिल में आता है जो उस टीम के विपणकों पर विचार कर रहे हैं।
इस अनुप्रयोग से किस प्रकार के क्रियाशील अंतर्दृष्टि प्राप्त किए जा सकते हैं?
क्रिएटिवएक्स प्रौद्योगिकी आपको अपनी सभी छवि और वीडियो सामग्री की रचनात्मक गुणवत्ता, ब्रांड संगतता, अनुपालन और प्रतिनिधित्व के बारे में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद कर सकती है। इस जानकारी के साथ, विपणक यह निर्धारित कर सकते हैं कि उनकी सामग्री का कितना हिस्सा उनके न्यूनतम गुणवत्ता मानक को पूरा करता है और प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म पर आवश्यक विशिष्ट पैरामीटर के आधार पर सफलता के लिए तैयार है। वे माप सकते हैं कि उनकी ब्रांड टीमें ब्रांड के बारे में सुसंगत रूप से संवाद कर रही हैं (क्या वे एक ही दिशा में बढ़ रहे हैं? क्या वे लगातार एक ही विशिष्ट ब्रांड संपत्तियों का उपयोग कर रहे हैं?) और उनकी कास्टिंग निर्णय कितने प्रतिनिधित्व कर रहे हैं। यह सभी विपणकों को अपनी रचनात्मक सामग्री पर नियंत्रण हासिल करने में मदद कर सकता है ताकि वे वास्तव में समझें और मापें कि उनके रचनात्मक निर्णयों की सेहत और संरेखण क्या है।
क्रिएटिवएक्स ने हजारों विज्ञापनों का नस्लीय और लिंग विश्लेषण किया है, इस विश्लेषण से कुछ परिणाम क्या थे?
हमने 2,378 एफएमसीजी (तेजी से आगे बढ़ने वाले उपभोक्ता सामान) विज्ञापनों का विश्लेषण किया और पाया कि尽管 प्रतिनिधित्व के विषय पर बहुत ध्यान दिया गया है, समावेशी प्रतिनिधित्व की वास्तविकता अभी भी बहुत काम की आवश्यकता है। हमारे नस्लीय विविधता के विश्लेषण में, उदाहरण के लिए, हमने पाया कि ब्लैक लोग खेल या व्यायाम के विषय वाले विज्ञापनों में अधिक बार कास्ट किए जाते हैं और नेतृत्व भूमिकाओं में कम बार कास्ट किए जाते हैं। जब हमने लिंग प्रतिनिधित्व को देखा, तो हमने पाया कि ब्रांड अभी भी नकारात्मक लिंग स्टीरियोटाइपों को बढ़ावा दे रहे हैं: पुरुष पेशेवर भूमिकाओं में प्रमुख हैं और महिलाएं घरेलू गतिविधियों जैसे सफाई करने की अधिक संभावना रखती हैं। यहां तक कि कम स्क्रीन उपस्थिति के साथ, पुरुष अधिक बोलते हुए भूमिकाओं में दिखाई देते हैं, लेकिन हम नेतृत्व भूमिकाओं में महिलाओं के चित्रण में प्रगति देख रहे हैं।
आप अगले 5 वर्षों में विज्ञापन परिदृश्य में मशीन लर्निंग को बेहतर बनाने के लिए कुछ अन्य तरीकों को कैसे देख सकते हैं?
एक हमारे निवेशकों ने कहा कि कई उद्योग हैं जो मशीन लर्निंग का दावा करते हैं, जिनमें मशीनें हैं और सीखने की प्रक्रिया है, लेकिन यह हमेशा स्पष्ट नहीं होता है कि यह मशीनें हैं जो सीख रही हैं।
मेरा दृष्टिकोण है कि हम विज्ञापन में मशीन लर्निंग के गहरे (या कुछ मामलों में, वास्तविक) अनुप्रयोग को देखेंगे जो उद्योग द्वारा पहले से ही की जा रही रोटी और मक्खन चीजों में सुधार करना जारी रखेगा: उपभोक्ता की प्रतिक्रिया की संभावना की भविष्यवाणी करना और खरीदना (लक्ष्यीकरण), उपभोक्ता डेटा के आधार पर रचनात्मक संस्करणों का उत्पादन करना (डायनामिक विज्ञापन रचनात्मक), अधिक डेटा को पार्स करना और अंतर्दृष्टि उत्पन्न करना (रिपोर्टिंग)।
मशीन लर्निंग को शायद क्रोम पर तीसरे पक्ष के कुकीज़ और आईओएस पर आईडीएफए के नुकसान को प्रतिस्थापित करने वाले अन्य संकेतों का पता लगाने के मामले में रखा जाएगा और हम व्यक्तिगत विज्ञापन के बावजूद कैसे व्यक्तिगत कर सकते हैं।
क्या क्रिएटिवएक्स के बारे में और कुछ है जो आप साझा करना चाहेंगे?
एक chút चंचल होने के लिए … हम भर्ती कर रहे हैं! यदि आप इस लेख के नीचे तक पहुंच गए हैं और डेटा और रचनात्मक अभिव्यक्ति को बेहतर ढंग से कैसे मिला सकते हैं, तो हमें बात करना अच्छा लगेगा!
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठकों को अधिक जानने के लिए क्रिएटिवएक्स पर जाना चाहिए क्रिएटिवएक्स।
