Anastasia Leng, a CreativeX – Interjúsorozat alapítója és vezérigazgatója

Anastasia Leng a cég alapítója és vezérigazgatója CreativeX, egy olyan vállalat, amely kreatív kiválóságot biztosít a világ legkedveltebb márkái számára. A kreatív méretarányos elemzésével a technológia célja a kreatív kifejezés előmozdítása az adatok tisztaságán keresztül.

Ön marketinget tanult a Google-nál, és ott maradt 6 évig. Mik voltak a legfontosabb gondolataid ebből az élményből?

A Google marketingje távol áll a hagyományos marketingtől. A 2007-től 2012-ig tartó munkám során a marketing, a termék- és az üzletfejlesztés keveréke volt. Minden munkám arra összpontosított, hogy piacra dobjam, pozícionáljam és meggyőzzem az embereket egy új technológia vagy termék első használatára vagy vásárlására. Íme a három legfontosabb tanulság, amelyet ma is magammal hordok (és ami miatt bosszantom marketingcsapatunk):

1. Mindig a felhasználókat helyezze az első helyre: Elég egyszerűnek tűnik, de elképesztő, hogy hány marketinges közhelyként kezeli ezt. Ne feltételezze, hogy Ön az, amit a felhasználók akarnak (ez a hiba, amit újra és újra látok). Valójában egy 2016-os Thinkbox-tanulmány és egy 2018-as Reach Solutions tanulmány a marketingesek hiedelmeit hasonlította össze a nagyközönség hiedelmeivel, csak arra jutottak, hogy sok saját meggyőződésünket tévesen ügyfeleinknek tulajdonítjuk. A kutatók ezt „empátiás téveszmeként” írták le, és ez valóban néhány adatot támaszt a mögött, hogy jobban meg kell értenünk a felhasználókat.

2. Mindig kerülje a zsargont: a Google csodálatos munkát végzett, és elsajátította bennünk a világos és egyszerű kommunikáció értékét. Még a feltételeket is úgy írták meg, hogy valaki jogi végzettség nélkül megértse. Ebből kifolyólag pavlovi zsörtölődéssel reagálok az olyan kifejezésekre, mint a „gondolati vezetés” vagy a „minden csatorna”, és mindent megteszek azért, hogy csapatunkat és magamat is arra késztessem, hogy nézeteinket tömör, emberi, megközelíthető nyelven fogalmazzuk meg.

3. Mérj fel mindent: Google-pályafutásom elején elkövettem azt az újonc hibát, hogy a döntésem indoklását azzal indokoltam, hogy „mi korábban így csináltuk, tehát itt is így kell csinálnunk”. A kényelmet és a családiasságot választottam, mint annak megértését, hogy az előttem álló helyzet valójában mit indokol, és a kollégáim válasza elég volt ahhoz, hogy elkerüljem ezt a hibát. Nyilvánvaló, de ritkán gyakorolják: használjon adatokat a döntéseihez.

A CreativeX tulajdonképpen a második induló vállalkozása, megosztaná a mögöttes keletkezéstörténetet?

2012-ben otthagytam a Google-t, hogy elindítsam a Hatch-et, egy e-kereskedelmi céget, amely testreszabható életmód-termékeket árul. Tézisünk az volt, hogy a tipikus online vásárlási élmény kimerítő volt, a fogyasztóknak olyan oldalakat és oldalakat kellett görgetniük, amelyek nem voltak teljesen megfelelőek. A kis- és középvállalkozások vállalták a fogyasztói kereslet előrejelzésének terhét, és megmaradt készleteik maradtak, amelyek nem keltek el. Megoldásunk az volt, hogy személyre szabható kiskereskedelmi élményt hozzunk létre, ahol minden terméket át lehet alakítani, hogy megfeleljen az ügyfél specifikációinak, miközben csökkenti a gyártó által viselt készletkockázatot.

Továbbra is egy ötlet, amelyben mélyen hiszek, de az e-kereskedelmi vállalkozásokat nehéz elindítani jelentős tőkebefektetés nélkül. A Hatch építése során természetesen sok időt töltöttünk azon gondolkodva, hogy miként juttathatjuk el a fogyasztókat oldalunkra, és kénytelenek voltunk versenyezni a fogyasztók figyelméért az összes szokásos gyanúsítottal (Google, Facebook stb.), de csak töredékével. a pénzügyi forrásokat. Tekintettel arra, hogy nem tudtuk túllicitálni a főbb e-kereskedelmi szereplőket, azon töprengtünk, hogyan tudnánk túljárni őket. Adatalapú döntéseket hoztunk mindenről: a közönségünkről, a napszakról, amikor hirdetünk, a kulcsszavakról stb. Mindenről, kivéve magát a kreatívot. Felismertük, hogy a kreatív eszközök jelentik marketingünk legfontosabb részét, de azt a részét, amelyet a legkevésbé értünk.

Elkezdtünk technológiát építeni ennek a problémának a megoldására, és ez a technológia vezetett a CreativeX megszületéséhez, amelyet eredetileg saját belső elemzésünkre szántunk. Ma a CreativeX olyan technológiát kínál, amely segít a márkáknak a kreatív kiválóság elérésében a kreatív minőség, a márka konzisztenciájának és a tartalomon belüli megjelenítésének mérésével, nyomon követésével és javításával.

Meg tudná beszélni a különböző gépi tanulási technológiákat, amelyeket a CreativeX használ a képek és videók több ezer attribútumra való lebontására?

A CreativeX minden egyes, a rendszerünkbe bevitt kreatív elemet (képeket, videókat és GIF-eket) feldolgoz, és számos technológiát használ a metaadatok átfogó készletének összegyűjtésére és létrehozására, amely lehetővé teszi számunkra, hogy ezeket az elemeket testreszabott módon helyesen kategorizáljuk.

Minden kreatív elem négy elemét elemezzük.

1. A kép- és videofájl: Minden fájlból kivonjuk a közös tulajdonságokat, beleértve az eszköz hosszát, a fájl típusát stb.

2. Kép- és videótartalom: Kétféle technológiát használunk az egyes képeken és videókon belüli tartalom megértéséhez.

• Számítógépes látás: Ez lehetővé teszi számunkra, hogy bármilyen méretű vizualizáció tartalmát megértsük, és az adatokat tucatnyi, néha több száz címkeként adjuk vissza minden kreatív elemhez.
• Optikai karakterfelismerés: Ez lehetővé teszi számunkra, hogy felismerjük a kreatívban használt szavakat. A technológia nemcsak a felhasznált szöveg mennyiségét határozza meg, hanem a szövegspecifikus márkakövetelményeket (pl. szlogeneket, elhelyezést, nyelvet stb.)

3. Az egyes vizuálokat kísérő példány: Ha a kreatív élő, akkor a kísérő szöveges leírást is behúzzuk.

4. A videó hangfájlja: Minden hangfájlt értelmezhető szöveggé fordítanak le, amely lehetővé teszi hangszabályok beállítását az egyes márkákhoz.

Eszközöket építettünk ki az adatok intelligens kombinálására, hogy skálázhatóan és pontosan elemezhessük és elemezhessük a tartalmat mind az objektumok jelenlétére, mind a marketingesek által mérni kívánt fogalmakra vonatkozóan.

Mennyire fontos a mért vizuális jelzések és elemek testreszabása?

Nagyon fontos, hogy az egyes márkákhoz testreszabható legyen, amit nyomon követünk. Az adatok csak akkora teljesítményűek, mint amennyire képesek egyértelművé tenni valamit, ami aktuális a szervezete számára, ezért lehet, hogy a marketingesek számára nehéz lehet az egy méretben használható számítógépes látásfelismerést. Ezzel a problémával küzdöttünk a Hatch korai napjaiban: lehet, hogy észleljük a ruhák jelenlétét, és megértjük, milyen gyakran használjuk őket, de ha Ön autógyártó cég, akkor ez a meglátás irreleváns. Éppen ezért rendkívül sok időt fektettünk abba, hogy személyre szabhassuk az általunk kínált észlelési típust, hogy feltérképezhessük az adott márka, iparága és kihívásai egyedi jellemzőit. Ez gyakran magában foglalja a felderítés felépítését, amely tükrözi az adott márka iránymutatásait vagy hangját, hogyan helyezkedett el a piacon, hogyan különbözik a versenytársaktól, és ez végül a nagy kreatív kérdések középpontjába kerül, amelyekről a csapat marketingszakemberei vitatkoznak.

Milyen típusú gyakorlati ismeretek nyerhetők ebből az alkalmazásból?

A CreativeX technológia segítségével betekintést nyerhet az összes kép- és videótartalom kreatív minőségébe, márkakonzisztenciájába, megfelelőségébe és megjelenítésébe. Ezen információk birtokában a marketingszakemberek meghatározhatják, hogy tartalmuk mekkora része felel meg minimális minőségi normájuknak, és milyen sikeres legyen az egyes platformokon megkövetelt egyedi paraméterek alapján, valamint hogy mennyi pénzt költenek (és ügynökségeik) a reklámozásra és olyan tartalom készítése, amely megfelel (és nem) megfelel ezeknek a szabványoknak. Mérhetik, hogy márkacsapataik mennyire következetesen kommunikálnak a márkával kapcsolatban (ugyanannak a dobnak a ritmusára menetelnek? Következetesen ugyanazokat a jellegzetes márkaelemeket használják?), és mennyire reprezentatívak a szereposztási döntéseik. Mindez segíthet a marketingeseknek, hogy visszavegyék az irányítást kreatív tartalmaik felett, hogy valóban megértsék és nagymértékben mérhessék kreatív döntéseik állapotát és összehangolását.

A CreativeX több ezer hirdetés faji és nemi elemzését is elvégezte. Milyen eredményeket hozott az elemzés?

2,378 FMCG (gyorsan mozgó fogyasztási cikk) hirdetést elemeztünk az Egyesült Államokban, és azt találtuk, hogy a reprezentáció témájára fordított nagy figyelem ellenére a befogadó reprezentáció megvalósítása még mindig sok munkát igényel. A miénk a faji sokféleség elemzésepéldául azt mutatta, hogy a feketék nagyobb valószínűséggel kapnak szerepet olyan hirdetésekben, ahol a sport vagy a testmozgás a téma, és kevésbé valószínű, hogy vezető szerepet töltenek be. Amikor megnéztük nemi képviselet, azt találtuk, hogy a márkák továbbra is fenntartják a negatív nemi sztereotípiákat: a férfiak uralják a szakmai szerepeket, a nők pedig nagyobb valószínűséggel végeznek bizonyos háztartási tevékenységeket, például takarítást. Még ha kevesebb a képernyőn is, a férfiak több beszédszerepet töltenek be, de némi előrelépést tapasztalunk a nők vezetői szerepekben való megnövekedett ábrázolása terén.

Milyen egyéb módokon láthatja, hogy a gépi tanulás javítja a hirdetési környezetet a következő 5 évben?

Egyik befektetőnk azt szokta mondani, hogy sok olyan iparág, amely azt állítja, hogy használja a gépi tanulást, rendelkezik gépekkel, és van tanulásuk is, de nem mindig egyértelmű, hogy a gépek tanulnak.

Az a véleményem, hogy látni fogjuk a gépi tanulás mélyebb (vagy bizonyos esetekben tényleges) alkalmazását a reklámozásban, hogy tovább fejleszthessük az iparág által már megtett kenyér és vaj terén: a fogyasztók kattintásra és vásárlásra való hajlamának előrejelzése (célzás), kreatív variációk generálása fogyasztói adatok alapján (dinamikus hirdetési kreatív), több adat elemzése a statisztikák generálásához (jelentéskészítés).

Valószínűleg a gépi tanulás kerülhet arra az esetre, amikor kitaláljuk, milyen egyéb jelek helyettesíthetik a harmadik féltől származó cookie-k elvesztését a Chrome-ban és az IDFA-t iOS-en, és hogyan tudjuk továbbra is személyre szabni a hirdetéseket az adatok elvesztése ellenére.

Van még valami, amit meg szeretne osztani a CreativeX-szel kapcsolatban?

Kicsit pofátlan, de… felveszünk! Ha eljutott a cikk végére, és érdekli, hogyan lehet jobban egyesíteni az adatokat és a kreatív kifejezésmódot, szívesen beszélgetünk!

Köszönjük a remek interjút, azoknak az olvasóknak, akik többet szeretnének megtudni, látogassanak el CreativeX.