Anastasia Leng, Fundadora e CEO da CreativeX – Série de Entrevistas

Anastasia Leng é a Fundadora e CEO da CreativeX, uma empresa que impulsiona a excelência criativa para as marcas mais amadas do mundo. Analisando a criatividade em larga escala, a tecnologia visa avançar a expressão criativa por meio da clareza dos dados.

Você aprendeu marketing no Google (GOOGL ) e permaneceu lá por 6 anos. Quais foram suas principais lições aprendidas com essa experiência?

Marketing no Google é muito diferente do marketing tradicional. O trabalho que fiz durante meu tempo lá, de 2007 a 2012, foi uma mistura de marketing, produto e desenvolvimento de negócios. Todo o meu trabalho se concentrou em lançar, posicionar e convencer as pessoas a usar ou comprar uma nova tecnologia ou produto pela primeira vez. Aqui estão as três principais lições que ainda carrego comigo hoje (e que irritam nossa equipe de marketing):

1. Sempre coloque os usuários em primeiro lugar: Parece simples, mas é surpreendente quantos marketers tratam isso como um lugar-comum. Não suponha que o que você quer é o que os usuários querem (um erro que vejo repetidamente). Na verdade, um estudo da Thinkbox de 2016 e um estudo da Reach Solutions de 2018 compararam as crenças dos marketers com as do público em geral e descobriram que erroneamente atribuímos muitas de nossas próprias crenças aos nossos clientes. Os pesquisadores descreveram isso como uma “ilusão de empatia” e realmente colocaram alguns dados por trás do fato de que precisamos fazer um melhor trabalho para entender nossos usuários.

2. Sempre evite jargão: O Google fez um excelente trabalho ao nos ensinar a importância da comunicação clara e simples. Até mesmo os termos e condições eram escritos de uma maneira que alguém sem um diploma em direito tinha uma chance de compreender. Como resultado, tenho uma resposta pavloviana de cringe a termos como “liderança de pensamento” ou “omnichannel” e faço o meu melhor para empurrar nossa equipe, e a mim mesmo, a articular nossas visões em linguagem concisa, humana e acessível.

3. Meça tudo: No início da minha carreira no Google, cometi o erro de iniciante de racionalizar minha justificativa para uma decisão dizendo que “fizemos isso assim no passado, então devemos fazer assim novamente aqui”. Escolhi confort e familiaridade em vez de realmente entender o que a situação em frente de mim realmente exigia, e a resposta dos meus colegas foi suficiente para que eu evitasse cometer esse erro novamente. É óbvio, mas raramente praticado: use dados para informar suas decisões.

A CreativeX é, na verdade, sua segunda startup. Pode compartilhar a história de como surgiu?

Deixei o Google em 2012 para fundar a Hatch, uma empresa de comércio eletrônico que vendia produtos de estilo de vida personalizados. Nossa tese era de que a experiência de compras online típica era exaustiva, com os consumidores tendo que rolar por páginas e páginas de produtos que não estavam exatamente certos. Pequenas e médias empresas assumiam o ônus de prever a demanda do consumidor e ficavam com o estoque restante que não vendia. Nossa solução foi criar uma experiência de varejo personalizada, um local onde todos os produtos pudessem ser ajustados para atender às especificações do cliente, reduzindo o risco de estoque carregado pelo fabricante.

É uma ideia em que ainda acredito profundamente, mas os negócios de comércio eletrônico são difíceis de decolar sem um investimento de capital significativo. Enquanto estávamos construindo a Hatch, naturalmente passamos muito tempo pensando em como atrair os consumidores para o nosso site e fomos forçados a competir pela atenção do consumidor com todos os suspeitos habituais (Google, Facebook (META ), etc.) com uma fração dos recursos financeiros. Dado que não podíamos superar os principais jogadores de comércio eletrônico, começamos a nos perguntar como poderíamos superá-los. Estávamos tomando decisões informadas por dados sobre tudo: nosso público, o horário do dia em que estávamos anunciando, as palavras-chave, etc. Tudo, exceto a criatividade em si. Percebemos que os ativos criativos eram a parte mais importante do nosso marketing, mas a parte que entendíamos menos.

Começamos a construir tecnologia para resolver esse problema, e foi essa tecnologia, inicialmente destinada à nossa própria análise interna, que levou ao nascimento da CreativeX. Hoje, a CreativeX fornece tecnologia para ajudar as marcas a alcançar a excelência criativa, medindo, rastreando e melhorando a qualidade criativa, a consistência da marca e a representação no conteúdo.

Pode discutir as diferentes tecnologias de aprendizado de máquina usadas na CreativeX para quebrar imagens e vídeos em milhares de atributos?

A CreativeX processa cada ativo criativo inserido em nosso sistema (imagens, vídeos e GIFs) e usa uma variedade de tecnologias para coletar e criar um conjunto abrangente de metadados que nos permite categorizar esses ativos de forma personalizada.

Analisamos quatro elementos de cada ativo criativo.

1. O arquivo de imagem e vídeo: Extraímos propriedades comuns de cada arquivo, incluindo dimensões do ativo, tipo de arquivo, etc.

2. O conteúdo da imagem e do vídeo: Usamos dois tipos de tecnologias para entender o conteúdo dentro de cada imagem e vídeo.

• Visão Computacional: Isso nos permite entender o conteúdo de qualquer visual em escala e os dados são retornados como dezenas, às vezes centenas de tags para cada ativo criativo.
• Reconhecimento Óptico de Caracteres: Isso nos permite capturar qualquer palavra usada dentro da criatividade. A tecnologia determina não apenas a quantidade de texto sendo usada, mas também quaisquer requisitos de marca específicos de texto (por exemplo, slogans, posicionamento, idioma, etc.)

3. A cópia que acompanha cada visual: Se a criatividade estiver ao vivo, também extraímos qualquer texto de descrição acompanhante.

4. O arquivo de som para vídeo: Cada arquivo de áudio é traduzido em texto analisável que permite a configuração de regras de áudio para cada marca.

Construímos ferramentas para combinar todos esses dados de maneiras inteligentes para analisar e conteúdo de forma escalável e precisa, tanto para a presença de objetos quanto para conceitos que os marketers desejam medir.

Quão importante é personalizar os sinais visuais e elementos medidos?

A capacidade de personalizar o que rastreamos para cada marca é crítica. Os dados são tão poderosos quanto sua capacidade de fornecer clareza sobre algo que é relevante para a sua organização, o que é por que o reconhecimento de visão computacional de um tamanho único pode ser difícil para os marketers usar prontamente. Esse é o problema com o qual lutamos nos primeiros dias da Hatch: podemos detectar a presença de vestidos e entender com que frequência os usamos, mas se você é uma empresa de carros, essa percepção é irrelevante. É por isso que investimos um tempo tremendo para ser capaz de personalizar o tipo de detecção que fornecemos, de modo que possamos mapeá-la para o que é único sobre essa marca, sua indústria e seus desafios. Isso frequentemente inclui construir detecção que reflete as diretrizes da marca, sua voz, como é posicionada no mercado, como se diferencia de seus concorrentes e que, em última análise, chega ao cerne das grandes questões criativas que os marketers nessa equipe estão debatendo.

Que tipo de insights ação pode ser obtido a partir dessa aplicação?

A tecnologia da CreativeX pode ajudá-lo a obter insights sobre a qualidade criativa, a consistência da marca, o cumprimento e a representação de todo o conteúdo de imagem e vídeo. Com essas informações, os marketers podem determinar quanto do seu conteúdo atende ao padrão mínimo de qualidade e está configurado para o sucesso com base nos parâmetros únicos necessários em cada plataforma e quanto dinheiro eles (e suas agências) estão gastando em promover e produzir conteúdo que atende (e não atende) a esses padrões. Eles podem medir com que frequência as equipes da marca estão se comunicando sobre a marca (estão marchando ao ritmo da mesma batida? Usando consistentemente os mesmos ativos de marca distintivos?) e quão representativas foram as decisões de elenco. Tudo isso pode ajudar os marketers a retomar o controle sobre o conteúdo criativo para realmente entender e medir, em escala, a saúde e o alinhamento de suas decisões criativas.

A CreativeX realizou tanto uma análise racial quanto de gênero de milhares de anúncios, quais foram alguns dos resultados dessa análise?

Analisamos 2.378 anúncios de bens de consumo rápido (FMCG) nos EUA e descobrimos que, apesar da atenção dada ao tópico da representação, a realidade da representação inclusiva ainda requer muito trabalho. Nossa análise da diversidade racial, por exemplo, mostrou que as pessoas negras são mais propensas a serem escaladas em anúncios em que esporte ou exercício é um tema e menos propensas a serem escaladas em papéis de liderança. Quando olhamos para a representação de gênero, descobrimos que as marcas ainda perpetuam estereótipos de gênero negativos: os homens dominam os papéis profissionais e as mulheres são mais propensas a aparecer fazendo certas atividades domésticas, como limpeza. Mesmo com menos aparições na tela, os homens aparecem em mais papéis de fala, mas estamos vendo algum progresso com a representação aumentada de mulheres em papéis de liderança.

Quais são outras maneiras pelas quais você pode ver o aprendizado de máquina melhorando o cenário publicitário nos próximos 5 anos?

Um de nossos investidores costumava dizer que muitas indústrias que afirmam usar aprendizado de máquina têm máquinas e têm aprendizado, mas nem sempre está claro que são as máquinas que estão aprendendo.

Minha visão é que veremos uma aplicação mais profunda (ou, em alguns casos, aplicação real) do aprendizado de máquina na publicidade para continuar a melhorar as coisas básicas que a indústria já está fazendo: prever a propensão do consumidor a clicar e comprar (direcionamento), gerar variações criativas com base em dados do consumidor (criativo dinâmico), analisar mais dados para gerar insights (relatórios).

O aprendizado de máquina provavelmente será usado para descobrir quais outros sinais podem substituir a perda de cookies de terceiros no Chrome e IDFA no iOS e como podemos continuar a personalizar a publicidade apesar da perda dessas informações.

Há algo mais que você gostaria de compartilhar sobre a CreativeX?

Um pouco ousado, mas… estamos contratando! Se você chegou ao final desse artigo e está interessado em como unir melhor os dados e a expressão criativa, adoraríamos conversar!

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar CreativeX.