Anastasia Leng, Fondator și CEO al CreativeX – Seria de interviuri

Anastasia Leng este fondator și CEO al CreativeX, o companie care oferă excelență creativă pentru cele mai iubite branduri din lume. Prin analiza creativă la scară largă, tehnologia urmărește să promoveze expresia creativă prin claritatea datelor.

Ați învățat marketing la Google (GOOGL ) și ați rămas acolo timp de 6 ani. Care au fost principalele concluzii pe care le-ați desprins din această experiență?

Marketingul la Google este departe de marketingul tradițional. Lucrul pe care l-am făcut în timpul meu acolo, între 2007 și 2012, a fost o combinație de marketing, produs și dezvoltare de afaceri. Toată munca mea s-a concentrat pe lansarea, poziționarea și convingerea oamenilor să utilizeze sau să cumpere o tehnologie sau un produs pentru prima dată. Iată cele trei concluzii principale pe care le mai păstrez și astăzi (și care îi enervează pe echipa noastră de marketing):

1. Puneți întotdeauna utilizatorii pe primul loc: Pare simplu, dar este uimitor câți marketeri tratează acest lucru ca pe o banalitate. Nu presupuneți că ceea ce doriți voi este ceea ce doresc utilizatorii (o greșeală pe care o văd din ce în ce mai des). De fapt, un studiu Thinkbox din 2016 și un studiu Reach Solutions din 2018 au comparat convingerile marketerilor cu cele ale publicului larg și au descoperit că atribuim în mod eronat multe dintre convingerile noastre utilizatorilor. Cercetătorii au descris acest lucru ca o “iluzie a empatiei” și a adus câteva date care demonstrează că trebuie să facem o treabă mai bună pentru a înțelege utilizatorii noștri.

2. Evitați întotdeauna jargonul: Google a făcut o treabă minunată în a ne învăța valoarea comunicării clare și simple. Chiar și termenii și condițiile lor erau scrise într-un mod care permitea cuiva fără o diplomă în drept să le înțeleagă. Ca urmare, am o reacție pavloviană de cringe la termeni precum “conducerea gândirii” sau “omnicanal” și mă strădui să îmi îndemn echipa, și pe mine, să articulăm punctele noastre de vedere într-un limbaj concis, uman și accesibil.

3. Măsurați totul: La începutul carierei mele la Google, am făcut greșeala de a justifica o decizie prin a spune că “am făcut-o astfel în trecut, așa că ar trebui să o facem și aici”. Am ales confortul și familiaritatea în detrimentul înțelegerii reale a situației din fața mea și răspunsul de la colegii mei a fost suficient pentru a mă face să evit această greșeală. Este evident, dar rareori practicat: utilizați datele pentru a vă informa deciziile.

CreativeX este de fapt a doua ta afacere, puteți să ne spuneți povestea din spatele acesteia?

Am părăsit Google în 2012 pentru a înființa Hatch, o companie de comerț electronic care vindea produse personalizate de lifestyle. Teza noastră a fost că experiența de cumpărături online obișnuită era epuizantă, cu consumatorii fiind nevoiți să deruleze pagină după pagină de produse care nu erau exact ceea ce căutau. Întreprinderile mici și mijlocii au preluat sarcina de a prevedea cererea consumatorilor și au fost lăsate să suporte stocul care nu s-a vândut. Soluția noastră a fost să creăm o experiență de retail personalizată, un loc în care fiecare produs putea fi modificat pentru a corespunde specificațiilor clientului, reducând în același timp riscul de stoc suportat de producător.

Este o idee în care cred profund, dar afacerile de comerț electronic sunt greu de demarat fără o investiție semnificativă de capital. Pe măsură ce construiam Hatch, am petrecut mult timp gândindu-ne la modurile în care puteam atrage consumatorii pe site-ul nostru și am fost nevoiți să concurăm pentru atenția consumatorilor cu toți suspecții obișnuiți (Google, Facebook (META ) etc.), dar cu o fracțiune din resursele financiare. Având în vedere că nu puteam să concurăm cu jucătorii majori de comerț electronic, am început să ne întrebăm cum puteam să îi învingem. Am făcut decizii bazate pe date despre tot: publicul nostru, ora din zi în care publicam anunțuri, cuvintele cheie etc. Totul, cu excepția conținutului creativ în sine. Am realizat că activele creative erau partea cea mai importantă a marketingului nostru, dar și partea pe care o înțelegeam cel mai puțin.

Am început să construim tehnologie pentru a aborda această problemă, și a fost acea tehnologie, inițial destinată analizei noastre interne, care a condus la nașterea CreativeX. Astăzi, CreativeX oferă tehnologie pentru a ajuta brandurile să atingă excelența creativă prin măsurarea, urmărirea și îmbunătățirea calității creative, a consistenței brandului și a reprezentării în conținut.

Puteți discuta despre diferitele tehnologii de învățare automată utilizate la CreativeX pentru a descompune imaginile și videourile în mii de atribute?

CreativeX procesează fiecare activ creativ adus în sistemul nostru (imagini, videouri și GIF-uri) și utilizează o varietate de tehnologii pentru a colecta și a crea un set cuprinzător de metadate care ne permit să categorisim aceste active într-un mod personalizat.

Analizăm patru elemente ale fiecărui activ creativ.

1. Fișierul de imagine și video: Extragem proprietăți comune din fiecare fișier, inclusiv dimensiunile active, tipul de fișier etc.

2. Conținutul imaginii și videoului: Utilizăm două tipuri de tehnologii pentru a înțelege conținutul din fiecare imagine și video.

• Viziunea computerizată: Acest lucru ne permite să înțelegem conținutul oricărui vizual la scară și datele sunt returnate sub forma a zeci, uneori sute de etichete pentru fiecare activ creativ.
• Recunoașterea optică a caracterelor: Acest lucru ne permite să detectăm orice cuvinte utilizate în cadrul creativ. Tehnologia determină nu numai cantitatea de text utilizată, ci și orice cerințe specifice de branding (de exemplu, slogane, poziționare, limbă etc.)

3. Textul care însoțește fiecare vizual: Dacă creativul este live, extragem și orice text de descriere însoțitor.

4. Fișierul audio pentru video: Fiecare fișier audio este transformat în text care poate fi parsat și care ne permite să stabilim reguli audio pentru fiecare brand.

Am construit unelte pentru a combina toate aceste date în moduri inteligente pentru a analiza și a conținutul pentru prezența obiectelor, precum și a conceptelor pe care marketerii doresc să le măsoare.

Cât de important este personalizarea semnelor vizuale și a elementelor care sunt măsurate?

Capacitatea de a personaliza ceea ce urmărim pentru fiecare brand este critică. Datele sunt la fel de puternice precum capacitatea lor de a oferi claritate asupra a ceea ce este relevant pentru organizația dvs., ceea ce explică de ce recunoașterea computerizată cu o singură mărime poate fi dificil de utilizat de către marketeri. Acesta este problema cu care ne-am confruntat în zilele de început ale Hatch: am putea detecta prezența rochiilor și înțelege cât de des le folosim, dar dacă sunteți o companie de mașini, acea perspicacitate este irelevantă. De aceea am investit o cantitate enormă de timp în a putea personaliza tipul de detectare pe care o oferim, astfel încât să o putem cartografia la ceea ce este unic pentru acel brand, industria și provocările sale. Acest lucru include, de obicei, construirea de detectare care reflectă ghidurile brandului, vocea, modul în care este poziționat pe piață, modul în care se diferențiază de concurenți și care, în cele din urmă, ajunge la inima marilor întrebări creative pe care le dezbate echipa de marketing.

Ce fel de informații concrete pot fi obținute din această aplicație?

Tehnologia CreativeX vă poate ajuta să obțineți informații despre calitatea creativă, consistența brandului, conformitatea și reprezentarea tuturor imaginilor și videourilor dvs. Cu aceste informații, marketerii pot determina cât de mult din conținutul lor îndeplinește standardele minime de calitate și este pregătit pentru succes, pe baza parametrilor unici necesari pe fiecare platformă și cât de mulți bani (și agențiile) cheltuiesc pe promovarea și producerea de conținut care respectă (și nu respectă) aceste standarde. Ei pot măsura cât de consistent comunică echipele de brand despre brand (mărșăluiesc la același ritm? Utilizează în mod constant aceleași active distinctive de brand?) și cât de reprezentative au fost deciziile lor de distribuire. Toate acestea pot ajuta marketerii să-și recapete controlul asupra conținutului creativ pentru a înțelege și a măsura, la scară, sănătatea și alinierea deciziilor lor creative.

CreativeX a realizat atât o analiză rasială, cât și una de gen a mii de reclame, ce au fost câteva dintre rezultatele acestei analize?

Am analizat 2.378 de reclame FMCG (bunuri de consum rapide) din Statele Unite și am descoperit că, în ciuda atenției acordate subiectului reprezentării, realitatea reprezentării incluzive încă necesită multă muncă. Analiza noastră a diversității rasiale, de exemplu, a arătat că persoanele negre sunt mai probabil să fie distribuite în reclame în care sportul sau exercițiul este o temă și mai puțin probabil să fie distribuite în roluri de conducere. Când am examinat reprezentarea de gen, am descoperit că brandurile continuă să perpetueze stereotipuri de gen negative: bărbații domină rolurile profesionale și femeile sunt mai probabil să fie prezente în anumite activități casnice, cum ar fi curățenia. Chiar și cu apariții mai puține pe ecran, bărbații apar în mai multe roluri de vorbire, dar vedem unele progrese cu o reprezentare crescută a femeilor în roluri de conducere.

Ce alte moduri puteți vedea tehnologia de învățare automată îmbunătățind peisajul publicitar în următorii 5 ani?

Unul dintre investitorii noștri obișnuia să spună că multe industrii care pretind a utiliza învățarea automată au mașini și au învățare, dar nu este întotdeauna clar că mașinile sunt cele care învață.

Opinia mea este că vom vedea o aplicare mai profundă (sau, în unele cazuri, o aplicare reală) a învățării automate în publicitate pentru a continua să îmbunătățească lucrurile de bază pe care industria le face deja: predicția propensității consumatorilor de a face clic și de a cumpăra (țintire), generarea de variații creative pe baza datelor consumatorilor (conținut dinamic de reclamă), parcurgerea mai multor date pentru a genera informații (raportare).

Învățarea automată va fi, probabil, utilizată pentru a rezolva problema altor semnale care pot înlocui pierderea cookie-urilor terțe pe Chrome și IDFA pe iOS și pentru a continua să personalizăm publicitatea, în ciuda pierderii acestei informații.

Există altceva pe care ați dori să-l împărtășiți despre CreativeX?

O întrebare puțin sfidătoare, dar… suntem în căutarea de noi talente! Dacă ați ajuns la sfârșitul acestui articol și sunteți interesați de modul în care puteți uni mai bine datele și expresia creativă, ne-ar plăcea să discutăm!

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorii care doresc să afle mai multe despre CreativeX ar trebui să viziteze CreativeX.