Анастасия Ленг, основатель и генеральный директор CreativeX – Интервью

Анастасия Ленг – основатель и генеральный директор CreativeX, компании, которая обеспечивает творческое совершенство для самых любимых брендов мира. Анализируя творчество в масштабе, технология направлена на развитие творческого выражения посредством ясности данных.

Вы учились маркетингу в Google (GOOGL ) и проработали там 6 лет. Какие были ваши ключевые выводы из этого опыта?

Маркетинг в Google далек от традиционного маркетинга. Работа, которую я делала во время моего пребывания там с 2007 по 2012 год, была смесью маркетинга, продукта и бизнес-развития. Все моя работа была сосредоточена на запуске, позиционировании и убеждении людей в использовании или покупке новой технологии или продукта впервые. Вот три основных вывода, которые я до сих пор ношу с собой сегодня (и раздражаю нашу маркетинговую команду):

1. Всегда ставьте пользователей на первое место: Казалось бы, это простая вещь, но удивительно, сколько маркетологов относятся к этому как к пустой фразе. Не предполагайте, что то, что вы хотите, является тем, что хотят ваши пользователи (ошибка, которую я вижу снова и снова). Фактически, исследование Thinkbox 2016 года и исследование Reach Solutions 2018 года сравнили убеждения маркетологов с убеждениями широкой общественности, только чтобы обнаружить, что мы неправильно приписываем многие свои собственные убеждения нашим клиентам. Исследователи назвали это “иллюзией эмпатии” и это действительно поставило некоторые данные за тот факт, что нам нужно лучше понять наших пользователей.

2. Всегда избегайте жаргона: Google прекрасно выполнил свою работу, внушив нам ценность ясного и простого общения. Даже их условия и положения были написаны так, что человек без юридического образования мог их понять. В результате у меня есть павловская реакция на термины типа “thought leadership” или “omnichannel” и я делаю все возможное, чтобы заставить нашу команду, и себя, артикулировать наши взгляды в краткой, человеческой, доступной языке.

3. Измеряйте все: Ранее в моей карьере в Google я совершил ошибку новичка, оправдывая свое решение тем, что “мы делали это так в прошлом, поэтому мы должны делать это так снова здесь”. Я выбрал комфорт и знакомство вместо真正щего понимания ситуации передо мной, и реакция моих коллег была достаточной, чтобы я не совершал эту ошибку снова. Это очевидно, но редко практикуется: используйте данные, чтобы информировать свои решения.

CreativeX на самом деле является вашим вторым стартапом, можете ли вы рассказать историю его создания?

Я покинула Google в 2012 году, чтобы основать Hatch, компанию электронной коммерции, которая продавала настраиваемые товары для образа жизни. Наша тезис была в том, что типичный опыт онлайн-шоппинга был изнурительным, с потребителями, которые должны были листать страницу за страницей продуктов, которые не совсем подходили. Малые и средние предприятия взяли на себя бремя прогнозирования потребительского спроса и остались с нераспроданным запасом, который не продавался. Наше решение заключалось в создании настраиваемого розничного опыта, места, где каждый продукт можно было изменить в соответствии с требованиями клиента, снижая при этом риск запаса, несомого производителем.

Это остается идеей, в которую я глубоко верю, но бизнес электронной коммерции трудно запустить без значительных инвестиций. Пока мы строили Hatch, мы естественно потратили много времени на размышления о том, как привлечь потребителей на наш сайт, и мы были вынуждены конкурировать за внимание потребителей со всеми обычными подозреваемыми (Google, Facebook (META ) и т. д.), но с дробью финансовых ресурсов. Учитывая, что мы не могли превзойти крупных игроков электронной коммерции, мы начали задумываться о том, как мы можем их обойти. Мы принимали решения, основанные на данных, обо всем: нашей аудитории, времени суток, когда мы рекламировали, ключевых словах и т. д. Все, кроме самого творческого контента. Мы поняли, что творческие активы были самой важной частью нашего маркетинга, но частью, которую мы понимали меньше всего.

Мы начали строить технологию, чтобы решить эту проблему, и именно эта технология, первоначально предназначенная для нашей внутренней аналитики, привела к рождению CreativeX. Сегодня CreativeX предоставляет технологию, чтобы помочь брендам достичь творческого совершенства, измеряя, отслеживая и улучшая качество творческого контента, последовательность бренда и представленность в контенте.

Можете ли вы обсудить различные технологии машинного обучения, используемые в CreativeX для разбиения изображений и видео на тысячи атрибутов?

CreativeX обрабатывает каждый творческий актив, извлеченный в нашу систему (изображения, видео и GIF), и использует различные технологии, чтобы собрать и создать полный набор метаданных, который позволяет нам правильно категоризировать эти активы в настраиваемом виде.

Мы анализируем четыре элемента каждого творческого актива.

1. Изображение и видеофайл: Мы извлекаем общие свойства из каждого файла, включая размеры, тип файла и т. д.

2. Содержание изображения и видео: Мы используем два типа технологий, чтобы понять содержание внутри каждого изображения и видео.

• Компьютерное зрение: Это позволяет нам понять содержание любого визуального контента в масштабе, и данные возвращаются в виде десятков, иногда сотен тегов для каждого творческого актива.
• Оптическое распознавание символов: Это позволяет нам обнаружить любые слова, используемые внутри творческого контента. Технология определяет не только количество текста, используемого, но и любые текстовые требования к брендингу (например, слоганы, позиционирование, язык и т. д.)

3. Сопровождающий текст для каждого визуального контента: Если творческий контент активен, мы также извлекаем любой сопровождающий текстовый описания.

4. Звуковой файл для видео: Каждый аудиофайл переводится в текст, который позволяет нам настроить аудио-правила для каждого бренда.

Мы построили инструменты, чтобы объединить все эти данные умными способами, чтобы масштабно и точно анализировать контент как для присутствия объектов, так и для концепций, которые маркетологи хотят измерить.

Насколько важно настраивать визуальные подсказки и элементы, которые измеряются?

Способность настраивать то, что мы отслеживаем для каждого бренда, имеет решающее значение. Данные являются только настолько мощными, насколько они могут предоставить ясность о чем-то, что является актуальным для вашей организации, поэтому одни и те же компьютерные технологии распознавания могут быть трудными для маркетологов использовать прямо из коробки. Это проблема, с которой мы столкнулись в ранние дни Hatch: мы можем обнаружить присутствие платьев и понять, как часто мы их используем, но если вы автомобильная компания, это прозрение является нерелевантным. Поэтому мы потратили огромное количество времени на то, чтобы мы могли настраивать тип обнаружения, которое мы предоставляем, чтобы мы могли сопоставить его с тем, что уникально для этого бренда, его отрасли и его проблем. Это часто включает в себя построение обнаружения, которое отражает руководящие принципы бренда или его голос, как он позиционируется на рынке, как он отличается от своих конкурентов, и это в конечном итоге приводит к сердцу больших творческих вопросов, которые дебатируют маркетологи в этой команде.

Какие виды действенных прозрений можно получить из этого приложения?

Технология CreativeX может помочь вам получить прозрения о качестве творческого контента, последовательности бренда, соблюдении требований и представленности всех ваших изображений и видео. С этой информацией маркетологи могут определить, сколько их контента соответствует их минимальному стандарту качества и готово к успеху на основе уникальных параметров, необходимых на каждой платформе, и сколько денег они (и их агентства) тратят на продвижение и производство контента, который соответствует (или не соответствует) этим стандартам. Они могут измерить, насколько последовательно их бренд-команды общались о бренде (маршируют ли они в такт одного и того же барабана? Последовательно используют ли они один и тот же отличительный бренд-актив?) и насколько представительными были их решения о кастинге. Все это может помочь маркетологам вернуть контроль над своим творческим контентом, чтобы действительно понять и измерить, в масштабе, здоровье и выравнивание своих творческих решений.

CreativeX провела анализ расового и гендерного состава тысяч рекламных роликов, какие были некоторые результаты этого анализа?

Мы проанализировали 2 378 рекламных роликов быстрого потребления товаров (FMCG) в США и обнаружили, что, несмотря на большое внимание, уделенное этой теме, реальность инклюзивного представления все еще требует много работы. Наш анализ расового разнообразия, например, показал, что черные люди с большей вероятностью будут задействованы в рекламных роликах, где спорт или упражнения являются темой, и с меньшей вероятностью будут задействованы в руководящих ролях. Когда мы посмотрели на гендерное представление, мы обнаружили, что бренды все еще увековечивают негативные гендерные стереотипы: мужчины доминируют в профессиональных ролях, а женщины с большей вероятностью будут изображены, выполняющие определенные домашние занятия, такие как уборка. Даже с меньшим количеством появлений на экране мужчины чаще появляются в говорящих ролях, но мы видим некоторый прогресс с увеличением изображения женщин в руководящих ролях.

Какие еще способы вы можете видеть, как машинное обучение улучшит рекламный ландшафт в течение следующих 5 лет?

Один из наших инвесторов раньше говорил, что многие отрасли, которые утверждают, что используют машинное обучение, имеют машины и обучение, но не всегда ясно, что это машины, которые учатся.

Мое мнение заключается в том, что мы увидим более глубокое (или в некоторых случаях, фактическое) применение машинного обучения в рекламе, чтобы продолжать улучшать основные вещи, которые отрасль уже делает: предсказание потребительской склонности кликнуть и купить (целевая реклама), генерация творческих вариантов на основе потребительских данных (динамическая рекламная творческая работа), парсинг большего количества данных для генерации прозрений (отчетность).

Машинное обучение, вероятно, будет использовано для решения проблемы замены потери файлов cookie третьих сторон на Chrome и IDFA на iOS и того, как мы можем продолжать персонализировать рекламу, несмотря на потерю этой информации.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о CreativeX?

Немного нагло, но… мы нанимаем! Если вы добрались до конца этой статьи и заинтересованы в том, как лучше объединить данные и творческое выражение, мы хотели бы поговорить!

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить CreativeX.