อานาสตาซียา เล็ง ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ CreativeX – สัมภาษณ์ ซีรีส์

อานาสตาซียา เล็ง เป็นผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ CreativeX บริษัทที่ให้บริการความเป็นเลิศด้านการสร้างสรรค์สำหรับแบรนด์ที่มีชื่อเสียงที่สุดในโลก โดยการวิเคราะห์งานสร้างสรรค์ในระดับใหญ่ เทคโนโลยีนี้มีเป้าหมายที่จะพัฒนาการแสดงออกทางสร้างสรรค์ผ่านความชัดเจนของข้อมูล

คุณเรียนรู้การตลาดที่ Google (GOOGL ) และอยู่ที่นั่นเป็นเวลา 6 ปี สิ่งที่คุณได้รับจากประสบการณ์นี้คืออะไร?

การตลาดที่ Google ไม่ใช่การตลาดแบบดั้งเดิม งานที่ฉันทำในช่วงเวลาที่ฉันอยู่ที่นั่นตั้งแต่ปี 2007-2012 เป็นการผสมผสานระหว่างการตลาด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และการพัฒนาธุรกิจ ทุกอย่างที่ฉันทำมุ่งเน้นไปที่การเปิดตัว การวางตำแหน่ง และการ убеждениеผู้คนให้ใช้หรือซื้อเทคโนโลยีหรือผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ สิ่งที่ฉันเรียนรู้จากประสบการณ์นี้คือ:

1. ให้ความสำคัญกับผู้ใช้เสมอ: ดูเหมือนจะง่าย แต่ก็เป็นเรื่องที่น่าประหลาดใจว่ามีการตลาดจำนวนมากที่มองข้ามสิ่งนี้ อย่าสมมติว่าสิ่งที่คุณต้องการคือสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการ (ข้อผิดพลาดที่ฉันเห็นซ้ำๆ) ในความเป็นจริง การศึกษาของ Thinkbox ในปี 2016 และ Reach Solutions ในปี 2018 เปรียบเทียบความเชื่อของนักการตลาดกับความเชื่อของสาธารณชนเพื่อค้นหาว่าเราให้ความสำคัญกับความเชื่อของตนเองมากเกินไป และเรียกว่า “การหลอกลวงด้านความเห็นอกเห็นใจ” และมันทำให้เราเข้าใจว่าเราต้องทำอะไรให้ดีขึ้นในการเข้าใจผู้ใช้ของเรา

2. หลีกเลี่ยงการใช้คำศัพท์ทางเทคนิค: Google ทำได้ดีในการสอนให้เราให้ความสำคัญกับการสื่อสารที่ชัดเจนและง่ายๆ แม้แต่ข้อกำหนดและเงื่อนไขของพวกเขาก็เขียนขึ้นในลักษณะที่บุคคลที่ไม่มีปริญญาด้านกฎหมายสามารถเข้าใจได้ ดังนั้น ฉันจึงมีการตอบสนองแบบ Pavlovian ต่อคำศัพท์เช่น “การเป็นผู้นำความคิด” หรือ “omnichannel” และฉันพยายามผลักดันให้ทีมของเราและตัวฉันเองสื่อสารความคิดเห็นของเราในภาษาที่ชัดเจน สั้นๆ และเข้าถึงได้

3. วัดทุกอย่าง: ในช่วงแรกของการทำงานที่ Google ฉันทำผิดพลาดที่จะให้เหตุผลในการตัดสินใจโดยการอ้างว่า “เราทำแบบนี้ในอดีต ดังนั้นเราควรทำแบบนี้อีกครั้ง” ฉันเลือกความสบายและความคุ้นเคยมากกว่าการเข้าใจสถานการณ์ที่อยู่ตรงหน้าจริงๆ และคำตอบจากเพื่อนร่วมงานของฉันทำให้ฉันไม่ทำผิดพลาดแบบนี้อีก การใช้ข้อมูลในการตัดสินใจเป็นสิ่งที่ชัดเจนแต่ไม่ค่อยได้ปฏิบัติ

CreativeX เป็นสตาร์ทอัพครั้งที่สองของคุณ คุณสามารถแบ่งปันเรื่องราวเบื้องหลังการก่อตั้งได้หรือไม่?

ฉันออกจาก Google ในปี 2012 เพื่อก่อตั้ง Hatch บริษัทอีคอมเมิร์ซที่ขายผลิตภัณฑ์ไลฟ์สไตล์ที่สามารถปรับแต่งได้ ทฤษฎีของเราคือประสบการณ์การช้อปปิ้งออนไลน์ทั่วไปนั้นเหนื่อยล้า โดยผู้บริโภคต้องเลื่อนผ่านหน้าและหน้าของผลิตภัณฑ์ที่ไม่เหมาะสมกับพวกเขา บริษัทขนาดเล็กถึงขนาดกลางต้องรับผิดชอบในการคาดการณ์อุปสงค์ของผู้บริโภคและถูกทิ้งให้อยู่กับสินค้าที่ไม่ได้ขาย ผลิตภัณฑ์ของเราคือการสร้างประสบการณ์ขายปลีกที่สามารถปรับแต่งได้ ซึ่งเป็นสถานที่ที่ผลิตภัณฑ์ทุกชิ้นสามารถปรับแต่งให้เหมาะสมกับลูกค้าได้ ในขณะเดียวกันก็ลดความเสี่ยงด้านสินค้าที่ไม่ได้ขายที่ผู้ผลิตต้องรับผิดชอบ

ยังคงเป็นความคิดที่ฉันเชื่อมั่น แต่ธุรกิจอีคอมเมิร์ซเป็นเรื่องที่ยากที่จะเริ่มต้นโดยไม่มีการลงทุนจำนวนมาก ในขณะที่เรากำลังสร้าง Hatch เราใช้เวลาในการคิดว่าจะดึงดูดลูกค้าให้มาเว็บไซต์ของเรา และเราต้องแข่งขันกับบริษัทอีคอมเมิร์ซที่มีชื่อเสียงโดยมีเงินทุนเพียงเล็กน้อย เมื่อเราไม่สามารถประมูลได้มากเท่ากับบริษัทอีคอมเมิร์ซขนาดใหญ่ เราเริ่มคิดว่าจะทำอย่างไรเพื่อเอาชนะพวกเขา เรากำลังตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมาย เวลาในการโฆษณา คำค้นหา ฯลฯ ทุกอย่างยกเว้นงานสร้างสรรค์เอง เราได้สร้างเทคโนโลยีเพื่อแก้ปัญหานี้ และเทคโนโลยีนี้ซึ่งเริ่มแรกมีจุดมุ่งหมายเพื่อวิเคราะห์ภายในของเราเอง นำไปสู่การก่อตั้ง CreativeX ในปัจจุบัน CreativeX ให้บริการเทคโนโลยีเพื่อช่วยให้แบรนด์บรรลุความเป็นเลิศด้านการสร้างสรรค์โดยการวัด ติดตาม และปรับปรุงคุณภาพการสร้างสรรค์ ความสอดคล้องของแบรนด์ และการแสดงผลในเนื้อหา

คุณสามารถพูดถึงเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ใช้ใน CreativeX เพื่อแบ่งภาพและวิดีโอออกเป็นคุณลักษณะพันๆ รายการได้หรือไม่?

CreativeX ประมวลผลสินทรัพย์สร้างสรรค์ทุกชิ้นที่ถูกดึงเข้ามาในระบบ (ภาพ วิดีโอ และ GIF) และใช้เทคโนโลยีต่างๆ เพื่อรวบรวมและสร้างชุดข้อมูลที่ครอบคลุม ซึ่งช่วยให้เราสามารถจัดหมวดหมู่สินทรัพย์เหล่านั้นในลักษณะที่ปรับแต่งได้

เราวิเคราะห์องค์ประกอบสี่ประการของสินทรัพย์สร้างสรรค์ทุกชิ้น

1. ไฟล์ภาพและวิดีโอ: เราแสดงคุณสมบัติทั่วไปของแต่ละไฟล์ รวมถึงขนาดของสินทรัพย์ ประเภทไฟล์ ฯลฯ

2. เนื้อหาภายในภาพและวิดีโอ: เราใช้เทคโนโลยีสองประเภทเพื่อทำความเข้าใจเนื้อหาภายในภาพและวิดีโอ

• การมองเห็นของคอมพิวเตอร์: สิ่งนี้ช่วยให้เราเข้าใจเนื้อหาภายในภาพและวิดีโอที่มีขนาดใหญ่ และข้อมูลจะถูกส่งกลับมาในรูปแบบแท็กหลายสิบหรือหลายร้อยแท็กสำหรับสินทรัพย์สร้างสรรค์ทุกชิ้น
• การรู้จำตัวอักษรทางออปติก: สิ่งนี้ช่วยให้เราตรวจจับคำที่ใช้ภายในสินทรัพย์สร้างสรรค์ เทคโนโลยีนี้กำหนดไม่เพียงแต่จำนวนข้อความที่ใช้ แต่ยังรวมถึงข้อกำหนดด้านแบรนด์ที่เฉพาะเจาะจง (เช่น สโลแกน ตำแหน่ง ภาษา ฯลฯ)

3. ข้อความที่มาพร้อมกับภาพ: หากสินทรัพย์สร้างสรรค์เป็นสิ่งที่มีชีวิต เราจะดึงข้อความที่มาพร้อมกัน

4. ไฟล์เสียงสำหรับวิดีโอ: ไฟล์เสียงทุกไฟล์จะถูกแปลเป็นข้อความที่สามารถวิเคราะห์ได้ ซึ่งช่วยให้ตั้งกฎเสียงสำหรับแบรนด์ที่แตกต่างกัน

เราสร้างเครื่องมือเพื่อรวมข้อมูลทั้งหมดนี้ในลักษณะที่ชาญฉลาดเพื่อวิเคราะห์เนื้อหาในระดับใหญ่สำหรับทั้งวัตถุและแนวคิดที่นักการตลาดต้องการวัด (META )

การปรับแต่งสัญญาณภาพและองค์ประกอบที่วัดมีความสำคัญแค่ไหน?

ความสามารถในการปรับแต่งสิ่งที่เราติดตามสำหรับแบรนด์ที่แตกต่างกันถือเป็นสิ่งสำคัญ ข้อมูลมีพลังเท่ากับการให้ความชัดเจนเกี่ยวกับเรื่องที่เกี่ยวข้องกับองค์กรของคุณ ซึ่งเป็นเหตุผลที่เราใช้เวลาอย่างมากในการทำให้สามารถปรับแต่งการตรวจจับได้ เพื่อให้สามารถแมปกับวัตถุประสงค์ที่เป็นเอกลักษณ์ของแบรนด์ อุตสาหกรรม และความท้าทายของพวกเขา สิ่งนี้รวมถึงการสร้างการตรวจจับที่สะท้อนถึงแนวทางของแบรนด์ เสียง และวิธีการที่แบรนด์แตกต่างจากคู่แข่ง ซึ่งนำไปสู่การแก้ปัญหาใหญ่ด้านการสร้างสรรค์ที่ทีมการตลาดกำลังถกเถียงกัน

ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้จากแอปพลิเคชันนี้คืออะไร?

เทคโนโลยีของ CreativeX ช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคุณภาพการสร้างสรรค์ ความสอดคล้องของแบรนด์ การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และการแสดงผลของเนื้อหาภาพและวิดีโอของคุณ ด้วยข้อมูลนี้ นักการตลาดสามารถกำหนดได้ว่าเนื้อหาของพวกเขาควรเป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพขั้นต่ำและเตรียมพร้อมสำหรับการประสบความสำเร็จตามพารามิเตอร์ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม และพวกเขายังสามารถวัดได้ว่าพวกเขาและเอเจนซี่ของพวกเขากำลังใช้จ่ายไปกับการส่งเสริมและผลิตเนื้อหาที่ไม่สอดคล้องกับมาตรฐานเหล่านี้

CreativeX ได้ทำการวิเคราะห์เชิงจริยธรรมและเพศสภาพของโฆษณาหลายพันรายการ คุณสามารถแบ่งปันผลลัพธ์จากวิเคราะห์นี้ได้หรือไม่?

เราวิเคราะห์โฆษณาสินค้าอุปโภคบริโภคที่เคลื่อนไหวเร็ว 2,378 รายการในสหรัฐอเมริกา และพบว่า尽管มีการให้ความสนใจกับหัวข้อการแสดงออก แต่ความเป็นจริงของการแสดงออกที่ครอบคลุมยังคงต้องมีการทำงานอีกมาก การวิเคราะห์ความหลากหลายทางเชื้อชาติของเราแสดงให้เห็นว่าคนดำมีแนวโน้มที่จะถูกเลือกให้แสดงในโฆษณาที่มีธีมกีฬาหรือการออกกำลังกาย และมีแนวโน้มที่จะไม่ได้รับเลือกให้แสดงในบทบาทผู้นำ เมื่อเรามองไปที่การแสดงออกทางเพศ เราพบว่าแบรนด์ยังคงยึดมั่นในแบบแผนที่ไม่ดีเกี่ยวกับเพศ: ผู้ชายมีบทบาททางวิชาชีพและผู้หญิงมีแนวโน้มที่จะแสดงในกิจกรรมในบ้าน เช่น การทำความสะอาด แม้ว่าจะมีการปรากฏตัวบนหน้าจอน้อยกว่า แต่ผู้ชายก็มีบทบาทพูดมากกว่า แต่เราก็เห็นความก้าวหน้าในการแสดงภาพผู้หญิงในบทบาทผู้นำ

คุณเห็นว่าเครื่องจักรเรียนรู้จะปรับปรุงภูมิทัศน์การโฆษณาใน 5 ปีหน้าได้อย่างไร?

หนึ่งในนักลงทุนของเราเคยพูดว่าหลายอุตสาหกรรมที่อ้างว่าใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรมีเครื่องจักรและเรียนรู้ แต่ไม่จำเป็นต้องเป็นเครื่องจักรที่เรียนรู้เสมอไป

ฉันคิดว่าเราจะเห็นการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น (หรือในบางกรณี การใช้งานจริง) ในการโฆษณาเพื่อปรับปรุงสิ่งที่อุตสาหกรรมกำลังทำอยู่แล้ว: การคาดการณ์ความน่าจะเป็นที่ผู้บริโภคจะคลิกและซื้อ (การกำหนดเป้าหมาย), การสร้างสรรค์แบบไดนามิกตามข้อมูลผู้บริโภค (การสร้างสรรค์แบบไดนามิก), การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก (การรายงาน)

การเรียนรู้ของเครื่องจักรน่าจะถูกนำมาใช้เพื่อแก้ปัญหาเกี่ยวกับสัญญาณอื่นๆ ที่สามารถแทนที่การสูญเสียคุกกี้ของบุคคลที่สามใน Chrome และ IDFA ใน iOS และวิธีที่เราสามารถจัดให้มีการโฆษณาที่เป็นส่วนตัวได้แม้จะไม่มีข้อมูลเหล่านี้

มีสิ่งอื่นที่คุณต้องการแบ่งปันเกี่ยวกับ CreativeX หรือไม่?

เล็กน้อยแต่… เรากำลังหาคนที่จะร่วมงาน! หากคุณได้อ่านถึงจุดนี้และสนใจที่จะรู้ว่าจะรวมข้อมูลและน้ำเสียงการสร้างสรรค์เข้าด้วยกันได้อย่างไร เราต้องการพูดคุยกับคุณ!

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม CreativeX เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม