Anastasia Leng, CreativeX’in Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Anastasia Leng, dünyanın en çok sevilen markalarının yaratıcı mükemmelliğini sağlayan CreativeX şirketinin kurucu ortağı ve CEO’sudur. CreativeX, büyük ölçekli olarak yaratıcı içerikleri analiz ederek, verileri net bir şekilde sunarak yaratıcı ifadeyi geliştirmeyi amaçlayan bir teknoloji şirketidir.

Google’ (GOOGL ) da pazarlama öğrenimi gördünüz ve 6 yıl orada kaldınız. Bu deneyimden elde ettiğiniz ana çıkarımlar nelerdi?

Google’da pazarlama, geleneksel pazarlamadan oldukça farklıdır. 2007-2012 yılları arasında orada yaptığım iş, pazarlama, ürün ve iş geliştirme karışımıydı. Tüm çalışmalarım, yeni bir teknoloji veya ürünün ilk kez piyasaya sürülmesi, konumlandırılması ve insanların onu kullanması veya satın alması için çalışmayı içeriyordu. Bugün hala taşıdığım üç önemli öğrenim şunlar:

1. Her zaman kullanıcıları ilk sıraya koyun: Bu, çok basit gibi görünse de, birçok pazarlamacının ihmal ettiği bir noktadır. Kullanıcılarınızın ne istediğini varsaymayın (bu, tekrar tekrar gördüğüm bir hata). Aslında, 2016 Thinkbox çalışması ve 2018 Reach Solutions çalışması, pazarlamacıların inançlarını genel halkın inançlarıyla karşılaştırdı ve bizim birçok kendi inancımızı müşterilerimize yanlış şekilde atfettiğimizi gösterdi. Araştırmacılar bunu “empati yanılgısı” olarak adlandırdı ve bizim kullanıcılarımızı daha iyi anlamamız gerektiğini vurguladı.

2. Her zaman jargondan kaçının: Google, bize net ve basit iletişim değerini aşıladı. Hatta şartlar ve koşullar, hukuk diploması olmayan birinin anlaması için yazılmıştı. Bu nedenle, “düşünce liderliği” veya “omnichannel” gibi terimlere karşı Pavlovcu bir tepki veririm ve ekibimi ve kendimi, düşüncelerimizi net, insanı ve ulaşılabilir bir dilde ifade etmeye çalışırım.

3. Her şeyi ölçün: Google kariyerimin başlarında, bir kararımı “geçmişte böyle yaptığımız için yine böyle yapmalıyız” diyerek haklı çıkarmak gibi bir hata yaptım. Konfor ve aşinalık yerine, karşımdaki durumu gerçekten anlamaya çalışmadım ve bu hatayı bir daha yapmamaya karar verdim. Bu, açık bir gerçek gibi görünse de, nadiren uygulanıyor: kararlarınızı verilere dayandırmak için kullanın.

CreativeX aslında ikinci girişiminiz. CreativeX’in arkasındaki hikayeyi paylaşabilir misiniz?

Google’dan 2012 yılında ayrıldım ve Hatch’i, özelleştirilebilir yaşam ürünleri satan bir e-ticaret şirketi kurmak için. Tezimiz, geleneksel online alışveriş deneyiminin tüketiciler için yorucu olduğuydu; tüketicilerin ürünler arasında sayfalarca gezinmeleri gerekiyordu. Küçük ve orta ölçekli işletmeler, tüketici talebini öngörme yükünü üstlendiler ve satmayan fazla stokla kaldı. Çözümümüz, her ürünün müşteri özelliklerine göre uyarlanabilen bir perakende deneyimi yaratmaktı; bu, üreticilerin taşıdığı stok riskini azaltıyordu.

Bu, hala inandığım bir fikir, ancak e-ticaret şirketlerini önemli bir sermaye yatırımı olmadan başlatmak zordur. Hatch’i kurarken, tüketicilerin dikkatini çekmek için nasıl yarışacağımızı düşünmek için çok zaman harcadık ve Google, Facebook (META ) gibi büyük e-ticaret oyuncularıyla rekabet etmek zorundaydık, ancak onların finansal kaynaklarının sadece bir kısmına sahiptik. Büyük oyuncuları outbid edemeyeceğimiz için, onları outsmart etmek nasıl yapabileceğimizi düşünmeye başladık. Her şeyi veri temelli kararlarla yapıyorduk: hedef kitlemiz, reklam verdiğimiz günün saati, anahtar kelimeler vs. Ancak yaratıcı varlık ourselves hariç.

Yaratıcı varlıkların en önemli pazarlama bölümü olmasına rağmen, onları en az anladığımız bölüm olduğunu fark ettik. Bu sorunu çözmek için teknoloji geliştirmeye başladık ve bu teknoloji, ilk olarak iç analitiklerimiz için tasarlanmış olsa da, CreativeX’in doğmasına yol açtı. Bugün, CreativeX, markaların yaratıcı mükemmelliğe ulaşmalarına yardımcı olmak için teknoloji sağlar; yaratıcı kaliteyi, marka tutarlılığını ve içerikteki temsil edilmesini ölçer, izler ve geliştirir.

CreativeX’de görselleri ve videoları binlerce özniteliğe ayırarak analiz etmek için kullanılan farklı makine öğrenimi teknolojileri hakkında konuşabilir misiniz?

CreativeX, sistemimize çekilen her yaratıcı varlığı (görseller, videolar ve GIF’ler) işler ve çeşitli teknolojileri kullanarak, bu varlıkları özelleştirilmiş bir şekilde kategorilere ayırabilmemizi sağlayan kapsamlı bir meta veri kümesi oluşturur.

Her yaratıcı varlık için dört öğeyi analiz ediyoruz.

1. Görsel ve video dosyası: Her dosyanın ortak özelliklerini, boyutlarını, dosya türünü vs. çıkarırız.

2. Görsel ve video içeriği: Her görsel ve videoyu anlamak için iki tür teknoloji kullanırız.

• Bilgisayarlı Görü: Büyük ölçekli olarak görsellerin içeriğini anlamamızı sağlar ve her varlık için dozens veya hundreds of tags olarak veri döndürür.
• Optik Karakter Tanıma: Görsellerdeki metinleri algılar. Bu teknoloji, metin miktarını ve metinle ilgili marka gereksinimlerini (örneğin, sloganlar, konumlandırma, dil vs.) belirler.

3. Her görselle eşlik eden metin: Eğer yaratıcı varlık canlıysa, eşlik eden metin açıklamasını da alırız.

4. Video için ses dosyası: Her ses dosyasını parse edilebilir metne çevirir ve her marka için ses kuralları oluşturmamızı sağlar.

Bu verileri akıllıca birleştirmek için araçlar geliştirdik; böylece nesnelerin ve kavramların varlığını ölçeklenebilir ve doğru bir şekilde analiz edebiliriz.

Ölçülen görsel ipuçları ve öğelerin özelleştirilmesinin önemi nedir?

Her marka için izlediğimiz öğeleri özelleştirebilmek kritiktir. Veri, sadece belirli bir organizasyon için ilgili olan bir şeyi açıklığa kavuşturabildiği ölçüde güçlüdür; bu nedenle, pazarlamacılar için hazır bilgisayar görüşü tanımı zor olabilir. Hatch’in早期 günlerinde karşılaştığımız sorun buydu: elbise varlığını tespit edebilir ve kullanım sıklığını anlayabilirdik, ancak bir araba şirketiysanız, bu bilgi anlamsızdır. Bu nedenle, her markanın benzersiz özelliklerine, endüstrisine ve zorluklarına uygun ölçümleme yapabilmemiz için önemli zaman harcadık. Bu, genellikle markanın rehberlerine, sesine, pazarlama konumlandırmasına, rekabetçilerin farklılaştırmasına ve nihayetinde büyük yaratıcı sorulara odaklanmayı içerir.

Bu uygulamadan elde edilebilecek eyleme geçirilebilir içgörüler nelerdir?

CreativeX teknolojisi, görsel ve video içeriğinizin yaratıcı kalitesi, marka tutarlılığı, uyumluluğu ve temsil edilmesiyle ilgili içgörüler sağlayabilir. Bu bilgilerle, pazarlamacılar, içeriğinin ne kadarının minimum kalite standardına ulaştığını ve her platformda başarı için gereken parametrelere göre ayarlandığını belirleyebilir. Ayrıca, marka ekiplerinin marka hakkında nasıl iletişim kurduğunu (aynı ritme göre mi hareket ediyorlar? Aynı ayırt edici marka varlıklarını sürekli kullanıyorlar mı?) ve casting kararlarının nasıl temsil edildiğini ölçebilirler. Tüm bunlar, pazarlamacıların yaratıcı içeriği kontrol altına almalarına ve yaratıcı kararlarının sağlık ve uyumunu gerçekten anlamalarına yardımcı olabilir.

CreativeX, binlerce reklamın ırksal ve cinsiyet analizini gerçekleştirdi. Bu analizlerin sonuçları nelerdi?

Amerika’da 2,378 FMCG (hızlı tüketim malları) reklamını analiz ettik ve temsil konusunda dikkat çekilmesine rağmen, kapsayıcı temsilin hala çok çalışmaya ihtiyacı olduğunu gördük. ırksal çeşitlilik analimiz, örneğin, Siyah insanların spor veya egzersiz temalı reklamlarda daha fazla yer aldığını ve liderlik rollerinde daha az yer aldığını gösterdi. Cinsiyet temsiliyetine baktığımızda, markaların hala olumsuz cinsiyet stereotiplerini sürdürdüğünü gördük: Erkekler profesyonel rollerde daha fazla yer alırken, kadınlar belirli ev işleri gibi temizlik yapmak daha olasıdır. Daha az ekran görüntüsüyle birlikte, erkekler daha fazla konuşma rollerinde yer alır, ancak liderlik rollerindeki kadınların artan temsiliyeti konusunda bazı ilerleme görüyoruz.

Reklam manzarasını gelecek 5 yılda nasıl geliştirebileceğini görmek için makine öğrenimi kullanımının diğer yolları nelerdir?

Bir yatırımcımız, makine öğrenimi kullandığını iddia eden birçok endüstrinin makineleri ve öğrenmeyi olduğunu, ancak her zaman makinelerin öğrenip öğrenmediği belli olmadığını söylerdi.

Bence, reklamcılıkta makine öğreniminin daha derin (veya bazen gerçek) uygulamalarını göreceğiz; endüstrinin zaten yaptığı temel şeyleri geliştirmek için: tüketici tıklatma ve satın alma eğilimini öngörme (hedefleme), tüketici verilerine dayalı yaratıcı varyasyonlar oluşturma (dinamik reklam yaratma), daha fazla veri kullanarak içgörüler oluşturma (raporlama).

Makine öğrenimi, Chrome’da üçüncü taraf çerezlerinin ve iOS’da IDFA’nın kaybının yerine hangi sinyalleri kullanabileceğini ve bu bilgilerin kaybına rağmen reklamcılığın kişiselleştirilmesini nasıl sürdürebileceğimizi çözmek için görevlendirilecek.

CreativeX hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Biraz çılgın ama… işe alıyoruz! Bu makaleye ulaştıysanız ve veri ile yaratıcı ifadeyi birleştirmeyi daha iyi nasıl yapabileceğinize ilgi duyuyorsanız, konuşmak isteriz!

Harika röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular CreativeX‘i ziyaret edebilir.