Анастасія Ленг, засновник та генеральний директор CreativeX – Серія інтерв’ю

Анастасія Ленг – засновник та генеральний директор CreativeX, компанії, яка забезпечує творчу досконалість для найулюбленіших брендів світу. Аналізуючи творчість у великому масштабі, технологія спрямована на розвиток творчої діяльності завдяки ясності даних.

Ви вивчали маркетинг у Google (GOOGL ) і працювали там 6 років. Які були ваші основні висновки з цього досвіду?

Маркетинг у Google далеко не традиційний маркетинг. Робота, яку я робила під час свого перебування там з 2007 по 2012 рік, була сумішшю маркетингу, продукту та бізнес-розробки. Вся моя робота була зосереджена на запуску, позиціонуванні та переконанні людей використовувати або купувати нову технологію чи продукт вперше. Ось три найважливіші уроки, які я досі ношу з собою сьогодні (і які дратують нашу маркетингову команду):

1. Завжди ставте користувачів на перше місце: Це здається досить простим, але дивовижно, скільки маркетологів ставлять це як плatitude. Не припускайте, що те, що ви хочете, є тим, чого хочуть ваші користувачі (помилка, яку я бачу знову і знову). Насправді, дослідження Thinkbox 2016 року та дослідження Reach Solutions 2018 року порівняли вірування маркетологів з віруваннями загальної публіки і виявили, що ми помилково приписуємо багато своїх вірувань нашим клієнтам. Дослідники назвали це “емпатійною ілюзією” і це дійсно поставило деякі дані за те, що нам потрібно зробити кращу роботу з розумінням наших користувачів.

2. Завжди уникайте жаргону: Google зробила чудову роботу, виховуючи в нас цінність ясної та простої комунікації. Навіть їхні умови та положення були написані таким чином, що людина без юридичної освіти мала шанс зрозуміти. Як результат, у мене є умовний рефлекс до термінів типу “thought leadership” або “omnichannel” і я роблю все можливе, щоб нашу команду, і себе, артикулювати свої погляди у лаконічній, людській, доступній мові.

3. Завжди вимірюйте все: На початку своєї кар’єри в Google я зробила помилку новачка, виправдовуючи своє рішення тим, що “ми робили це раніше, тому повинні зробити це знову тут”. Я обрала комфорт і знайомість над真正нім розумінням ситуації, яка стояла переді мною, і реакція моїх колег була достатньою, щоб я не повторювала цю помилку знову. Це очевидно, але рідко практикується: використовувати дані для інформування своїх рішень.

CreativeX насправді є вашим другим стартапом, можете розповісти про історію його створення?

Я залишила Google у 2012 році, щоб створити Hatch, компанію електронної комерції, яка продавала налаштовані товари для способу життя. Наша теза полягала в тому, що типовий онлайн-шопінг досвід був виснажливим, коли споживачі повинні були прокручувати сторінки і сторінки товарів, які не зовсім підходили. Малі та середні підприємства взяли на себе тягар передбачення попиту споживачів і залишилися з залишками продукції, яка не продавалася. Наше рішення полягало в створенні налаштованого роздрібного досвіду, місця, де кожен продукт міг бути змінений для відповідності специфікаціям клієнта, одночасно зменшуючи ризик залишків продукції, який несе виробник.

Це залишається ідеєю, в яку я глибоко вірю, але компанії електронної комерції важко запустити без значних капіталовкладень. Коли ми будували Hatch, ми природно витратили багато часу на те, щоб подумати, як привабити споживачів на наш сайт, і нам довелося конкурувати за увагу споживачів з усіма звичайними учасниками (Google, Facebook (META ) тощо), але з часткою фінансових ресурсів. Оскільки ми не могли перевершити великих учасників електронної комерції, ми почали думати, як ми можемо їх обігнати. Ми приймали рішення, засновані на даних, щодо всього: нашої аудиторії, часу доби, коли ми рекламували, ключових слів тощо. Все, крім самого творчого продукту. Ми зрозуміли, що творчі активи були найважливішою частиною нашого маркетингу, але частиною, яку ми зрозуміли найменше.

Ми почали будувати технологію для вирішення цієї проблеми, і це була технологія, спочатку призначена для нашої внутрішньої аналітики, яка привела до народження CreativeX. Сьогодні CreativeX надає технологію для допомоги брендам досягти творчої досконалості шляхом вимірювання, відстеження та покращення якості творчості, узгодженості бренду та представлення у контенті.

Можете розповісти про різні технології машинного навчання, які використовуються в CreativeX для розбиття зображень і відео на тисячі атрибутів?

CreativeX обробляє кожен окремий творчий актив, який вводиться в нашу систему (зображення, відео та GIF), і використовує різні технології для збору та створення комплексного набору метаданих, який дозволяє нам правильно категоризувати ці активи у налаштований спосіб.

Ми аналізуємо чотири елементи кожного творчого активу.

1. Зображення та відеофайл: Ми витягуємо загальні властивості з кожного файлу, включаючи розміри, тип файлу тощо.

2. Зміст зображення та відео: Ми використовуємо два типи технологій для розуміння вмісту всередині кожного зображення та відео.

• Комп’ютерне бачення: Це дозволяє нам зрозуміти вміст будь-якого візуального матеріалу у великому масштабі, і дані повертаються у вигляді десятків, іноді сотень тегів для кожного творчого активу.
• Оптичне розпізнавання символів: Це дозволяє нам виявити будь-які слова, використані всередині творчого продукту. Технологія визначає не тільки кількість тексту, який використовується, але також будь-які текстові бренд-специфічні вимоги (наприклад, слогани, позиціонування, мова тощо).

3. Текст, який супроводжує кожне зображення: Якщо творчий продукт живий, ми також витягуємо будь-який супровідний текстовий опис.

4. Файл звуку для відео: Кожен аудіофайл перекладається у текст, який дозволяє встановити аудіо-правила для кожного бренду.

Ми побудували інструменти для поєднання всіх цих даних у розумних способах для масштабного та точного аналізу вмісту як для присутності об’єктів, так і для концепцій, які маркетологи хочуть виміряти.

Як важливо налаштовувати візуальні сигнали та елементи, які вимірюються?

Спроможність налаштовувати те, що ми відстежуємо для кожного бренду, є критично важливою. Дані є такими потужними, як і їхня здатність надавати ясність щодо чогось, що є актуальним для вашої організації, тому одноразове визнання комп’ютерного бачення може бути складним для маркетологів використовувати прямо з полиці. Це проблема, з якою ми боролися на початку створення Hatch: ми могли виявити присутність суконь і зрозуміти, як часто ми їх використовуємо, але якщо ви автомобільна компанія, ця інформація є неважливою. Тому ми вклали величезну кількість часу у можливість налаштовувати тип виявлення, яке ми надаємо, щоб ми могли відобразити те, що є унікальним для цього бренду, його галузі та його проблем. Це часто включає будівництво виявлення, яке відображає керівні принципи бренду або його голос, як він позиціонується на ринку, як він відрізняється від своїх конкурентів, і це врешті-решт доходить до суті великих творчих питань, які маркетологи на цій команді обговорюють.

Які дії можна отримати з цього застосування?

Технологія CreativeX може допомогти вам отримати інформацію про якість творчості, узгодженість бренду, відповідність вимогам та представлення всіх ваших зображень та відео. З цією інформацією маркетологи можуть визначити, скільки їхнього вмісту відповідає мінімальним стандартам якості та готується до успіху на основі унікальних параметрів, необхідних на кожній платформі, і скільки грошей вони (та їхні агентства) витрачають на просування та виробництво вмісту, який відповідає (та не відповідає) цим стандартам. Вони можуть виміряти, наскільки послідовно їхні бренд-команди спілкуються про бренд (чи вони марширують під одним і тим же ритмом? Чи послідовно використовують одні й ті самі характерні бренд-активи?) і наскільки репрезентативними були їхні рішення щодо кастингу. Все це може допомогти маркетологам повернути контроль над своїм творчим вмістом, щоб真正но зрозуміти та виміряти масштабно здоров’я та узгодженість своїх творчих рішень.

CreativeX провела якісний та гендерний аналіз тисяч рекламних оголошень, які були результати цього аналізу?

Ми проаналізували 2378 рекламних оголошень у сфері швидкозмінних споживчих товарів у США та виявили, що попри велику увагу, придanou темі представництва, реальність інклюзивного представництва все ще потребує великої роботи. Наш аналіз расової різноманітності, наприклад, показав, що чорні люди більш імовірно будуть обрані для участі в рекламних оголошеннях, де тема спорту чи вправ, і менш імовірно будуть обрані на керівні посади. Коли ми розглянули гендерне представництво, ми виявили, що бренди все ще підтримують негативні гендерні стереотипи: чоловіки домінують у професійних ролях, а жінки більш імовірно будуть зображені під час виконання певних домашніх завдань, таких як прибирання. Навіть з меншою кількістю появ на екрані чоловіки з’являються у більшій кількості розмовних ролей, але ми бачимо деякий прогрес із збільшенням кількості жінок на керівних посадах.

Які інші способи, у яких ви бачите, що машинне навчання покращить рекламний ландшафт у найближчі 5 років?

Один з наших інвесторів колись сказав, що багато галузей, які стверджують, що використовують машинне навчання, мають машини, і вони мають навчання, але не завжди зрозуміло, що це машини, які вчаться.

Моя точка зору полягає в тому, що ми побачимо глибше (або в деяких випадках справжнє) застосування машинного навчання в рекламі для покращення основних речей, які галузь вже робить: передбачення схильності споживачів до кліку та покупки (цільова реклама), генерація творчих варіантів на основі даних споживачів (динамічна рекламна творчість), парсинг більшої кількості даних для генерації інформації (звітність).

Машинне навчання, ймовірно, буде використано для вирішення проблеми того, які інші сигнали можуть замінити втрату файлів cookie третіх сторін на Chrome та IDFA на iOS, і як ми можемо продовжувати персоналізувати рекламу, незважаючи на втрату цієї інформації.

Чи є щось інше, що ви хотіли б поділитися про CreativeX?

Трохи нахабно, але… ми приймаємо на роботу! Якщо ви дійшли до кінця цієї статті і цікавитесь тим, як краще об’єднати дані та творчу діяльність, ми хотіли б поговорити!

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати CreativeX.