データドリブンクリエイティブ：Twitterデータを使用してマーケティングに情報を提供する方法

編集者のメモ：Andy Valeは、Audienseの元コンテンツマネージャーです。

ビジネスに関係なく、大胆な選択には大きなリスクが伴うことがよくあります。 また、番組の制作に数百万ドルの費用がかかり、視聴者の反応を予測するのが難しいテレビでは、リスク回避は非常に重要な科学です。

主要な脚本家（乾杯、ジョン・スチュワート・ショー、デイヴィッド・レターマンとの深夜）で満たされたキャリアの後、Twitterのテレビのグローバルヘッドとして4年以上、フレッド・グレイバーは脚本に焦点を戻しました。 -テクノロジーへの時間的関心。 私は彼に追いつき、ソーシャルデータがショーの作成において極めて重要な役割を果たしていると彼が考える理由、データを創造性に使用する方法、テクノロジーが彼の新しいショーの創造プロセスに不可欠な役割を果たしている方法を確認しました。

フレッドグレイバーとの質疑応答

ヴェイル：ソーシャルデータとテレビの関係に興味を持ったきっかけは何ですか？

グレイバー： 90年代半ばに、私はインターネットに魅了されました…私は完全にインターネットに恋をしました。 私はディズニーで働いていて、メディアの可能性と、ディズニーが私たちの社会への差し迫った拡大にどのように備えることができるかを研究することに多くの時間を費やしました。 その後、MTVに移り、VH1の最初のWebサイトを構築したチームを編成し、デジタルコンテンツのSVPとしての役割で他のインターネット初を達成しました。 テレビチャンネルがインターネットを最大限に活用する方法を学ぶことは、執着になりました。

今日に早送りします。 ツイッターでは、ツイッターのデータを使って番組のパフォーマンスや誰とつながっているかを分析するテレビスタジオをたくさん見ました。

私は、彼らが放映される前にマーケティングショーの戦略を立て、放映中に視聴者と関わり、その後の反応を測定するのを手伝いました。 夜が明けた
私の場合、このデータをショーの作成にも使用してみませんか？ だから私はそれをやったショーを書いた。

ヴェイル：ショーについて教えてください。

グレイバー： 40年後のコメディセットです。 私は、コンピューターが感覚を獲得し、悪になり、乗っ取られたディストピア映画やショーをたくさん見ました。 彼らが私たちを作った人々のように神経症的で、不安定で、不安定で、魅力的に欠陥があるとしたらどうなるのだろうかと思いました。 その未来はどうですか？ どのような状況が発生しますか？ これらの自己意識のあるロボットは、私たちが毎日直面している感情的な問題にどのように対処しますか？

ヴェイル：なぜショーを作るためにTwitterのデータを使う必要があったのですか？

Graver：元のドラフトでは、1つの人口統計に非常に強く偏っていることに気づき、より多くのユーザーに関連性を持たせたいと考えました。 私が作成したキャラクターは、それらの人々にアピールする必要がありました。 しかし、これらのさまざまな文字を書くことは、単なる衣服やトークンの参照以上のものであり、あなたは本当に彼らがより個人的なレベルで誰であるかを知る必要があります。 その理解を深める新しい方法を模索したかったのですが、Twitterは私がよく知っているオープンネットワークであるため、当然の選択でした。

Vale：テクノロジーをどのように使用して支援しますか？

グレイバー：まず、ソーシャル分析プラットフォーム（Audiense）を使用して、アピールしようとしているオーディエンスに似た85万人のオーディエンスを特定します。 次に、分析プラットフォームの一部であるIBM Watsonを利用したツールを使用して、それらの特性、ニーズ、および価値についての深い洞察を得ます。 私も特定の興味を持って食事をしました、そしてそれはそれらを好きな人々がどのようなものであったかを私に教えてくれました。

ヴェイル：なぜこれがショーの作成に役立ったのですか？

グレイバー：オーディエンス人口統計のさまざまなセグメントを分析することで、1つのセグメントへのオーバーインデックスであることが判明したものを修正することができました。 それはまた、私が他の人のために持っていたアイデアを確認するだけでなく、いくつかのキャラクターとそのプロットポイントに追加のインスピレーションを与えてくれました。

さらに、ショーを作成するこの新しい方法は、潜在的なスポンサーから多くの関心を集めるでしょう。 視聴者を率直に受け入れたら、広告主を呼び込むことができます。これにより、番組が誰にアピールする可能性が高いかをはるかに正確に示すことができます。 これは彼らにとって非常に価値があるので、スタジオにとっても価値があります。

ヴェイル：ショーは今どの段階にありますか？

グレイバー：私はエンターテインメント会社のアノニマスコンテンツ（ロボット氏、レヴェナント、エターナルサンシャイン）と協力してきました。この会社は、ショーの作成にこのデータインテリジェンスの概念を完全に取り入れています。 最終パイロットを提出しました。これで、外に出て販売する準備が整いました。

ヴェイル：性格特性をどのように使用したかについて、具体的な例をいくつか挙げてください。

グレイバー：私の主人公の1人は、コンピューターネットワークの米国データベースを扱うラテンアメリカ人の女性ですが、彼女を正確に書くために聴衆を理解したかったのです。 テクノロジーに関心のあるラテン系女性のこのニッチ内で85万人を特定しました。

私たちが気付いたのは、彼らは高度な技術に精通しているものの、衝動的ではなく、より伝統的な価値観を持つことに偏っていたということでした。 この混乱は、あまり多くを与えることなく、ショーのパイロットでプロットラインを形成するのに役立ちました。

ヴェイル：創造的な直感と良いストーリーのためのデータの使用との関係のバランスをどのように取るのですか？

グレイバー：まず、アイデアを実現するには、優れた脚本家、ショーランナー、俳優が常に必要です。 データを装備したロボットがすぐにそれらに取って代わるとは思わない。 しかし、ここでそれが役立ちます。私はよく座って、オーディエンスXの番組をどのように書くか、そのオーディエンスのさまざまなセグメントがどのようにそれを望んでいるか、または特定の背景や文化からキャラクターを書く方法を考えます。 しかし、私は彼らが実際にどのようなものであるか、またはそれらを正確に描写する方法を常に知っているわけではなく、フォーカスグループは必ずしも私に広く正確な絵を与えるとは限りません。

Vale：ソーシャルデータ分析は、それらのオーディエンスとのフォーカスグループの実施とどのように異なりますか？

グレイバー：その直接的なレベルの焦点を絞った研究の余地はまだありますが、彼らは彼らが望んでいることをあなたに伝えるだけであり、それを大規模に行うことはできません。 ソーシャルデータを分析することで、彼らが自分自身を知らないかもしれない彼らについての貴重なものを見つけることができます。 彼らが好きなもの、彼らが反応するもの、彼らが大切にしているもの、彼らを笑わせるもの、そして彼らの全体的な性格特性が何であるかをまとめて見ることができます。 次に、その理解を使用して執筆に情報を提供し、そのデータの解釈が実際の聴衆と一致するかどうかを確認できます。

ヴェイル：エンターテインメント業界の上級管理職はこれに備える準備ができていると思いますか？

Graver： Legendary Picturesは、投資家の1人がビッグデータ担当者であるため、MGMと同様に、常にこのようなデータを使用しています。 それは成長していますが、いくつかの障害があります。このアプローチでは多くの大きな疑問符が削除されるため、これは残念です。 問題は、ゲートキーパーに慣れたネットワークを担当する幹部がまだいることです。これは、競合するメディアの量が限られていた時代からの引き継ぎです。 彼らは過去に機能したテレビを作るためのモデルを理解し、それから逸脱することに慎重です。

ヴェイル：それが過去に機能したのなら、なぜ彼らはそれから逸脱すべきだと思いますか？

グレイバー：今や私たちの注意を奪い合うメディアは無制限にあります。 カメラとアイデアを持っている人なら誰でもテレビ番組を作ることができます。 従来のテレビチャンネルではなく、YouTube、Twitter、Snapchatにあるかもしれませんが、最近の違いは何ですか？ それはすべて眼球の競争です。 ですから、聴衆を引き付けるためには、並外れたことをしなければならず、自分が価値があることを証明するために本当に一生懸命努力しなければなりません。 あなたは聴衆の話を聞き、その結果をあなたの仕事に示すことによってその価値を証明します。

ヴェイル：テレビ番組のクリエーターとツイッターの関係は何ですか？

グレイバー：それはまだ無限の可能性を秘めています。 私が話しているプロデューサーとショーランナーの両方が、テレビ番組と一緒にTwitterを使用することにまだ本当に興味を持っています。 Twitterは会話が行われる場所であり、オーディエンスを構築するための新しい方法を提供します。 彼らは他のソーシャルネットワークの使い方も検討しており、プラットフォームごとのベストプラクティスは異なります。 しかし、圧倒的な見方は、番組に関するリアルタイムのエンゲージメントにとって、Twitterは依然として2番目に選択される画面であるということです。

ヴェイル：作家やプロデューサーは、その会話をどのように使ってショーを形作っているのですか？

グレイバー：私はこれについて多くの作家やプロデューサーと話をしました。 多くはすでにTwitterを利用しており、聴衆と話し合っています。 彼らは視聴者がどのように感じているかを聞いて快適です。 それは、視聴者がプロット、キャラクター、エピソードについてどう思うかを見る第三の目のようなものです。 それを本当に有用なフィードバックループにするために、プロデューサーはそれから尋ねなければなりません、なぜ聴衆は本当にそれを言っているのですか？

ヴェイル：テレビプロデューサーは、視聴者がフィードバックを提供する根本的な理由をどのように理解していますか？

グレイバー：その質問に答えることは、何かを書き、制作することです。 それは厳密な接続プロセスではありません。そのため、最高品質のクリエイティブな才能が必要になります。 しかし、私にとって、そのプロセスは、IBM Watsonを使用してそれらの会話をしている聴衆を分析し、ショーの作成にあなたの発見を実装することによって大いに助けられます。

ベール：マーケティングでの使用方法

グレイバー：あなたの内なる独白を聞きます：「これは魅力的ですが、私はテレビ番組を作っていません。 これは私のようなマーケティング担当者にとってどういう意味ですか？」 さて、ここにすべてのマーケターに適用されるいくつかのポイントがあります：

• 人工知能を使用して視聴者の心理を分析すると、彼らが自分自身についてさえ知らないかもしれないことを大規模に教えてくれます。
• インサイトは、クリエイティブ戦略に情報を提供するだけでなく、マーケティングメッセージがリーチしたいオーディエンスと一致することを保証します。
• これまで以上に注目を集めるための競争が激化しており、ノイズをカットするためにオーディエンスを知るようにブランドに大きなプレッシャーをかけています。
• 人工知能（IBM Watsonなど）から収集されたパーソナリティの洞察は、オーディエンスのどのセクションが特定の方法でキャンペーンに反応する可能性が高いかを強調します。
• オーディエンスデータは、創造性と洞察力にとって非常に貴重な助けになりますが、トップタレントの革新的な火花に取って代わるものではありません。 一方が他方に電力を供給し、その逆も同様です。
• じっとしていることは選択肢ではありません。 過去に十分だったベストプラクティスとテクノロジーは時代遅れになります。 新しいマーケティングプラットフォームとその使用方法に目を光らせる必要があります。
• テレビの視聴者は依然としてTwitterで非常に活発で声を上げており、実質的な視聴者の調査と構築が可能です。

Vale：Twitterデータが洞察に役立つ理由

グレイバー： Twitterには3億1300万人を超えるアクティブユーザーがおり、ブランドが理解してリーチしたいと思うニッチやオーディエンスの正確な画像を作成するのに十分です。 確かに、一部のソーシャルネットワークよりもユーザー数は少ないですが、顧客の心を利用して理解の層を追加しようとしているすべてのブランドにとって、それは非常に貴重です。 何故ですか？ ツイートや接続の大部分は公開されているからです。

あなたが分析するためにそこにあるのはオープンデータです。 これにより、マーケターとインサイトの専門家は、視聴者の共感を呼ぶもの、世界とのつながり、使用するデバイスの種類、持つ特徴、影響を与える人物などを深く調べることができます。リストは続きます。

このすべてのデータを取得して、行動に役立つ有用な洞察を構築できるだけでなく、分析している個人を確認して、元のセグメンテーションが正確であることを確認することもできます。 これは、当て推量の要素が常に存在するクローズドネットワークでは不可能です。

Twitterのオーディエンス調査から収集された情報は、フルボディのオーディエンスペルソナを作成し、ビジネスの他の領域に役立つ有用な洞察を引き出すための重要な構成要素です。 これまで、この情報は、調査やフォーカスグループを通じてサンプルベースで収集されてきました。 ボタンを押すだけで大規模に利用できるようになりました。 これは、企業の時間とお金を節約するだけでなく、最初から強力な方向に向けることによって、従来の調査方法を導きます。

この記事のバージョンは、もともとチーフコンテンツオフィサーの6月号に掲載されました。 サインアップして、隔月刊の印刷雑誌の無料購読を受け取ります。

Joseph Kalinowski / Content MarketingInstituteによる表紙画像