데이터 기반 크리에이티브 : Twitter 데이터를 사용하여 마케팅에 알리는 방법

편집자 주 : Andy Vale은 전 Audiense의 콘텐츠 관리자입니다.

사업에 상관없이 대담한 선택에는 종종 큰 위험이 따릅니다. 쇼를 제작하는 데 수백만 달러가들 수 있고 청중의 반응을 예측하기 어려울 수있는 텔레비전에서는 위험 회피가 매우 중요한 과학입니다.

주요 저작 크레딧 (Cheers, The Jon Stewart Show, Late Night with David Letterman)으로 경력을 쌓은 후 4 년이 넘는 기간 동안 Twitter의 글로벌 TV 책임자로 재직 한 Fred Graver는 다시 각본 작성에 집중했습니다. -기술에 대한 시간적 관심. 나는 그가 소셜 데이터가 쇼 제작에서 중추적 인 역할을한다고 생각하는 이유, 창의성을 위해 데이터를 사용할 수있는 방법, 새로운 쇼의 창작 과정에서 기술이 어떻게 중요한 역할을하는지 알아보기 위해 그를 따라갔습니다.

Fred Graver와의 Q & A

베일 : 소셜 데이터와 TV 간의 연결에 관심을 갖게 된 계기는 무엇입니까?

Graver : 90 년대 중반에 저는 인터넷에 매료되었습니다.… 완전히 사랑에 빠졌습니다. 나는 디즈니에서 일하고 있었고 매체의 가능성과 디즈니가 우리 사회로의 임박한 확장에 대비할 수있는 방법을 연구하는 데 많은 시간을 보냈습니다. 그런 다음 MTV로 옮겨 VH1의 첫 번째 웹 사이트를 구축 한 팀을 구성하고 디지털 콘텐츠의 SVP 역할에서 다른 인터넷을 먼저 달성했습니다. TV 채널이 인터넷을 최대한 활용할 수있는 방법을 배우는 것이 집착이되었습니다.

현재로 빨리 감기. Twitter에서 저는 수많은 TV 스튜디오가 Twitter 데이터를 사용하여 쇼의 성능과 연결 대상을 분석하는 것을 보았습니다.

나는 그들이 방송하기 전에 마케팅 쇼를위한 전략을 세우고, 방송하는 동안 청중과 소통하고, 나중에 반응을 측정하도록 도왔습니다. 새벽
나에게이 데이터를 쇼 제작에도 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 그래서 제가 한 곳에서 쇼를 썼습니다.

베일 : 쇼에 대해 무엇을 말씀해 주시겠습니까?

Graver : 40 년 후의 코미디입니다. 나는 컴퓨터가 지각을 얻고 사악 해지고 점령당하는 디스토피아적인 영화 나 쇼를 많이 봤다. 나는 그들이 그들을 만든 사람들, 즉 우리처럼 신경질적이고, 불규칙하고, 불안정하고, 매력적으로 결함이 있다면 어떨지 궁금했다. 그 미래는 어떤가요? 어떤 상황이 발생합니까? 이 자의식 로봇은 우리가 매일 직면하는 정서적 문제를 어떻게 처리합니까?

Vale : 쇼를 만들기 위해 Twitter 데이터를 사용해야하는 이유는 무엇입니까?

Graver : 원래 초안에서 한 인구 통계에 매우 강하게 치우쳐 있다는 것을 알았고 더 많은 청중과 관련이 있기를 원했습니다. 제가 만든 캐릭터는 그 사람들에게 어필해야했습니다. 그러나 이러한 다양한 캐릭터를 작성하는 것은 단순히 의복이나 토큰 참조에 관한 것이 아니라 더 개인적인 수준에있는 사람이 누구인지 알아야합니다. 저는 그러한 이해를 구축하는 새로운 방법을 모색하고 싶었고 트위터가 제가 익숙한 개방형 네트워크이기 때문에 자연스러운 선택이었습니다.

Vale : 기술을 사용하여 어떻게 지원합니까?

Graver : 첫째, 저는 소셜 분석 플랫폼 (Audiense)을 사용하여 제가 어필하려는 청중과 유사한 85 만 명의 청중을 식별합니다. 다음으로, 분석 플랫폼의 일부인 IBM Watson 기반 도구를 사용하여 특성, 요구 사항 및 가치에 대한 풍부한 통찰력을 얻습니다. 나는 특정 관심사를 먹 였고, 그것을 좋아하는 사람들이 어떤 것인지 말해 주었다.

베일 : 이것이 쇼 제작에 왜 유용 했나요?

Graver : 잠재 고객 인구 통계의 다양한 세그먼트를 분석하여 오버 인덱싱으로 판명 된 부분을 한 세그먼트로 수정할 수있었습니다. 또한 일부 캐릭터와 그들의 줄거리에 대한 추가적인 영감을 받았고 다른 사람들에 대한 아이디어를 확인했습니다.

더욱이, 쇼를 만드는이 새로운 방법은 잠재적 인 스폰서로부터 많은 관심을받을 것입니다. 청중을 공개적으로 포용 한 후에는 쇼가 훨씬 더 정확하게 어필 할 수있는 사람을 명확하게 지적 할 수 있으므로 광고주를 끌어들일 수 있습니다. 이것은 그들에게 큰 가치가 있으므로 스튜디오에도 가치가 있습니다.

베일 : 지금 쇼는 몇 단계입니까?

Graver : 저는 엔터테인먼트 회사 Anonymous Content (Mr. Robot, The Revenant, Eternal Sunshine)와 함께 일하고 있습니다.이 회사는 쇼 제작에이 데이터 인텔리전스 개념을 완전히 수용했습니다. 나는 최종 파일럿을 건네줬고 이제 우리는 나가서 그것을 팔 준비가되었습니다.

베일 : 성격 특성을 어떻게 사용했는지에 대한 구체적인 예는 무엇입니까?

Graver : 제 주인공 중 한 명은 미국 컴퓨터 네트워크 데이터베이스를 다루는 라틴 아메리카 여성이지만, 그녀를 정확하게 작성하는 데 도움이되도록 청중을 이해하고 싶었습니다. 우리는 기술에 관심이있는 라틴계 여성의 틈새 시장에서 85 만 명을 확인했습니다.

우리가 알아 차린 것은 그들이 기술에 대해 잘 알고 있었지만 덜 충동적이고 전통적인 가치를 갖는쪽으로 편향되었다는 것입니다. 너무 많은 것을 포기하지 않고,이 융합은 우리가 쇼의 파일럿에서 줄거리를 형성하는 데 도움이되었습니다.

베일 : 창의적인 직감과 좋은 이야기에 데이터를 사용하는 것 사이의 관계를 어떻게 균형을 이룹니 까?

Graver : 첫째, 아이디어에 생명을 불어 넣으려면 항상 훌륭한 각본가, 쇼 러너, 배우가 필요합니다. 데이터로 무장 한 로봇이 조만간 데이터를 대체 할 것이라고 생각하지 않습니다. 하지만 도움이되는 부분이 있습니다. 저는 종종 앉아서 X 관객을위한 쇼를 작성하는 방법, 해당 관객의 다른 세그먼트가 그것을 좋아하는 방법, 특정 배경이나 문화의 캐릭터를 작성하는 방법을 궁금해합니다. 그러나 나는 그들이 정말로 어떤 사람인지, 그것들을 정확하게 묘사하는 방법을 항상 알지 못하며, 포커스 그룹이 반드시 내게 광범위하고 정확한 그림을주지는 않을 것입니다.

Vale : 소셜 데이터 분석은 이러한 청중을 대상으로 포커스 그룹을 수행하는 것과 어떻게 다릅니 까?

Graver : 직접적으로 집중적 인 연구를 할 여지가 아직 있지만, 그들이 원하는 것을 알고있는 것만을 말해 줄 뿐이며 대규모로 수행 할 수 없습니다. 소셜 데이터를 분석함으로써 그들이 자신을 알지 못하는 귀중한 정보를 찾을 수 있습니다. 우리는 그들이 좋아하는 것, 반응하는 것, 가치있는 것, 웃게 만드는 것, 전반적인 성격 특성이 무엇인지 한꺼번에 볼 수 있습니다. 그런 다음 그 이해를 사용하여 글에 정보를 제공하고 해당 데이터에 대한 해석이 실제 청중과 함께 집계되는지 확인할 수 있습니다.

베일 : 연예계의 고위 간부들이 이에 대한 준비가되어 있다고 생각하십니까?

Graver : Legendary Pictures는 투자자 중 한 명이 빅 데이터 전문가이기 때문에 MGM과 마찬가지로 항상 이와 같은 데이터를 사용합니다. 성장하고 있지만 몇 가지 장애물이 있습니다.이 접근 방식은 많은 큰 물음표를 제거하기 때문에 부끄러운 일입니다. 문제는 여전히 게이트 키퍼에 익숙해 진 네트워크를 담당하는 임원이 일부 있다는 것인데, 이는 경쟁 할 미디어의 양이 제한적이었을 때부터 이어졌다는 것입니다. 그들은 과거에 효과가 있었던 텔레비전을 만드는 모델을 이해했고, 그것에서 벗어나는 것에 대해 조심 스럽습니다.

베일 : 과거에 효과가 있었다면 왜 그들이 그것에서 벗어나야한다고 생각합니까?

Graver : 이제 우리의 관심을 끌기 위해 경쟁하는 미디어가 무제한입니다. 카메라와 아이디어 만 있으면 누구나 TV 쇼를 만들 수 있습니다. 전통적인 TV 채널이 아닌 YouTube, Twitter 또는 Snapchat에있을 수 있지만 요즘에는 어떤 차이가 있습니까? 그것은 모두 안구 경쟁입니다. 따라서 청중을 끌어 들이기 위해서는 특별한 일을해야하며 자신이 가치 있다는 것을 증명하기 위해 열심히 노력해야합니다. 청중의 말을 듣고 그 결과를 작업에서 보여줌으로써 그 가치를 증명합니다.

베일 : TV 프로그램 제작자와 트위터는 어떤 관계인가요?

그래버 : 여전히 무한한 잠재력이 있습니다. 제가 이야기하는 프로듀서와 쇼 러너 모두 여전히 TV 프로그램과 함께 Twitter를 사용하는 데 관심이 있습니다. 트위터는 대화가 이루어지는 곳이며 청중을 구축하는 새로운 방법을 제공합니다. 그들은 다른 소셜 네트워크를 사용하는 방법도 모색하고 있으며 각 플랫폼에 대한 모범 사례가 다릅니다. 그러나 압도적 인 견해는 쇼에 대한 실시간 참여를 위해 여전히 트위터가 두 번째로 선택되는 화면이라는 것입니다.

Vale : 작가와 프로듀서는 어떻게 그 대화를 사용하여 쇼를 구성합니까?

Graver : 저는 이것에 대해 많은 작가와 프로듀서와 이야기했습니다. 많은 사람들이 이미 트위터를 통해 청중과 대화하고 있습니다. 시청자의 감정을 듣는 것이 편안합니다. 시청자가 줄거리, 등장 인물, 에피소드에 대해 어떻게 생각하는지 보는 제 3의 눈과 같습니다. 진정으로 유용한 피드백 루프를 만들기 위해 제작자는 왜 청중이 정말로 그렇게 말하는가?

Vale : TV 제작자는 청중이 자신이하는 피드백을 제공하는 근본적인 이유를 어떻게 이해합니까?

Graver : 그 질문에 답하는 것은 무언가를 쓰고 제작하는 기술입니다. 엄격한 점을 연결하는 프로세스가 아니기 때문에 여전히 최고의 품질과 창의적인 재능이 필요합니다. 하지만 저에게있어 IBM Watson을 사용하여 대화를 나누는 청중을 분석하고 당신의 발견을 쇼의 창작물에 구현함으로써 그 과정을 크게 도울 수 있습니다.

Vale : 마케팅에 사용하는 방법

Graver : 내면의 독백을 듣습니다.“매혹적이지만 TV 쇼를 만드는 것은 아닙니다. 이것이 저와 같은 마케팅 담당자에게 어떤 의미입니까?” 다음은 모든 마케팅 담당자에게 적용되는 몇 가지 요점입니다.

• 인공 지능을 사용하여 청중 심리학을 분석하면 자신에 대해 알지 못할 수도있는 대규모 정보를 알 수 있습니다.
• 통찰력은 창의적인 전략에 정보를 제공 할뿐만 아니라 마케팅 메시지가 도달하려는 대상과 일치하는지 확인할 수 있습니다.
• 그 어느 때보 다 관심을 끌기위한 경쟁이 치열 해지면서 브랜드가 청중을 파악하여 소음을 차단하도록 압력을 가하고 있습니다.
• 인공 지능 (예 : IBM Watson)에서 수집 한 성격 인사이트는 특정 방식으로 캠페인에 반응 할 가능성이 높은 잠재 고객 섹션을 강조합니다.
• 잠재 고객 데이터는 창의성과 통찰력에 매우 귀중한 도움이되지만 최고의 인재의 혁신적 불꽃을 대체해서는 안됩니다. 한 쪽이 다른쪽에 힘을주고 그 반대도 마찬가지입니다.
• 가만히있는 것은 선택 사항이 아닙니다. 과거에 충분했던 모범 사례와 기술은 구식이 될 것입니다. 새로운 마케팅 플랫폼과이를 사용하는 방법을 주시해야합니다.
• TV 시청자는 여전히 트위터에서 매우 활발하고 발 성적이어서 상당한 시청자 조사 및 구축이 가능합니다.

Vale : Twitter 데이터가 통찰력을 위해 작동하는 이유

Graver : Twitter는 3 억 3 천 1 백만 명 이상의 활성 사용자를 보유하고있어 브랜드가 이해하고 도달하고자하는 모든 틈새 시장과 잠재 고객에 대한 정확한 그림을 구축하기에 충분합니다. 물론 일부 소셜 네트워크보다 사용자 수가 적지 만 고객의 마음을 활용하고 이해를 높이려는 모든 브랜드에게 매우 유용합니다. 왜 그런 겁니까? 대부분의 트윗과 연결이 공개되기 때문입니다.

분석 할 수있는 개방형 데이터입니다. 이를 통해 마케터와 인사이트 전문가는 청중과 공감하는 것이 무엇인지, 세상과 어떻게 연결되어 있는지, 사용하는 장치 유형, 보유한 특성, 영향을받는 사람 등을 자세히 살펴볼 수있는 범위를 제공합니다.

이 모든 데이터를 수집하여 유용한 인사이트를 구축 할 수있을뿐만 아니라 분석중인 개인을 확인하여 원래 세분화가 정확한지 확인할 수도 있습니다. 이것은 항상 추측의 요소가있는 폐쇄 된 네트워크에서는 불가능합니다.

트위터 잠재 고객 조사에서 수집 된 정보는 완전한 잠재 고객 페르소나를 만들고 비즈니스의 다른 영역에 유용한 정보를 도출하는 데 중요한 빌딩 블록입니다. 과거에이 정보는 설문 조사 및 포커스 그룹을 통해 샘플 기반으로 수집되었습니다. 이제 버튼을 눌러 대규모로 사용할 수 있습니다. 이것은 기업의 시간과 비용을 절약 할뿐만 아니라 처음부터 강력한 방향을 제시함으로써 전통적인 연구 방법을 안내합니다.

이 기사의 버전은 원래 CIO 6 월호에 실 렸습니다. 격월로 인쇄되는 잡지를 무료로 구독하려면 등록하십시오.

표지 이미지 : Joseph Kalinowski / Content Marketing Institute