Veriye Dayalı Reklam Öğesi: Pazarlamanızı Bilgilendirmek için Twitter Verilerini Nasıl Kullanabilirsiniz?

Editörün notu: Andy Vale, Audiense'de eski bir içerik yöneticisidir.

İş ne olursa olsun, cesur seçimler genellikle büyük riskler getirir. Dizilerin yapımının kolayca milyonlara mal olabileceği ve izleyicilerin tepkisini tahmin etmenin zor olduğu televizyonda, riskten kaçınma riskli bir bilimdir.

Başlıca yazarlık kredileriyle (Cheers, The Jon Stewart Show, Late Night with David Letterman) dolu bir kariyerin ardından ve Twitter'ın küresel TV başkanı olarak dört yılı aşkın bir süredir Fred Graver, odak noktasını senaryo yazımına çevirdi - şimdi onu uzun -teknolojiye zaman içinde ilgi. Sosyal verilerin şov oluşturmada neden önemli bir rol oynadığını düşündüğünü, verileri yaratıcılık için nasıl kullanabileceğinizi ve teknolojinin yeni şovunun yaratıcı sürecinde nasıl önemli bir rol oynadığını görmek için onunla görüştüm.

Fred Graver ile Soru-Cevap

Vale: Sosyal veriler ve TV arasındaki bağlantıya olan ilginizi ne tetikledi?

Graver: 90'lı yılların ortalarında internet beni büyüledi… Ona tamamen aşık oldum. Disney'de çalışıyordum ve ortamın olanaklarını ve Disney'in toplumumuza yakın bir zamanda yayılmasına nasıl hazırlanabileceğini araştırmak için çok zaman harcadım. Daha sonra MTV'ye geçtim, burada VH1 için ilk web sitesini kuran ekibi kurdum ve dijital içeriğin SVP'si olarak benim rolümde başka internet ilkleri elde ettim. TV kanallarının internetten en iyi şekilde nasıl yararlanabileceğini öğrenmek bir saplantı haline geldi.

Günümüze hızlıca ilerleyin. Twitter'da, şovlarının performansını ve kiminle bağlantı kurduklarını analiz etmek için Twitter verilerini kullanan tonlarca TV stüdyosu gördüm.

Yayınlanmadan önce pazarlama şovları için stratejiler oluşturmalarına, yayınlanırken izleyicilerle etkileşim kurmalarına ve sonrasında tepkiyi ölçmelerine yardımcı oldum. Doğdu
benden, neden bu verileri şovun yapımında da kullanmıyorsunuz? Ben de bunu yaptığım bir gösteri yazdım.

Vale: Bize gösteri hakkında ne söyleyebilirsiniz?

Graver: Gelecekte geçen 40 yıllık bir komedi. Bilgisayarların duyarlılık kazandığı, kötüleştiği ve ele geçirildiği birçok distopik film veya şov gördüm. Onları yapan insanlar kadar nevrotik, düzensiz, güvensiz ve büyüleyici bir şekilde kusurlu olsalardı nasıl olurdu merak ettim: biz. Bu gelecek nasıl? Hangi durumlar ortaya çıkıyor? Bu bilinçli robotlar, her gün karşılaştığımız duygusal sorunlarla nasıl başa çıkıyor?

Vale: Şovu hazırlamak için neden Twitter verilerini kullanmanız gerekti?

Graver: Orijinal taslağımda, tek bir demografiye doğru çok güçlü bir şekilde çarpıtıldığını fark ettim ve daha büyük bir kitleyle alakalı olmasını istedim. Yarattığım karakterlerin bu insanlara hitap etmesi gerekiyordu. Ancak bu çeşitli karakterleri yazmak sadece kıyafet veya belirteç referanslarından daha fazlasıdır, gerçekten kim olduklarını daha kişisel bir seviyede bilmeniz gerekir. Bu anlayışı oluşturmanın yeni yollarını keşfetmek istedim ve Twitter'ın aşina olduğum açık bir ağ olması doğal bir seçimdi.

Vale: Yardım için teknolojiyi nasıl kullanıyorsunuz?

Graver: Öncelikle, hitap etmeye çalıştığım kitleye benzeyen 850.000 kişilik bir kitle belirlemek için sosyal analiz platformumuzu (Audiense) kullanıyorum. Ardından, özelliklerine, ihtiyaçlarına ve değerlerine ilişkin zengin bir derinlik bilgisi elde etmek için analitik platformumuzun bir parçası olan IBM Watson tarafından desteklenen bir araç kullanıyorum. Ben de belirli ilgi alanlarıyla beslendim ve bana onlardan hoşlanan insanların neye benzediğini anlattı.

Vale: Bu, gösterinin oluşturulmasında neden faydalı oldu?

Graver: Kitle demografimizin farklı segmentlerini analiz ederek, bir segment için aşırı indeksleme olduğu ortaya çıkan şeyi düzeltmeyi başardık. Ayrıca bazı karakterler ve onların olay örgüsü noktaları için bana fazladan ilham verdi ve diğerleri için sahip olduğum fikirleri doğruladı.

Dahası, bir gösteri oluşturmanın bu yeni yolu, potansiyel sponsorlardan büyük ilgi görecek. Kitlenizi açık bir şekilde kucakladığınızda, şovunuzun kime hitap edebileceğini çok daha doğru bir şekilde açıkça gösterebileceğiniz için reklamverenleri getirebilirsiniz. Bu onlar için çok değerli ve bu nedenle stüdyolar için de değerlidir.

Vale: Gösteri şu an hangi aşamada?

Graver: Gösteri oluşturmada bu veri zekası kavramını tamamen benimseyen eğlence şirketi Anonymous Content (Mr. Robot, The Revenant, Eternal Sunshine) ile çalışıyorum. Son bir pilot teslim ettim ve şimdi dışarı çıkıp onu satmaya hazırız.

Vale: Kişilik özelliklerini nasıl kullandığınıza dair bazı spesifik örnekler nelerdir?

Graver: Başrollerimden biri, ABD bilgisayar ağları veritabanını yöneten Latin Amerikalı bir kadın, ancak onu doğru yazmasına yardımcı olmak için izleyiciyi anlamak istedim. Teknolojiye ilgi duyan bu Latin kadın nişinde 850.000 kişi belirledik.

Fark ettiğimiz bir şey, son derece teknoloji meraklısı olmalarına rağmen, daha az dürtüsel olmaya ve daha geleneksel değerlere sahip olmaya doğru eğildiler. Çok fazla şey vermeden, bu birleştirme şovun pilot bölümündeki olay örgüsünü şekillendirmemize yardımcı oldu.

Vale: Yaratıcı-içgüdü duygusu ile verileri iyi hikayeler için kullanmak arasındaki ilişkiyi nasıl dengeleyebiliriz?

Graver: İlk olarak, fikirleri hayata geçirmek için her zaman iyi senaryo yazarlarına, dizi yöneticilerine ve oyunculara ihtiyacınız olacak. Verilerle donanmış robotların yakın zamanda onların yerini alacağını sanmıyorum. Ama işte burada yardımcı oluyor: Sık sık oturup X seyircisi için nasıl bir şov yazacağımı ve bu izleyicinin farklı kesimlerinin bundan nasıl hoşlanacağını ya da belirli bir geçmiş veya kültürden bir karakterin nasıl yazılacağını merak ediyorum. Ancak gerçekte neye benzediklerini veya onları nasıl doğru bir şekilde tasvir edeceğimi her zaman bilmiyorum ve bir odak grubu bana mutlaka geniş ve doğru bir resim vermez.

Vale: Sosyal veri analizinin bu kitlelerle odak grupları yürütmekten farkı nedir?

Graver: Bu doğrudan odaklanmış araştırma düzeyi için hala yer var, ancak size yalnızca istediklerini bildiklerini söyleyecekler ve bu büyük ölçekte yapılamaz. Sosyal verileri analiz ederek, onlar hakkında kendilerini bilmeyebilecekleri paha biçilmez şeyler bulursunuz; Neleri sevdiklerini, neye tepki verdiklerini, neye değer verdiklerini, onları neyin güldürdüğünü ve genel kişilik özelliklerinin neler olduğunu toplu olarak görebiliriz. Daha sonra bu anlayışı yazınızı bilgilendirmek için kullanabilir ve bu verilere ilişkin yorumunuzun gerçek hayatta izleyicilerle uyuşup uyuşmadığını görebilirsiniz.

Vale: Eğlence sektöründeki üst düzey yöneticilerin buna hazır olduğunu düşünüyor musunuz?

Graver: Legendary Pictures, MGM'nin yaptığı gibi her zaman bu gibi verileri kullanır çünkü yatırımcılarından biri büyük veri uzmanıdır. Büyüyor, ancak bazı engeller var, bu utanç verici çünkü bu yaklaşım birçok büyük soru işaretini ortadan kaldırıyor. Sorun şu ki, kapı bekçisi olmaya alışan ağlardan sorumlu bazı yöneticiler var, bu da rekabet edecek sınırlı miktarda medyanın olduğu bir zamandan kalma. Geçmişte işe yarayan bir televizyon yapmak için bir model anladılar ve ondan sapma konusunda temkinliler.

Vale: Geçmişte işe yaradıysa neden bundan sapmaları gerektiğini düşünüyorsunuz?

Graver: Artık dikkatimizi çekmek için yarışan sınırsız miktarda medya var; kamerası ve fikri olan herkes bir TV programı yapabilir. Geleneksel bir TV kanalı yerine YouTube, Twitter veya Snapchat'ta olabilir, ancak bugünlerde fark nedir? Hepsi gözbebekleri için rekabet. Dolayısıyla, bir izleyici kitlesini çekmek için olağanüstü şeyler yapmanız ve değerli olduğunuzu kanıtlamak için gerçekten çok çalışmanız gerekir. İzleyiciyi dinleyerek ve çalışmalarınızda sonuçlarını göstererek bu değeri kanıtlarsınız.

Vale: TV şovlarının yaratıcıları ile Twitter arasındaki ilişki nedir?

Graver: Hala sınırsız potansiyele sahip. Hem yapımcılar hem de konuştuğum programcılar hala Twitter'ı TV şovlarının yanında kullanmakla gerçekten ilgileniyorlar. Twitter, sohbetin gerçekleştiği yerdir ve bir kitle oluşturmanın yeni yollarını sunar. Diğer sosyal ağların nasıl kullanılacağına da bakıyorlar ve her platform için en iyi uygulama farklıdır; ancak ezici görüş, şovla ilgili gerçek zamanlı etkileşim için Twitter'ın hala tercih edilen ikinci ekran olması.

Vale: Yazarlar ve yapımcılar şovlarını şekillendirmek için bu sohbeti nasıl kullanıyor?

Graver: Bunun hakkında birçok yazar ve yapımcı ile konuştum. Birçoğu zaten Twitter'da seyirciyle konuşuyor. İzleyicilerin nasıl hissettiğini duymak konusunda rahatlar. İzleyicilerin olay örgüsü, karakterler ve bölümler hakkında ne düşündüklerine bakan üçüncü bir göz gibidir. Bunu gerçekten yararlı bir geri bildirim döngüsü haline getirmek için, yapımcıların sorması gerekir, izleyiciler bunu neden GERÇEKTEN söylüyor?

Vale: TV yapımcıları, bir izleyicinin yaptıkları geri bildirimi vermesinin altında yatan nedenleri nasıl anlıyor?

Graver: Bu soruyu cevaplamak, daha çok bir şeyler yazma ve üretme zanaatıdır. Bu katı bir noktaları birleştirme süreci değildir ve bu yüzden yine de en kaliteli, yaratıcı yeteneklere ihtiyacınız olacak. Ama bana göre, IBM Watson kullanarak bu konuşmaları yapan izleyicileri analiz ederek ve keşiflerinizi programın yaratımına uygulayarak bu sürece büyük ölçüde yardımcı olabiliriz.

Vale: Pazarlamada nasıl kullanılır?

Graver: İç monologunuzu duyuyorum: “Bu büyüleyici, ama bir TV programı yapmıyorum. Bu benim gibi bir pazarlamacı için ne anlama geliyor? " İşte tüm pazarlamacılar için geçerli olan bazı çıkarımlar:

• İzleyici psikolojisini analiz etmek için yapay zekayı kullanmak, onlar hakkında kendileri hakkında bile bilmeyebilecekleri ölçekte şeyler söyleyecektir.
• İçgörüler, yaratıcı stratejiyi bilgilendirebilir ve pazarlama mesajınızın ulaşmak istediğiniz kitleyle eşleşmesini sağlayabilir.
• Dikkat çekmek için her zamankinden daha fazla rekabet var ve markalara kitlelerini gürültüyü kesmeleri için tanımaları için daha fazla baskı yapıyor.
• Yapay zekadan (IBM Watson gibi) derlenen kişilik içgörüleri, bir hedef kitlenin hangi bölümlerinin kampanyalarınıza belirli bir şekilde yanıt verme olasılığının daha yüksek olduğunu vurgular.
• İzleyici verileri, yaratıcılık ve içgörü için paha biçilmez bir yardımcıdır, ancak en iyi yeteneklerinizdeki yenilikçi kıvılcımın yerini almamalıdır. Birinin diğerine güç vermesine izin verin ve tersi.
• Hareketsiz kalmak bir seçenek değil; Geçmişte yeterli olan en iyi uygulamalar ve teknolojiler güncelliğini yitirecektir. Yeni pazarlama platformlarında ve bunları kullanmanın yollarında bir göz tutulmalıdır.
• TV izleyicileri, Twitter'da hala oldukça aktif ve sesli, önemli bir kitle araştırması ve oluşturmasına izin veriyor.

Vale: Twitter verileri neden analiz için işe yarar?

Graver: Twitter, bir markanın anlamak ve ulaşmak isteyebileceği her türlü nişin ve hedef kitlenin doğru bir resmini oluşturmaya yetecek kadar 313 milyondan fazla aktif kullanıcıya sahiptir. Elbette, bazı sosyal ağlardan daha az kullanıcısı var, ancak müşterilerinin zihninden yararlanmak ve bir anlayış katmanı eklemek isteyen her marka için paha biçilemez. Neden? Çünkü tweetlerin ve bağlantıların büyük çoğunluğu halka açık.

Analiz etmeniz için dışarıda bulunan açık verilerdir. Bu, pazarlamacılara ve içgörü profesyonellerine izleyicilerde neyin yankı uyandırdığını, dünyaya nasıl bağlandıklarını, ne tür cihazlar kullandıklarını, hangi karakteristik özelliklere sahip olduklarını, onları kimin etkilediğini derinlemesine inceleme alanı sağlar. Liste devam eder.

Harekete geçmek için yararlı içgörüler oluşturmak için tüm bu verileri elde etmekle kalmaz, aynı zamanda orijinal segmentasyonunuzun doğru olduğundan emin olmak için analiz ettiğiniz bireyleri de görebilirsiniz. Bu, her zaman bir tahmin unsuru olan kapalı ağlarda mümkün değildir.

Twitter kitle araştırmasından elde edilen bilgiler, tam gövdeli bir kitle kişiliği yaratmada ve işin diğer alanlarını besleyen yararlı içgörüler elde etmede önemli bir yapı taşıdır. Geçmişte, bu bilgiler anketler ve odak grupları aracılığıyla örneklem bazında toplanmıştır. Artık bir düğmeye basarak geniş ölçekte kullanılabilir. Bu sadece işletmelerin zamandan ve paradan tasarruf etmesini sağlamakla kalmaz, geleneksel araştırma yöntemlerini en başından güçlü bir yöne yönlendirerek onlara rehberlik eder.

Bu makalenin bir versiyonu ilk olarak İçerik Sorumlusu'nun Haziran sayısında yayınlandı. İki ayda bir yayınlanan basılı dergimize ücretsiz aboneliğinizi almak için kaydolun.

Kapak resmi Joseph Kalinowski / Content Marketing Institute