Hot Take: Pemasaran Data dan Influencer Berdampak Langsung pada Masalah Keragaman

Hari ini adalah Hari Kecantikan Internasional, dan itu membuat kita berpikir tentang implikasi sosial dari standar kecantikan.

Industri seperti kecantikan, mode, dan perawatan pribadi secara historis tidak memiliki keragaman dan inklusi - tetapi beberapa merek membuat perubahan, dan konsumen telah memperhatikannya. Konsumen tidak hanya meminta lebih banyak keragaman dari merek, data baru menunjukkan bahwa mereka mencari dan mendukung beragam influencer.

Keanekaragaman jelas bermanfaat bagi semua, jadi mengapa begitu sulit untuk dicapai?

Bias yang mendasari algoritme media sosial

"Kecantikan ada di mata yang melihatnya." Ini adalah pepatah yang dimaksudkan untuk mengungkapkan betapa memberdayakan subjektivitas kecantikan, tetapi dapatkah ini benar-benar berlaku dalam algoritme media sosial modern kita?

Menurut beberapa peneliti, jawabannya adalah tidak.

Platform seperti TikTok mengklaim bahwa mereka mengambil pendekatan jaringan ketika menyarankan akun untuk diikuti: “pengguna yang mengikuti akun A juga mengikuti akun B, jadi jika Anda mengikuti A, kemungkinan besar Anda juga ingin mengikuti B.” Namun, menurut Marc Faddoul, seorang peneliti di University of California Berkeley School of Information yang mempelajari AI dan disinformasi, jenis algoritme ini berisiko menciptakan “bias cakupan”.

"Pemfilteran kolaboratif juga dapat mereproduksi bias apa pun yang ada dalam perilaku orang. Orang yang cenderung menyukai remaja pirang cenderung menyukai banyak remaja pirang lainnya. Dalam pengertian itu, itu seperti yang diharapkan." - Marc Faddoul

Dengan kata lain, algoritme seperti yang ada saat ini, sebenarnya dapat membatasi ekspresi dan penemuan beragam pencipta.

Bagaimana bias data berlaku untuk pemasaran influencer

Ketika berbicara tentang merek yang berkolaborasi dengan influencer, kami berasumsi bahwa memiliki pendekatan yang mengutamakan data membantu mengurangi bias.

Namun, ada aspek kualitatif seperti “brand fit” dan “memiliki tampilan yang tepat” yang terlibat dalam proses pemeriksaan influencer yang membuka risiko bias terhadap merek. Dan, memiliki persepsi yang sempit tentang elemen kualitatif bahkan mungkin didukung oleh data .

Seperti yang dikatakan ilmuwan data Cathy O'Neil, data dapat digunakan untuk melanggengkan bias manusia.

“Akibatnya, rasisme adalah model prediksi yang paling jorok. Hal ini didukung oleh pengumpulan data yang serampangan dan korelasi palsu, diperkuat oleh ketidakadilan institusional, dan tercemar oleh bias konfirmasi.” - Cathy O'Neil, Senjata Penghancur Matematika

Mirip dengan Faddoul, O'Neil menunjukkan bahwa jika kita hanya membuat prediksi kesuksesan berdasarkan data kesuksesan masa lalu, peluang akan lebih mudah tersedia bagi mereka yang sesuai dengan model kesuksesan masa lalu itu - kebanyakan kulit putih, kebanyakan pria, kebanyakan kaya.

Ketika Anda menggabungkan bias algoritmik dengan prediksi keberhasilan yang berprasangka, itu menghasilkan data yang secara inheren miring.

Mengingat bahwa sebagian besar industri baru mulai menangani masalah keragaman, para influencer BIPOC melihat peluang baru yang meningkat. Tantangannya di sini adalah bahwa fokus pada keragaman sangat baru sehingga influencer BIPOC pada umumnya tidak memiliki jumlah data kinerja historis yang sama dengan rekan kulit putih mereka. Jadi, jika sebuah merek, misalnya, menggunakan kinerja masa lalu pada kiriman bersponsor sebagai indikator dari apa yang harus mereka bayar, pemberi pengaruh BIPOC mungkin tidak memiliki keuntungan yang sama dengan mereka yang memiliki riwayat "terbukti" tentang kiriman bersponsor yang berkinerja tinggi. Hal ini dapat menyebabkan merek bekerja dengan influencer BIPOC lebih sedikit, atau bahkan membayar biaya yang lebih rendah kepada pembuat BIPOC untuk hasil yang sama.

Bagaimana merek dapat membuat perbedaan

Menavigasi masalah ini sulit, jadi berikut adalah dua tindakan utama yang dapat Anda masukkan ke dalam strategi pemasaran influencer Anda sekarang.

Gunakan data untuk mengidentifikasi tren, lalu terlibat dengan kreativitas bukan stereotip.

Data adalah alat yang ampuh untuk memunculkan tren, namun bagaimana kita membicarakan tren itu penting. Misalnya, ketika melihat data pada kategori perawatan rambut, istilah "warna" dan "pirang" memiliki frekuensi yang sangat tinggi.

Daripada menyamakan pirang dengan cantik (atau hanya meminta influencer kulit putih untuk berkolaborasi dalam tren ini), pusatkan percakapan di sekitar teknik warna rambut yang memungkinkan orang untuk mengekspresikan individualitas mereka.

Tip ini beraksi: Pada tahun 2020 "bayalage" adalah teknik pewarnaan yang sedang tren. Beragam influencer (baik BIPOC dan kulit putih) mengikuti tren ini, menampilkan kecantikan mereka melalui kreativitas rambut.

Hancurkan lingkaran bias data dengan berinvestasi di influencer BIPOC.

Kita sudah tahu bahwa ada potensi influencer minoritas untuk memiliki daya tarik massa. Saat ini yang menahan populasi ini adalah kurangnya sumber daya, data kinerja historis, dan akses. Merek yang berinvestasi dalam membantu pembuat konten yang kurang terwakili berkembang tidak hanya akan memberikan dampak positif pada masalah sosial yang kritis, tetapi juga membantu tujuan bisnis mereka sendiri.

“76% Gen Z merasa keragaman dan inklusi adalah topik penting yang harus ditangani oleh merek.”

Pemasar di semua tingkatan dapat menggunakan keahlian mereka untuk dengan mudah membantu influencer BIPOC menggunakan data untuk keuntungan mereka. Saat berkolaborasi dengan influencer BIPOC, bantu mereka memahami dan menavigasi strategi platform, pengoptimalan kinerja, dan praktik terbaik algoritme. Dua cara untuk mencapai ini:

• Buat kampanye seperti inisiatif #BreakingLimits dari Gelar. Degree tidak hanya mempekerjakan panel influencer yang beragam untuk kampanye ini, tetapi juga berkomitmen untuk membimbing para influencer ini dan berinvestasi dalam program “di komunitas mereka sendiri yang memungkinkan mereka menginspirasi orang lain”.
• Temukan influencer yang sedang tren seperti Lizeth Ramirez atau Deborah Bland yang audiensnya berkembang pesat di berbagai platform, dan bantu mereka memonetisasi popularitas mereka.
  

Ada dalam data: Data menunjukkan bahwa influencer minoritas menciptakan dampak besar. Dalam panel yang terdiri dari 150 influencer yang menjangkau minoritas (mereka yang mengindeks secara berlebihan pada audiens Hitam, Hispanik, atau Asia), kami menemukan bahwa sejak kebangkitan gerakan Black Live Matter (dari Juni 2020 hingga Juni 2021), Vitalitas Merek rata-rata (VIT)* Skor per Influencer adalah 2k untuk konten kecantikan. Ini jauh lebih tinggi daripada populasi umum influencer kecantikan tingkat atas (mereka yang memiliki pengikut 1 juta - 5 juta), yang rata-rata sekitar 600 VIT per influencer.

* Skor Vitalitas Merek ( VIT ) adalah metrik pertama yang dibuat secara unik untuk mengukur kinerja merek dalam konten influencer. Ini dirancang untuk mengukur apa yang penting—visibilitas (jangkauan konten), dampak (keterlibatan yang dihasilkan) dan kepercayaan merek (kualitas konten pada citra merek).