Hot Take: Veri ve Etkileyen Pazarlama Çeşitlilik Sorunlarını Doğrudan Etkiler

Bugün Uluslararası Güzellik Günü ve güzellik standartlarının sosyal etkileri hakkında düşünmemizi sağlıyor.

Güzellik, moda ve kişisel bakım gibi endüstriler tarihsel olarak çeşitlilik ve kapsayıcılıktan yoksundu - ancak bazı markalar bir değişiklik yapıyor ve tüketiciler bunu fark etti. Tüketiciler yalnızca markalardan daha fazla çeşitlilik talep etmekle kalmıyor, aynı zamanda yeni veriler onların çeşitli etkileyicileri aradıklarını ve desteklediklerini gösteriyor.

Çeşitlilik açıkça herkes için faydalıdır, peki neden başarmak bu kadar zor?

Sosyal medya algoritmalarının altında yatan önyargı

"Güzellik bakanın gözlerindedir." Bu, güzelliğin öznelliğinin ne kadar güçlendirici olabileceğini ifade eden bir atasözüdür, ancak bu, günümüzün sosyal medya algoritmaları için gerçekten geçerli olabilir mi?

Bazı araştırmacılara göre cevap hayır.

TikTok gibi platformlar, takip edilecek hesapları önerirken bir ağ yaklaşımı sergilediklerini iddia ediyor: "A hesabını takip eden kullanıcılar B hesabını da takip ediyor, bu yüzden A hesabını takip ederseniz, B'yi de takip etmek isteyeceksiniz." Ancak Marc Faddoul'a göre, California Üniversitesi Berkeley Bilgi Okulu'nda yapay zeka ve dezenformasyon üzerine çalışan bir araştırmacı olan bu tür algoritmalar, "kapsama yanlılığı" yaratma riskini taşır.

"İşbirlikçi filtreleme, insanların davranışlarında ne tür bir önyargı varsa yeniden üretebilir. Sarışın gençleri sevme eğiliminde olan insanlar, bir sürü diğer sarışın gençleri sevme eğilimindedir. Bu anlamda, beklenen bir şey." - Marc Faddoul

Başka bir deyişle, algoritmalar bugün var oldukları şekliyle, aslında farklı yaratıcıların ifadesini ve keşfini sınırlayabilir.

Etkileyici pazarlama için veri yanlılığı nasıl uygulanır?

Etkileyenlerle işbirliği yapan markalar söz konusu olduğunda, önce veri yaklaşımına sahip olmanın önyargıyı azaltmaya yardımcı olduğunu varsayıyoruz.

Bununla birlikte, markaları önyargı riskine açan etkileyici inceleme sürecinde yer alan “marka uyumu” ve “doğru görünüme sahip olma” gibi niteliksel yönler vardır. Ve nitel öğelere ilişkin bu dar algıya sahip olmak, verilerle bile desteklenebilir .

Veri bilimcisi Cathy O'Neil'in belirttiği gibi, veriler insan önyargısını sürdürmek için kullanılabilir.

“Sonuç olarak, ırkçılık tahmine dayalı modellerin en özensizidir. Kurumsal eşitsizliklerle pekiştirilen ve onay yanlılığıyla kirletilen gelişigüzel veri toplama ve sahte korelasyonlar tarafından destekleniyor.” - Cathy O'Neil, Matematik Yıkımının Silahları

Faddoul'a benzer şekilde, O'Neil, yalnızca geçmiş başarı verilerine dayalı başarı tahminleri yaratırsak, fırsatların, çoğunlukla beyaz, çoğunlukla erkek, çoğunlukla zengin olan bu geçmiş başarı modeline uyanlar için daha kolay elde edilebileceğine dikkat çekiyor.

Algoritmik önyargıyı, başarının ön yargılı tahminleriyle birleştirdiğinizde, bu, doğası gereği çarpık verilerle sonuçlanır.

Çoğu endüstrinin çeşitlilik sorununu henüz çözmeye başladığı göz önüne alındığında, BIPOC etkileyicileri yeni bir fırsat yükselişi görüyor. Buradaki zorluk, çeşitliliğe odaklanmanın o kadar yeni olması ki, BIPOC etkileyicilerinin genel olarak beyaz meslektaşlarıyla aynı miktarda geçmiş performans verisine sahip olmamasıdır . Dolayısıyla, örneğin bir marka, sponsorlu gönderilerdeki geçmiş performansını ne ödemeleri gerektiğinin bir göstergesi olarak kullanıyorsa, BIPOC etkileyicileri, yüksek performanslı sponsorlu gönderilerin “kanıtlanmış” geçmişine sahip olanlarla aynı avantaja sahip olmayabilir. Bu, bir markanın bu BIPOC etkileyicileriyle daha az çalışmasına, hatta aynı çıktı için BIPOC yaratıcılarına daha düşük ücretler ödemesine yol açabilir.

Markalar nasıl fark yaratabilir?

Bu sorunlarda gezinmek zordur, bu nedenle, etkileyici pazarlama stratejilerinize şimdi dahil edebileceğiniz iki önemli eylemi burada bulabilirsiniz.

Trendleri belirlemek için verileri kullanın, ardından klişelerle değil yaratıcılıkla meşgul olun.

Veriler, trendleri ortaya çıkarmak için güçlü bir araçtır, ancak bu trendler hakkında nasıl konuştuğumuz önemlidir. Örneğin, saç bakımı kategorisine ilişkin verilere bakıldığında, “renkli” ve “sarışın” terimlerinin sıklığı son derece yüksektir.

Sarışını güzele eşitlemek (veya sadece beyaz influencerlardan bu trend üzerinde işbirliği yapmasını istemek) yerine, sohbeti insanların bireyselliklerini ifade etmelerine olanak tanıyan saç rengi teknikleri etrafında toplayın.

Bu ipucu iş başında: 2020'de “bayalage” trend olan bir boyama tekniğiydi. Çok çeşitli etkileyiciler (hem BIPOC hem de beyaz) bu trende atladı ve saç yaratıcılığıyla güzelliklerini sergiledi.

BIPOC etkileyicilerine yatırım yaparak veri yanlılığı döngüsünü kırın.

Azınlık etkileyicilerinin kitlesel çekiciliğe sahip olma potansiyeli olduğunu zaten biliyoruz. Şu anda bu nüfusu geride tutan şey, kaynak eksikliği, geçmiş performans verileri ve erişimdir. Yeterince temsil edilmeyen içerik oluşturucuların gelişmesine yardımcı olmak için yatırım yapan markalar, yalnızca kritik sosyal konularda olumlu bir etki yaratmakla kalmayacak, aynı zamanda kendi iş hedeflerine de yardımcı olacaklar.

"Z kuşağının %76'sı çeşitlilik ve kapsayıcılığın markaların ele alması gereken önemli konular olduğunu düşünüyor."

Her seviyedeki pazarlamacılar, BIPOC etkileyicilerinin verileri kendi avantajlarına kullanmasına kolayca yardımcı olmak için uzmanlıklarını kullanabilir. BIPOC etkileyicileriyle işbirliği yaparken, platform stratejisini, performans optimizasyonunu ve en iyi algoritma uygulamalarını anlamalarına ve gezinmelerine yardımcı olun. Bunu başarmanın iki yolu:

• Derecenin #BreakingLimits girişimi gibi bir kampanya oluşturun . Derece, bu kampanya için yalnızca çeşitli bir etkileyiciler paneli kiralamakla kalmadı, bu etkileyicilere rehberlik etmeyi ve “kendi topluluklarında başkalarına ilham vermelerine izin veren” programlara yatırım yapmayı taahhüt etti.
• İzleyicileri platformlar arasında hızla büyüyen Lizeth Ramirez veya Deborah Bland gibi trend olan etkileyicileri keşfedin ve popülerliklerinden para kazanmalarına yardımcı olun.
  

Verilerde var: Veriler, azınlık etkileyicilerinin büyük etki yarattığını gösteriyor. Azınlıklara ulaşan 150 etkileyici kişiden oluşan bir panelde (Siyahi, İspanyol veya Asyalı izleyicilerde aşırı endekse sahip olanlar), Black Live Matter hareketinin yeniden canlanmasından bu yana (Haziran 2020'den Haziran 2021'e kadar), ortalama Brand Vitality'nin (VIT)* Influencer başına puan güzellik içeriğinde 2k. Bu, etkileyici başına ortalama 600 VIT olan üst düzey güzellik etkileyicilerinin (1 milyon - 5 milyon takipçisi olanlar) genel nüfusundan önemli ölçüde daha yüksektir.

* Brand Vitality Score ( VIT ), bir markanın etkileyicilerin içeriğindeki performansını ölçmek için benzersiz olarak oluşturulan ilk ölçümdür. Neyin önemli olduğunu ölçmek için tasarlanmıştır: görünürlük (içeriğe erişim), etki (katılım oluşturulur) ve marka güveni (marka imajındaki içeriğin kalitesi).