數據驅動的創造力：數據如何改變創作過程

創作過程如何變化？

我們今天可以訪問的數據量不斷增長，這使我們能夠更多地了解我們的客戶並預測他們當前和未來的需求。

此外，我們掌握的信息可以支持品牌和代理商改善與客戶的溝通以及廣告活動和其他營銷活動的創意過程，並採用越來越以客戶為導向的方法。

在這篇文章中，我們將幫助定義數據驅動的創意流程意味著什麼，我們將發現數據如何成為為特定受眾構建有效和有針對性的營銷活動的起點。

最後，我們將看一些數據驅動的創意活動的成功例子。

什麼是數據驅動的創造力？

在我們定義數據驅動的創造力之前，我們必須先假設數據可以讓我們更好地了解我們的目標受眾，並準確了解我們可以解決哪些類型的內容和營銷活動。

根據 Babelee 的定義，數據驅動的創造力包括從消費者數據（真實的和潛在的）開始構建營銷和傳播策略，以創建具有高度個性化的活動、提高績效並最大化投資回報率。 (babelee.com)

數據收集是通過人工智能、機器學習和 CRM 軟件等工具進行的，這些工具對於與消費者建立有價值的關係是必不可少的。

正如我們在博客上經常所說的那樣，品牌傾聽和響應客戶需求並製定以客戶為中心的戰略變得越來越重要。 因此，將您的創作過程建立在數據分析之上，成為實現這一目標的關鍵步驟。

根據谷歌最近的一項分析，大約 40% 的銷售額受到廣告系列創意的影響。 TikTok、Youtube 和 Snapchat 等平台也證實了這一點，這些平台在基於數據分析構建和優化的活動中記錄了參與率的提高。 （來源 adsweek.com）

由數據支持的創意過程可以帶來更具吸引力和更有效的營銷活動，並有助於吸引新客戶並留住現有客戶。

品牌面臨的巨大挑戰是與客戶保持並建立持久而有價值的關係。 只有通過重新設計創意格式、提供有用的內容和周到、高效和個性化的體驗，才能應對這樣的挑戰。

在我們博客的另一篇文章中，我們看到客戶選擇保持對品牌的忠誠度不是因為價格或產品，而是因為他們獲得的體驗。

那麼，我們需要了解的就是如何通過數據改進和增強創意過程的各個階段。 事實上，後者對於創造力和整個客戶體驗都是一個巨大的附加值。 讓我們看看如何。

邁向數據驅動的創作過程

廣告活動的創建始於旨在確定詳細目標受眾的研究。 轉化為與製定創意策略相關的數據和信息的研究。

正是在這一步，數據才能發揮作用。 您應該考慮哪些數據來製定數據驅動的創意策略？

• 行為數據，基於用戶在網絡上的行為，即通常由 cookie 收集的數據；
• 上下文數據，基於所使用的內容，可以通過用戶喜歡的內容類型來傳達信息；
• 心理數據，關於用戶的個性、價值觀、興趣和生活方式。 這些數據可以幫助您定義目標受眾更詳細的願景，並了解如何刺激他們執行特定操作。
• 人口統計數據，包括年齡、性別、婚姻狀況、職業和家庭信息。
• 地理數據提供有關用戶居住或所在位置的信息。 這些數據非常相關，特別是在開發針對地理的活動時，這也使您可以考慮到特定地區的習俗和消費習慣。 （來源：epsilon.com）

但是，還有許多其他信息需要收集，這些信息可以證明對開發新創意很有用。

了解客戶對品牌的滿意度、特定信息在向上銷售活動中的有效性，以及總體而言，客戶在客戶旅程的不同接觸點的行為方式，都是創意人員應該抓住發展的好機會符合客戶期望的活動。

事實上，據 Gartner 稱，大約 76% 的營銷人員將他們的創意選擇基於數據分析。 這一結果表明，有多少機構和品牌希望越來越接近人們。

為實現這一目標，必須將目標受眾劃分為多個部分，並為每個部分創建不同的創意和溝通方式。 此外，細分越具體，您就越能轉向個性化營銷活動。 而這一切只能通過數據來完成。

通過數據改進創意過程的另一個關鍵步驟是分析活動績效。

在活動進行時分析績效是重要的一步，因為它可以讓您優化活動並立即實施戰略變更。

與所有營銷活動一樣，不僅如此，結果監控和客戶反饋的收集使我們能夠了解活動是否有效，決定其成功與否的因素，並在未來測試新的創造力活動。

如果數據可以幫助品牌和媒體機構改進創意過程的每一步，那麼當今最成功的數據驅動創意活動和方法是什麼？

Spotify：當創意變成數據驅動和個性化時

2016年， Spotify首次推出“Spotify Wrapped”。 這是一項自 2016 年以來每年舉辦的活動，其中包含每個用戶在 Spotify 上的年度活動，例如最喜歡的藝術家或最常聽的歌曲、聽音樂的小時數或最喜歡的播客。

今年的新事物是音頻光環，這是 2021 年最常聽的歌曲中出現的那種情緒。借助音樂光環，Spotify 能夠識別歌曲的情緒並將它們與顏色相關聯，從而創建個性化的調色板為每個單獨的用戶創建真正原創且引人入勝的內容。

本次活動的成功，當然得益於高水平的個性化和高參與度，以至於它已經成為每年數百萬用戶期待的盛會。

那麼，為什麼 Spotify Wrapped 是數據驅動創造力的一個很好的例子呢？

當然，因為數據使內容栩栩如生，並成為其中不可或缺的一部分。 而且，正如我們已經提到的，相同的數據可以創建引人入勝的敘述，吸引用戶在社交媒體上分享他們的體驗。

事實上，使 Spotify Wrapped 成為一個獨特且令人難忘的活動的另一個方面是它的設計和創建是為了在社交媒體上再次分享。 毫無疑問，在 Instagram 上分享自己的 Spotify Wrapped 的能力有助於提高 Spotify 的知名度，並且還讓用戶產生了歸屬於同一個社區的感覺。

2020 年，超過 9000 萬用戶使用了 Spotify Wrapped。 在 2020 年 12 月的第一周，Spotify 報告應用下載量增長了 21%。 （來源 thehustle.com）

這一結果展示了活動的有效性，以及數據如何為生活帶來引人入勝、引人入勝和個性化的創意和故事講述。

Netflix：數據驅動的理念

談論數據和數據驅動的創造力而不談論Netflix是不可能的。 同樣不可能找出一個由 Netflix 實施的成功的數據驅動活動的例子。

數據一直是 Netflix 營銷策略中的關鍵角色，其主要目標是為每個用戶提供量身定制的內容和體驗。

我們在博客的另一篇文章中談到了 Netflix 基於 AI 的推薦系統。 這是一個系統，通過分析顯性數據（例如最喜歡的列表和用戶評級）和隱性數據（例如在給定時間範圍內觀看的系列），能夠建議符合用戶偏好的內容。

在這方面，我們必須說，這一策略的有效性得到了證實，即用戶在 Netflix 上觀看的 80% 的內容都是基於個性化推薦的。

此外，Netflix 使用數據來改進其創作過程，即使在視覺上提出平台內容的方式也是如此。 那麼，個性化並不僅僅停留在推薦的內容上，還體現在如何提出這些內容上。

通過一系列算法，創建與節目主題相關的不同視覺效果。 向每個用戶推薦的視覺效果會根據他們的偏好和習慣（因此也根據收集的數據）而有所不同。 （來源 Netflix 技術博客）

最後，如果我們想專注於 Netflix 的數據驅動創意，我們必須參考 2014 年在法國推出該平台的活動。

“Inspired by you”活動源於對法國用戶情緒的分析，他們最初將自己定義為持懷疑態度且不太願意使用該服務。 該活動是通過 100 個 GIF 實現的，這些 GIF 取自 Netflix 提供的主要內容，在法國城市的戰略地點（例如地鐵、車站、公共汽車站）作為戶外廣告投射到顯示屏上。

除了 GIF 的強大視覺效果之外，讓這次活動令人難忘的是它能夠適應不同的展示環境並與之互動（例如，根據天氣變化的 GIF）。

之所以能取得這樣的成功，也肯定是因為一開始就做出了巨大的分析，一方面了解了 Netflix 想要吸引的觀眾的恐懼、不確定性和期望，另一方面通過多元化和有針對性的方式打敗了他們並說服了人們創造力。

從數據驅動的創造力到有價值的關係

在這篇文章中，我們看到了數據對於創意過程以及創建引人入勝的原創營銷活動和活動的重要性。

今天，品牌需要意識到改進創意過程也意味著加強與客戶和潛在客戶的溝通。

總之，我們可以說，在這樣一個競爭激烈的市場中，要吸引日益聯繫、數字化和要求越來越高的人的注意力，真正的秘訣在於讓數據引導您。