Ciência de dados criativa na 1818

NICHOLAS KUHNE

“Essas malditas máquinas e aquele desgraçado do Sorrel vão acabar com a gente!”, cuspiu o dono da agência.

Os clientes pediam cada vez mais análises, testes AB sem fim e se poderiam usar IA para gerar conteúdo direcionado em tempo real para seus vários públicos. O cliente tinha visto um vídeo do Youtube, é claro, habilmente servido a eles por algoritmos, provavelmente programados pelo próprio Sorrel, que mostravam o aprendizado de máquina e a IA como a nova maneira de economizar em custos criativos, automatizando tudo, desde a redação até o uso de imagens. “Agora eles querem passar nosso trabalho para o departamento de TI; primeiro os contadores pensaram que poderiam fazer melhor, agora isso.”

Um episódio como esse pode muito bem ser uma realidade enfrentada por agências de todo o mundo. A ciência de dados é o novo petróleo e todos estão especulando e tentando encaixá-la em seus processos de negócios. Esta é uma boa e uma má notícia para a indústria criativa, felizmente, e vou lhe dizer como você pode evitar seguir o caminho das frotas baleeiras do século XIX.

Derrotando os nerds da ciência de dados

A primeira coisa que temos que fazer é perder o medo de dados e estatísticas. Como acontece com qualquer máquina, deve haver uma ideia por trás dela para resolver um problema. Dados (ou preferencialmente insight) são o resultado de um conceito, nossa oportunidade é criar o conceito e a ideia do que precisa ser medido e o que será alcançado. Trabalhei com muitas empresas que iniciaram um departamento de ciência de dados ou contrataram um cientista de dados para liderar a entrada triunfante da empresa na 4ª revolução industrial. O problema é que, quando você recebe um resumo aberto, há muitas opções, muitas oportunidades e muitas áreas cinzentas e, no final, tanto o usuário final quanto o designer (cientista de dados, neste caso) culpam uns aos outros pela falta de bons resultados.

Os criativos da agência sempre foram cientistas de dados

Uma das principais funções da ciência de dados é encontrar insights de massas de dados que ninguém mais descobriu – e agir sobre isso. A indústria criativa tem feito isso há anos, e os melhores criativos são aqueles que têm experiência variada, absorvendo percepções de consumidores, clientes, indústrias e campos não relacionados e trazendo suas percepções únicas para um conceito inovador que nunca foi visto antes. O paralelo é inconfundível e chamo isso de “ciência de dados criativa”. Nosso valor para o mundo da ciência de dados reside em nossa capacidade de visualizar os problemas do cliente de uma perspectiva neutra, mas trazer insights não relacionados ou de “campo esquerdo” que ajudam os clientes a ver a marca de uma maneira nova, porém relevante. Acredito que, para que as agências mantenham sua relevância e continuem sendo vistas como valiosas para seus clientes, Agora tentarei dar alguns exemplos de como adicionar ciência de dados ao seu processo criativo.

Fique 5 minutos à frente de seus clientes

Não é necessário estarmos na categoria de Nostradamus ou Greta Thunberg para ver o futuro. O trabalho de nossos clientes geralmente é exigido a curto prazo, 6 a 12 meses à frente. Isso significa que precisamos estar apenas 5 minutos à frente de nossos clientes e consumidores quando se trata de entender e compreender novas tecnologias. O que quero dizer com isso? A ciência de dados está se movendo em um ritmo bastante, há uma série de novas tecnologias entrando no mercado e muitas delas são bastante novas e têm exposição limitada nos círculos corporativos. Nossos clientes normalmente trabalham duro e podem não ter tempo para se tornarem especialistas em ciência de dados e em todas as soluções maravilhosas que existem para serem aplicadas aos seus problemas. Eles, no entanto, lêem as manchetes e têm relatórios de consultores explicando qual tecnologia eles devem usar.

Os recursos que você pode usar são:

Gartner Hype Wave
Acho isso muito útil, pois garantirá que você esteja ciente do novo jargão do setor. Eu uso o Gartner Hype Cycle para garantir que você esteja pelo menos familiarizado com os temas estratégicos aos quais seu cliente foi exposto ou nos quais se interessou.

frase.io
Frase é ótimo, pois faz a curadoria dos tópicos mais relevantes que você está procurando e fornece os principais tópicos atualmente obtendo o maior faturamento em artigos e discussões/sites de concorrentes.

semrush.com
Depois de configurado corretamente, o Semrush fornece informações atualizadas sobre o que os clientes e concorrentes estão concentrando sua atenção e orçamentos digitais.

O tema principal aqui é garantir que você entenda a terminologia que encontrará nos compromissos com o cliente e estar no topo ou à frente da narrativa da IA.

Ajudará se sua empresa estiver começando a pensar em trazer tecnologia que ajudará sua equipe interna a agregar valor às conversas com seus clientes e a seus clientes em uma execução mais eficaz. Existem muitas ferramentas novas por aí, então sugiro manter seu foco nas principais plataformas para simplificar.

Você pode estar pensando que isso não se parece com data science, mas o termo “data science” é usado de forma um tanto nebulosa, abrange uma gama enorme de conceitos e, em muitos casos, não é muito complexo ou utiliza tecnologias que já foram em ação por décadas.

Pensamentos finais

Não importa o quão avançado tecnologicamente o mundo fique, todos nós queremos ser vistos como indivíduos e não como uma estatística. O cliente tem seu próprio algoritmo interno e, como o Google, está tentando enganar ou ficar à frente das pessoas ou da tecnologia que tentam manipulá-lo. No Terminator original, o robô foi capaz de se integrar à sociedade por causa de seu elegante traje de carne; ninguém queria ver a robótica funcionando por dentro.

Em um mundo cada vez mais orientado a dados, temos o papel de adicionar uma camada humana à fria e calculista máquina de negócios que tenta vender produtos. Nossas funções ainda são relevantes nesta nova era de dados, pois os criativos são necessários para humanizar o mundo orientado pela ciência de dados em que nos encontramos.

Criatividade, é a nossa única esperança.

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