世界最大のデジタル技術見本市「CES」特集。
前回につづいて、実は、CES 2023で最も重要な講演かもしれない：
中でも特に、2021年にAdweekによる注目の業界人50名の一人に選ばれているライアン・フォード（Ryan Ford）さんと、ニューヨークにある名門のコロンビア大学で政治（Political Science、90～94年）を専攻し、ハーバード大学ビジネス・スクール（経営大学院。97～99年）をご卒業しているどころか、2014年から現在まで8年以上もハーバード大学ビジネス・スクールでアドバイザーもされている、今回の座談会では唯一の女性のジャネット・バリス（Janet Balis）さんのお話が、いろいろ勉強になって興味深いです。
今回は、デジタル・トランスフォーメーションが急激に進む中、ますます重要性が高まりつつあるデータについて、どのように考え、活用していくべきかについてのお話。ストーリーテリングだけに限らず、その他、様々なことにも共通する知恵が満載です。
それでは、以下、どうぞ。
Benjamin Blank: Yes. Janet, you said something about obviously we had three pipes a while ago, right. That was like all of our information came through those pipes, and in some ways, it was dictated by people that weren't really us. They were looking at data and various things and figuring out what audience was. As we think about audience, we think about data, and we think about not only the data that's available right now, but also the world that we want to create. Stories in so many ways dictate the structure of how we think about society, how we think about ourselves. How does audience come into play when you think about data specifically and storytelling? And I think it would also be helpful in your work if you could maybe just talk a little bit about what you do in terms of data specifically and how that guides some of your storytelling.
ベンジャミン・ブランク（司会）：はい。ジャネット、あなたは少し前に、明らかに私たちには3つのパイプがあると言いましたね。それは、私たちの情報がすべてそのパイプを通ってくるようなもので、ある意味では、私たちではない人たちによって決められていたのです。彼らはデータや様々なものを見て、オーディエンスとは何かを考えていたのです。オーディエンスについて考えるとき、私たちはデータについて考え、今あるデータだけでなく、私たちが作りたい世界についても考えます。 ストーリーは、私たちが社会についてどう考えるか、私たち自身についてどう考えるか、その構造をさまざまな形で規定しています。データとストーリーテリングについて考えるとき、観客はどのように関わってくるのでしょうか。また、あなたが仕事の中でデータという観点から何をし、それがどのようにストーリーテリングの指針となっているかを少し話していただければ、皆さんの助けになると思います。
Janet Balis: Sure. Well, look, from a marketing and advertising standpoint, obviously, at its core, we look at a lot. Everyone is building media and putting creative in those media opportunities, and there's now more data than ever before. That's informing the creative itself in many ways. It's not making the creative, although we can get into that whole, actually, I knew you were going there, but there's obviously a lot of data and technology that is fueling that side, and it's fueling the media side. I would say it's very important, though, with all the data and technology that we can pipe, very intelligently, and that almost every CMO that I'm working with is doing an incredible job to really build the right audiences, to really understand the segments of audience that they need to use to drive their business, to drive their growth and to be profitable.
And it is very carefully choreographed at a macro level, at a micro level, strategically operationally, not only within their companies, but also with their agencies. It is a very careful orchestration, and those that are doing it well, are wiring it very carefully, both within their own companies and with their partners that they're working with, because it really takes a lot of precision to do it well.
That being said, I think it's very important that we not over obsess with the word audience.
Because as data and technology have continued to advance, I think we've almost we get into these "hype cycles", and so we'll talk about, like, one to one personalization. I can't tell you there are very few clients that I see that actually have the right data, the right technology, and the right operating model to actually be able to do one to one personalization of data, technology and creative at scale. It's not a reality.
So being able to think about personalized messages, being able to understand cohorts of audience. Yes, absolutely. Being able to think very strategically about the audiences that matter and to bring resonating messages to those humans. Absolutely.
And by the way, I like to use the word humans as opposed to audience, because as soon as you get into consumers and segments, you forget that they are humans.
I think a more important word is "relevance". And I'll use some W's to walk through it. But for me, relevance is a more important concept because, yes, it does have the who. It has audience, but it also has what which is context. It also has where which is geographically or spatially where we are. And it also has when. It also is why.
We have to think about what's the mindset that we're connecting with the human and can we create ”relevance”? I think that's as important as audience. And I almost feel like we've become over obsessed with the notion of audience targeting both for media and creative, and we've lost sight of and we'll get into all the technical reasons and privacy reasons why it'll get harder or easier over time. But I think it's really important just to focus on relevance.
もちろん、マーケティングや広告の立場から言えば、その中核には多くのものがあります。誰もがメディアを構築し、クリエイティブをそのメディアに掲載するわけですが、その際、かつてないほど多くのデータが使われるようになりました。それはクリエイティブそのものに様々な情報を与えています。クリエイティブを作るわけではありませんが、その辺の話はまた今度。 私が一緒に仕事をしているほとんどのCMOは、適切なオーディエンスを構築し、ビジネスを推進し、成長を促し、利益を上げるために必要なオーディエンスのセグメントを理解するために、素晴らしい仕事をしています。
そしてそれは、マクロレベルでもミクロレベルでも、戦略的な運用においても、自社内だけでなく代理店との間でも、非常に慎重に行われているのです。うまくいっている企業は、自社内だけでなく、一緒に仕事をしているパートナーとも、非常に注意深く連携しているのです。
というようなことは十分よく理解したうえで、視聴者（オーディエンス、あるいは顧客、カスタマー、消費者、コンシューマーも）という言葉にこだわり過ぎないことが非常に重要だと思います。
というようなことは十分よく理解したうえで、視聴者（オーディエンス、あるいは顧客、カスタマー、消費者、コンシューマーも）という言葉にこだわり過ぎないことが非常に重要だと思います
データとテクノロジーが進歩し続けるにつれ、私たちは「ハイプ・サイクル」（誇大で過剰な宣伝・広告のサイクル）に陥り、1対1のパーソナライゼーションについて話すようになりました。 しかし、データ、テクノロジー、クリエイティブを駆使した1対1のパーソナライゼーションを大規模に行えるような、適切なデータ、適切なテクノロジー、適切なオペレーティング・モデルを実際に持っているクライアントは、ほとんどないと言ってよいでしょう。 現実はそうではありません。
ですから、パーソナライズされたメッセージを考え、視聴者のコホートを理解することができれば、それは素晴らしいことです。（でも、それは実際にはできないのですから、あまりこだわなくて良いのです）重要なオーディエンスを戦略的に考え、その人たちに共鳴するメッセージを届けること。その通りです。
ところで、私はオーディエンスではなくヒューマンという言葉を使いたいのです。消費者やセグメントの話になると、すぐに彼らが人間であることを忘れてしまうからです。
私はオーディエンスではなくヒューマンという言葉を使いたいのです消費者やセグメントの話になると、すぐに彼らが人間であることを忘れてしまうからです
もっと重要な言葉は「関連性」だと思います。関連性という言葉は、より重要だと思います。私にとっては、「関連性」の方がより重要な概念です。なぜなら、確かに「関連性」には「誰」が含まれますが、それだけではありません。オーディエンスもいますが、コンテキストである「何」もあります。また、Where（地理的、空間的な場所）もあります。そして、When（いつ）もあります。Why（なぜ）もあります。
私たちは、人間と人間がつながるときの心構えは何か、どのようなものなのか、「関連性」を生み出せるかを、考えなければならないのです。これは、視聴者（のデータを気にすること）と同じくらい重要なことだと思います。メディアでもクリエイティブでも、視聴者ターゲティングの概念にとらわれすぎたり、技術的な理由やプライバシーに関する理由で言い訳をして、大切なことを見失っているような気がしています。でも、関連性を重視することだけは、本当に大切だと思います。
Benjamin Blank: There's also a real challenge in Data in that it can be very binary. Am I talking to a man or a woman? Am I talking to this segment, that segment, et cetera? And it seems like as storytellers, our job in some ways is to break some of those molds, right? And not just in some ways pander to a group that data is telling us that is extremely binary that we need to be talking to.
Ryan, can you talk a little bit about how you think about Data? And you mentioned earlier that you had this desire to bring hip hop to an audience in a way that was meaningful to them. Did you feel like you knew exactly who you were talking to? Were you trying to expose that to more than one group? How do you think about that?
ベンジャミン・ブランク（司会）：また、データには、非常に二項対立的な難しさがあります。男性に話しかけているのか、女性に話しかけているのか。この層とこの層、などなど。ストーリーテラーとしての私たちの仕事は、ある意味で、そうした型にはまらないことだと思います。データによると、私たちが話をする必要があるのは、極めて二元的なグループであるということですが、それに迎合するのではなく、ある意味で、そのようなグループに話をする必要があるのです。
ライアン、あなたがデータについてどのように考えているか、少し話してもらえますか？先ほど、ヒップホップを聴衆にとって意味のある形で届けたいという思いがあるとおっしゃっていましたね。誰に向かって話しているのか、よく分かっているような気がしましたか？ それを複数のグループに晒そうとしたのでしょうか？そのあたりはどうお考えですか？
Ryan Ford: Well, it connects all of my answers so far. then that's where we start to sometimes trip and stumble and saying, this is a TV show for black people, or this is going to be the shining star of during Pride month for the LGBTQIA Plus community. This story, and then it becomes almost pandering, it becomes exploitative. But it's informed, right? So you can have informed content, informed stories that just don't land, right? So sometimes the best analytics and insights happen on the back side of it, right? How many comments did that have? How much engagement did it have? How many people watched it? How many people give a shit?
ライアン・フォード：これまでの私の答えとすべてつながっています。この番組が黒人のためのテレビ番組であるとか、LGBTQIAプラスコミュニティのためのプライド月間の輝く星になるとか、そういうことを言い始めると、そこでつまずくことがあります。このストーリーは、ほとんど迎合的になり、搾取的になります。でも、これは情報提供なんですよね？情報に基づいて作られたコンテンツ、情報に基づいて作られたストーリーがあっても、それがうまく機能しないこともあるわけです。だから、最高の分析や洞察は、その裏側で起こることもあるんです。この記事のコメント数は？どれくらいのエンゲージメントがあったのか？何人の人がそれを見たのか？何人の人が見てくれたか？
Benjamin Blank: Just asking the question, why did this actually work?
ベンジャミン・ブランク（司会）：（コメント欄で）実際になぜこれがうまくいったのか、質問することもできますね。
Ryan Ford: Exactly, right? And so we trying to do that at Cashmere at Media Monks. I think all of us in this room are trying to do that. How do you unpack that? Right? How do you deconstruct culture? How do you deconstruct "relevance"? Right? And sometimes it's this "humanity" that able that's able to shine through despite all of that. And in best case scenarios, you're able to extract that "humanity" using all these tools and these analytics.
ライアン・フォード：その通りでしょう？だから、メディアモンクのカシミアでもそうしようとしているんです。この部屋にいる私たち全員がそうしようとしているのだと思います。それをどのように解きほぐすのですか？そうでしょう？文化をどう解体するか？「関連性」をどう解体するか？そうでしょう？そして時には、そのような状況にもかかわらず、人間性を輝かせることができるのです。最高のシナリオは、こうしたツールや分析を駆使して、その人間性を抽出することです。
最高のシナリオは、こうしたツールや分析を駆使して、その人間性を抽出することです
えーと、まだまだ興味深いお話が続きますが、一応、次回、ラストにしてみます。
〔ご参考〕
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