البيانات الضخمة والتحليلات - معطلات وسائل الإعلام والترفيه

Netflix قادر على التنبؤ واقتراح ما يجب أن تشاهده بعد ذلك. إذا كنت قد بحثت عن حقيبة عبر الإنترنت ، فاستعد لعرض عدد كبير من الإعلانات المتعلقة بالحقائب على Facebook. هل اشتريت تذكرة سفر إلى جزر المالديف على كليرتريب؟ يمكنك التأكد من رؤية المعلومات حول هذه الوجهة طوال تجربتك عبر الإنترنت في الأيام القليلة المقبلة. هذه مجرد أمثلة قليلة حيث تتقاطع البيانات والتحليلات مع الوسائط والترفيه. في كل صناعة ، تعمل تطبيقات البيانات الضخمة على تغيير الحاضر والمستقبل.

في العقد الماضي ، حققت صناعة الإعلام والترفيه تقدمًا كبيرًا في كيفية إنشاء المحتوى وتسويقه وتوزيعه. دعنا نتعمق في الاتجاهات والتحديات والفرص المختلفة لاستخدام البيانات والتحليل في الصناعة.

مقدمة

يبحث المستهلكون المتمرسون في استخدام الإنترنت اليوم عن المحتوى والوصول إليه في أي مكان وفي أي وقت - على سطح المكتب والهاتف والأجهزة اللوحية والتلفزيون. نتيجة لذلك ، تتعرض العلامات التجارية والناشرون والمذيعون والقنوات الإخبارية وحتى شركات الألعاب لضغوط شديدة لتنفيذ استراتيجيات الإنتاج الرقمي الجديد والإعلان متعدد القنوات والتوزيع للوصول إلى العميل المناسب في الوقت المناسب.

إنهم بحاجة إلى فهم مفصل لتفضيلات المستهلكين في استهلاك الوسائط والسلوكيات ذات الصلة لإيجاد طريقة لتمييز أنفسهم عن الفوضى. هناك أيضًا تغيير في المشهد الإعلامي ، مع تحول هائل نحو المحتوى الرقمي من التناظرية ، مما يوفر فرصًا لتحقيق الدخل من المحتوى وتحديد المنتجات والخدمات الجديدة. هذا هو أفضل وقت لوسائل الإعلام وشركات الترفيه للاستفادة من أصول البيانات الضخمة الخاصة بها من أجل مشاركة عملاء أكثر دقة وربحية من أي وقت مضى.

اتجاهات

جمع البيانات وتحليلها ليس بالأمر الجديد على صناعة الإعلام والترفيه. كان هناك وقت اضطرت فيه هذه الشركات إلى قراءة المراجعات وإجراء مقابلات مع العملاء وإجراء مناقشات جماعية مركزة ومتابعة وتحليل تصنيفات التلفزيون والمخططات للحصول على بيانات العملاء ورؤيتهم. أصبحت هذه العملية أبسط بكثير بمساعدة البيانات الضخمة والأدوات التحليلية. اليوم ، يمكن للشركات تتبع النقرات والمشاهدات والمشاركة عبر جميع الأجهزة وأنواع الوسائط من أجل تعديل استراتيجيات المحتوى والتسعير والتسويق والتوزيع.

فيما يلي بعض الطرق التي يتم بها استخدام البيانات من قبل وسائل الإعلام وشركات الترفيه في جميع أنحاء العالم:

1. توقع ما يريده العميل

يسمح جمع البيانات المستمر وتحليلها للشركات بالتنبؤ باهتمام الجمهور بناءً على سجل المشاهدة ، والتقييمات ، وعمليات البحث ، والمراجعات ، والموقع ، وبيانات الجهاز ، وتدفقات النقر ، وملفات السجل ، ومشاعر وسائل التواصل الاجتماعي. من خلال استخدام هذه البيانات جنبًا إلى جنب مع تحليل آراء العملاء ، يمكن للشركات إنشاء وتوزيع المحتوى المناسب للجمهور المناسب.

تضمن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تحليلًا دقيقًا لمشاعر العملاء بمساعدة الخوارزميات التي تقيس المظاهر اللغوية الإيجابية والسلبية. الخوارزميات قادرة على تصنيف المنشورات والرسائل وأجزاء المحادثة حسب المشاعر وتحديد العاطفة ، ويمكن للشركات الاستفادة من هذه البيانات لتعديل أو إنشاء المحتوى وفقًا لذلك.

في حالة Netflix ، تسخر الشركة البيانات من 167 مليون مشترك وتستخدم نماذج تحليلات البيانات لتحليل سلوك العملاء وأنماط الشراء. ثم تستخدم هذه المعلومات للتوصية بالأفلام والبرامج التلفزيونية بناءً على تفضيلات المشتركين. اقرأ المزيد لمعرفة المزيد حول تطبيقات علوم البيانات و ML في Netflix.

2. الجدولة والتحسين

يمكن لشركات الوسائط والترفيه استخدام البيانات الضخمة لفهم الوقت الذي يُرجح فيه أن يشاهد العملاء المحتوى والجهاز الذي سيستخدمونه لعرضه. من خلال قابلية توسيع البيانات الضخمة ، يمكن الوصول إلى المعلومات على مستوى رمز PIN وجهاز للتوزيع المحلي. لا يتم استخدام هذا فقط في سياق الوسائط الاجتماعية ولكن أيضًا في برمجة المحتوى على خدمات الوسائط المتدفقة والتلفزيون ومنصات الألعاب.

3. اكتساب العملاء والمخضبة

تعد أنماط الاشتراك والاشتراك من أكثر مجموعات البيانات التي تمت دراستها لوسائل الإعلام وشركات الترفيه. من خلال ذلك ، يمكنهم تطوير أفضل استراتيجيات ترويجية ومنتجات لجذب العملاء والاحتفاظ بهم. سجلات تفاصيل المكالمات ورسائل البريد الإلكتروني ومشاعر وسائل التواصل الاجتماعي هي القنوات الرئيسية الثلاث التي تكشف عن اهتمام العملاء ولماذا قد تكون هناك مشكلة الاحتفاظ ، إن وجدت.

Spotify ، أكبر خدمة موسيقى عند الطلب في العالم مع أكثر من 150 مليون مستخدم نشط ، تبحث عن أكثر من 600 غيغابايت من البيانات لإتقان خوارزمياتها وتعلم تحسين تجارب العملاء واستقراء الرؤى.

يزحف Spotify أيضًا إلى الويب باستمرار للبحث عن منشورات المدونة والمحتويات الأخرى حول الموسيقى لفهم ما يقوله الناس عن فنانين وأغاني معينة. من خلال القيام بذلك ، تكون الشركة قادرة على خلق قيمة للعملاء وتنظيم المحتوى المخصص في أقسام "قوائم التشغيل الموصى بها" و "اكتشاف" و "رؤى" في النظام الأساسي. وبطبيعة الحال ، فإن هذا له تأثير مباشر على اكتساب العملاء ويبطئ من معدل التغيير.

4. استهداف الإعلان

من الضروري أن تصل كل صناعة إلى المستهلك في السياق المناسب وفي الوقت المناسب وعلى المنصة المناسبة. أدى الوصول إلى المحتوى واستهلاكه على الإنترنت إلى جعل الوسائط الرقمية معقدة ودائمة التغير. يمكن أن يوفر تحليل البيانات لأنماط الاستهلاك عند استخدامها مع البيانات الديموغرافية التقليدية رؤى للإعلانات المخصصة.

تعمل تطبيقات البيانات الضخمة باستمرار على تحسين استهداف الإعلانات على الرغم من سلوكيات استهلاك المحتوى المعقدة عن طريق التقسيم الجزئي للعملاء. على سبيل المثال ، نظرًا لأن المستهلكين يصلون إلى المحتوى على أجهزة متعددة ، يمكن أن تكون رؤى البيانات الضخمة مفيدة في فهم متى يستخدم المستهلكون شاشة ثانية بحيث يمكن تحسين الحملات عبر الأجهزة. يمكن أن يساعد ذلك شركات الإعلام والترفيه على زيادة معدلات التحويل الرقمي.

5. تسييل المحتوى

يمكن أن تساعد البيانات الضخمة أيضًا وسائل الإعلام وشركات الترفيه على توليد مصادر دخل إضافية. على سبيل المثال ، يمكن أن تقترح هذه الأفكار طرقًا جديدة لتحفيز سلوك المستهلك من خلال تقديم خصومات واشتراكات أطول. يمكن أن تساعد البيانات الضخمة الشركات أيضًا في تحديد فرصة لمنتج أو خدمة جديدة.

في عام 2018 ، وقعت ديزني صفقة مع Reliance Jio Infocomm للسماح لتطبيق JioCinema و Jio الرقمي بتقديم محتواها على نظامها الأساسي. تستضيف JioCinema قسمًا مخصصًا يحمل علامة ديزني التجارية على الصفحة الرئيسية مع محتوى يمتد عبر الأفلام والرسوم المتحركة والمسلسلات. بالنسبة لشركة Disney ، كانت هذه طريقة رائعة لتوسيع تدفق الإيرادات. اقرأ المزيد عن تطبيقات البيانات الضخمة في الثقافة الشعبية.

تستخدم شركات الإعلام والترفيه بعض الأدوات التالية لتبسيط البيانات واستخلاص رؤى صالحة:

• هادوب

Hadoop هو إطار عمل مفتوح المصدر يسمح بمعالجة موثوقة موزعة لكميات كبيرة من البيانات عبر مجموعات من أجهزة الكمبيوتر. في الواقع ، تشتمل بنية بيانات Netflix على Hadoop و Hive و Pig مع ذكاء الأعمال التقليدي أيضًا

• كوبولي

Qubole هي منصة بيانات سحابية أصلية تعمل على تطوير نموذج تعلم آلي يركز على تنشيط البيانات. يمكنه معالجة جميع أنواع مجموعات البيانات لاستخراج الرؤى وإنشاء تطبيقات قائمة على الذكاء الاصطناعي.

• HPCC

هذه أداة مفتوحة المصدر توفر نظامًا أساسيًا وبنية واحدة لمعالجة البيانات.

• أباتشي كاساندرا

Cassandra هو نظام إدارة قواعد بيانات موزع NoSQL مجاني ومفتوح المصدر يمكنه التعامل مع حجم كبير من البيانات غير المهيكلة عبر خوادم السلع.

• MongoDB

أداة إدارة قاعدة البيانات هذه هي قاعدة بيانات للمستندات عبر الأنظمة الأساسية التي توفر تسهيلات للاستعلام والفهرسة.

بعض أدوات وبرامج البيانات الضخمة الأخرى التي تستخدمها الشركات هي Apache Storm و Couch DB و Statwing و Flink و Pentaho و Hive و Rapidminer و Cloudera و Openrefine و DataCleaner و Neo4j و Apache SAMOA و Teradata و Tableau.

التحديات

تظهر تقنيات وأدوات جديدة كل شهر لمساعدة شركات الإعلام والترفيه على تسريع رحلاتها القائمة على البيانات. من المؤكد أن هذا سيشكل بعض التحديات للمسوقين. بعض هذه المشاكل مذكورة أدناه:

1. تغيير العقلية

بينما حقق منشئو المحتوى والمسوقون تقدمًا كبيرًا في استخدام رؤى البيانات ، إلا أنهم ما زالوا يشاهدون رحلة العميل في صوامع من الوعي والعلامة التجارية والاستحواذ والاحتفاظ والولاء. إن النظر إلى هذه المجالات على أنها مراحل منفصلة ومتميزة بدلاً من سلسلة متصلة سلسة يؤدي إلى مشكلات تتعلق بالإنفاق في الميزانية. الهياكل التنظيمية هي بحيث يمكن إعطاء كل فريق التسليمات والميزانيات وفقًا للعقلية القديمة ، لكن الحاجة إلى الساعة قد تكون مختلفة.

2. اختراق منخفض للإنترنت عالي السرعة

على الرغم من أن 4.54 مليار شخص (59٪ من سكان العالم) يستخدمون الإنترنت بنشاط اعتبارًا من يناير 2020 ، لا يزال الإنترنت عالي السرعة يمثل تحديًا في العديد من البلدان. الصين والهند والولايات المتحدة هي الدول الأولى من حيث مستخدمي الإنترنت ، ولكن اتصال 4G لا يزال متصدعًا ، خاصة في الهند. يمكن أن يؤدي هذا إلى التخلص من الميزانيات والبرمجة بهامش واسع.

3. عدم التوحيد

لا تزال بعض الشركات تتعامل مع قنوات التوزيع والتسويق المحلية والشبكات الإعلانية والفيديو والجوّال والقنوات الاجتماعية بشكل منفصل. يتم تتبع كل قناة باستخدام مؤشرات أداء رئيسية منفصلة (KPIs). مع هيمنة نقاط التصنيف المستهدفة (TRPs) ونسب النقر إلى الظهور (CTRs) على مقاييس النجاح ، لا تستطيع الشركات الإعلامية فهم تأثيرات المحتوى على نتائج الأعمال على الفور.

لا يزال هناك متسع من الوقت لأن يصل العصر الرقمي حقًا إلى جميع أنحاء العالم. ما قد يكون صحيحًا من حيث أنماط الاستهلاك في الهند قد لا يكون مناسبًا للولايات المتحدة الأمريكية.

4. الحاجة الملحة للمقاييس الموجهة نحو النتائج

في إطار السعي لتحقيق نتائج سريعة ، بدأت معظم الشركات الإعلامية في تنظيم نفسها لتصبح قناة شاملة حسب التصميم. نظرًا لأن شخصًا واحدًا فقط يشاهد جميع الشاشات (التلفزيون والهاتف والجهاز اللوحي) ، تحتاج الشركات إلى تعديل مؤشرات الأداء الرئيسية وفقًا لذلك. هناك أيضًا وقت انتظار كبير لرسم أحجام كبيرة من البيانات والرؤى من أجل الدقة والاتجاهات. في الاندفاع للسيطرة على أذهان العملاء ، قد تفقد الشركات رؤى أكثر ديمومة لها نتائج طويلة الأجل.

5. مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات

في السنوات القليلة الماضية ، تم اتهام العديد من الشركات بانتهاك البيانات وتسريب المعلومات الشخصية. Adobe و Dubsmash و LinkedIn و Facebook هي بعض الشركات التي خضعت مؤخرًا للماسح الضوئي. نتيجة لذلك ، أصبح المستهلكون أكثر حساسية تجاه بياناتهم وهم قلقون بشأن كيفية استخدامها.

في جميع أنحاء العالم ، عالج صانعو السياسات هذه القضايا ونفذوا لوائح للصناعات التي تتعامل مع البيانات الشخصية. يمكن أن يطرح مثل هذا التحدي مشاكل عندما يتعلق الأمر بتجميع بيانات مستخدم كافية ، والتي بدونها لا يمكن إجراء تحليل دقيق.

فرص

على الرغم من التحديات التي تواجه صناعة الإعلام والترفيه في استخدام البيانات الضخمة ، ظهرت العديد من الفرص على مر السنين. يتم تضمين معظم هذه الفرص في البنية التحتية السحابية والذكاء الاصطناعي. يمكن أن يحد إرث الشركة وبنيتها التحتية من التوسع السريع كرد فعل على السرعة الفائقة للبيانات والتحليل. هذا يجعل استخدام التقنيات السحابية أمرًا لا مفر منه.

يمكن لتقنيات السحابة أن تساعد المؤسسات الكبيرة في التعامل مع الحجم الهائل للبيانات وتحديات الحوسبة الضخمة. إن الفشل في التكيف مع متطلبات البنية التحتية للعالم الجديد المستند إلى البيانات بسرعة كافية يمكن أن يكلف شركات الإعلام والترفيه قدرًا معينًا من الربح. الذكاء الاصطناعي (AI) هو الطريقة الوحيدة الموثوقة لتحليل كميات كبيرة من البيانات والتنبؤ بسلوك المستهلك الدقيق.

يسمح الذكاء الاصطناعي للشركات باستخلاص رؤى دقيقة لقطاعات وشخصيات معينة من المستهلكين بدلاً من التركيز فقط على مرات الظهور ونسبة النقر إلى الظهور (معدلات النقر). يمكن استخدام التحليلات المتقدمة لتحقيق التخصيص الحقيقي.

يعد الاستثمار في تقنيات البيانات الحديثة والمحدثة وتجديد العمليات التجارية لتعكس الأهداف التي تعتمد على البيانات أمرًا ضروريًا لوسائل الإعلام وصناعة الترفيه. هذا هو الوقت المناسب للشركات لاتخاذ نهج برمجي أولاً لكل من الإنفاق على الوسائط ومحتوى البرمجة.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.

تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.