Big Data und Analytics – Die Disruptoren von Medien und Unterhaltung

Netflix kann vorhersagen und vorschlagen, was Sie sich als Nächstes ansehen sollten. Wenn Sie online nach einer Tasche gesucht haben, machen Sie sich bereit für eine Menge taschenbezogener Anzeigen auf Facebook. Ticket für die Malediven bei Cleartrip gekauft? Sie können sicher sein, dass Sie in den nächsten Tagen während Ihres gesamten Online-Erlebnisses Informationen zu diesem Reiseziel sehen werden. Dies sind nur einige Beispiele, bei denen sich Daten und Analysen mit Medien und Unterhaltung überschneiden. In jeder Branche verändern Big-Data-Anwendungen die Gegenwart und die Zukunft.

In den letzten zehn Jahren hat die Medien- und Unterhaltungsindustrie große Fortschritte bei der Erstellung, Vermarktung und Verbreitung von Inhalten gemacht. Lassen Sie uns tief in verschiedene Trends, Herausforderungen und Möglichkeiten der Nutzung von Daten und Analysen in der Branche eintauchen.

Einführung

Die internetaffinen Verbraucher von heute suchen und greifen überall und jederzeit auf Inhalte zu – auf dem Desktop, Telefon, Tablet und Fernseher. Infolgedessen stehen Marken, Verlage, Rundfunkanstalten, Nachrichtensender und sogar Spieleunternehmen unter extremem Druck, neue digitale Produktions-, Mehrkanal-Werbe- und Vertriebsstrategien umzusetzen, um den richtigen Kunden zur richtigen Zeit zu erreichen.

Sie müssen ein detailliertes Verständnis der Medienkonsumpräferenzen der Verbraucher und der damit verbundenen Verhaltensweisen haben, um einen Weg zu finden, sich von der Masse abzuheben. Es gibt auch einen Wandel in der Medienlandschaft, mit einer massiven Verlagerung hin zu digitalen Inhalten von analogen, die Möglichkeiten bieten, Inhalte zu monetarisieren und neue Produkte und Dienstleistungen zu identifizieren. Dies ist die beste Zeit für Medien- und Unterhaltungsunternehmen, ihre Big-Data-Ressourcen für eine genauere und profitablere Kundenbindung als je zuvor zu nutzen.

Tendenzen

Die Datenerhebung und -analyse ist für die Medien- und Unterhaltungsindustrie nichts Neues. Es gab eine Zeit, in der diese Unternehmen Rezensionen lesen, Kunden befragen, fokussierte Gruppendiskussionen führen und TV- und Chart-Rankings verfolgen und analysieren mussten, um Kundendaten und Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser Prozess ist mit Hilfe von Big Data und Analysetools viel einfacher geworden. Heute können Unternehmen Klicks, Aufrufe, Interaktionen und Freigaben über alle Geräte und Medientypen hinweg verfolgen, um Inhalte, Preise, Marketing- und Vertriebsstrategien zu optimieren.

Einige der Arten, wie Daten von Medien- und Unterhaltungsunternehmen auf der ganzen Welt verwendet werden, sind wie folgt:

1. Vorhersagen, was der Kunde will

Die kontinuierliche Datenerfassung und -analyse ermöglicht es Unternehmen, das Publikumsinteresse auf der Grundlage von Betrachtungsverlauf, Bewertungen, Suchen, Rezensionen, Standort, Gerätedaten, Clickstreams, Protokolldateien und Stimmung in sozialen Medien vorherzusagen. Durch die Nutzung dieser Daten in Verbindung mit der Analyse der Kundenstimmung können Unternehmen die richtigen Inhalte erstellen und an die richtige Zielgruppe verteilen.

Natural Language Processing (NLP) garantiert eine genaue Kundenstimmungsanalyse mit Hilfe von Algorithmen, die positive und negative Sprachäußerungen messen. Die Algorithmen sind in der Lage, Beiträge, Nachrichten und Konversationsfragmente nach Stimmung zu klassifizieren und die Emotion zu definieren, und Unternehmen können diese Daten nutzen, um Inhalte entsprechend zu optimieren oder zu erstellen.

Im Falle von Netflix nutzt das Unternehmen Daten seiner 167 Millionen Abonnenten und verwendet Datenanalysemodelle, um Kundenverhalten und Kaufmuster zu analysieren. Anschließend werden diese Informationen verwendet, um Filme und Fernsehsendungen basierend auf den Vorlieben ihrer Abonnenten zu empfehlen. Lesen Sie mehr, um mehr über Anwendungen von Data Science und ML in Netflix zu erfahren.

2. Planung und Optimierung

Medien- und Unterhaltungsunternehmen können Big Data nutzen, um zu verstehen, wann Kunden Inhalte am wahrscheinlichsten ansehen und welches Gerät sie verwenden werden, um sie anzusehen. Mit der Skalierbarkeit von Big Data kann auf die Informationen zur lokalisierten Verteilung auf PIN-Code- und Geräteebene zugegriffen werden. Dies wird nicht nur im Rahmen von Social Media verwendet, sondern auch bei der Programmierung von Inhalten auf Streaming-Media-Diensten, TV- und Gaming-Plattformen.

3. Kundengewinnung und -abwanderung

Abonnements und Abonnementmuster gehören zu den am besten untersuchten Datensätzen für Medien- und Unterhaltungsunternehmen. Damit können sie die besten Werbe- und Produktstrategien entwickeln, um Kunden zu gewinnen und zu halten. Gesprächsdatensätze, E-Mails und die Stimmung in den sozialen Medien sind die drei Hauptkanäle, die das Kundeninteresse offenbaren und erklären, warum es gegebenenfalls ein Kundenbindungsproblem gibt.

Spotify, der größte On-Demand-Musikdienst der Welt mit mehr als 150 Millionen aktiven Nutzern, durchforstet mehr als 600 Gigabyte an Daten , um seine Algorithmen zu perfektionieren und zu lernen, das Kundenerlebnis zu verbessern und Erkenntnisse zu extrapolieren.

Spotify durchsucht auch ständig das Internet, um nach Blog-Beiträgen und anderen Inhalten über Musik zu suchen, um zu verstehen, was die Leute über bestimmte Künstler und Songs sagen. Auf diese Weise ist das Unternehmen in der Lage, Mehrwert für die Kunden zu schaffen und personalisierte Inhalte in den Abschnitten „Empfohlene Wiedergabelisten“, „Entdecken“ und „Einblicke“ der Plattform zu kuratieren. Dies wirkt sich natürlich direkt auf die Kundenakquise aus und verlangsamt die Abwanderung.

4. Anzeigenausrichtung

Für jede Branche ist es unerlässlich, den Verbraucher im richtigen Kontext, zur richtigen Zeit und auf der richtigen Plattform zu erreichen. Der Zugriff auf und der Konsum von Inhalten im Internet hat digitale Medien komplex und sich ständig verändernd gemacht. Die Datenanalyse von Konsummustern kann in Verbindung mit herkömmlichen demografischen Daten Erkenntnisse für personalisierte Werbung liefern.

Big-Data-Anwendungen verbessern durch Mikrosegmentierung der Kunden ständig die Ausrichtung von Anzeigen trotz komplexer Konsumverhaltensweisen von Inhalten. Da Verbraucher beispielsweise auf mehreren Geräten auf Inhalte zugreifen, können Erkenntnisse aus Big Data hilfreich sein, um zu verstehen, wann Verbraucher einen zweiten Bildschirm verwenden, damit Kampagnen geräteübergreifend optimiert werden können. Dies kann Medien- und Unterhaltungsunternehmen dabei helfen, die digitalen Konversionsraten zu steigern.

5. Monetarisierung von Inhalten

Big Data kann auch Medien- und Unterhaltungsunternehmen helfen, zusätzliche Einnahmequellen zu erschließen. Diese Erkenntnisse können beispielsweise neue Wege aufzeigen, um das Verbraucherverhalten zu fördern, indem Rabatte und längere Abonnements angeboten werden. Big Data kann Unternehmen auch dabei helfen, eine Chance für ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung zu erkennen.

Im Jahr 2018 unterzeichnete Disney einen Vertrag mit Reliance Jio Infocomm, um es JioCinema und der digitalen App von Jio zu ermöglichen, ihre Inhalte auf ihrer Plattform anzubieten. JioCinema hostet auf der Homepage einen speziellen Bereich der Marke Disney mit Inhalten, die sich über Filme, Animationen und Serien erstrecken. Für Disney war dies eine großartige Möglichkeit, die Einnahmequelle zu erweitern. Lesen Sie mehr über die Anwendungen von Big Data in der Popkultur.

Medien- und Unterhaltungsunternehmen verwenden einige der folgenden Tools, um Daten zu optimieren und gültige Erkenntnisse zu gewinnen:

• Hadoop

Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das eine zuverlässige verteilte Verarbeitung großer Datenmengen über Computercluster hinweg ermöglicht. Tatsächlich umfasst die Datenstruktur von Netflix Hadoop, Hive und Pig sowie andere traditionelle Business Intelligence

• Qubol

Qubole ist eine Cloud-native Datenplattform, die ein maschinelles Lernmodell entwickelt, das sich auf die Datenaktivierung konzentriert. Es kann alle Arten von Datensätzen verarbeiten, um Erkenntnisse zu gewinnen und auf künstlicher Intelligenz basierende Anwendungen zu erstellen.

• HPCC

Dies ist ein Open-Source-Tool, das eine einzige Plattform und Architektur für die Datenverarbeitung bereitstellt.

• Apache Kassandra

Cassandra ist ein kostenloses, quelloffenes, verteiltes NoSQL-Datenbankverwaltungssystem, das eine große Menge unstrukturierter Daten auf Standardservern verarbeiten kann.

• MongoDB

Dieses Datenbankverwaltungstool ist eine plattformübergreifende Dokumentendatenbank, die Einrichtungen zum Abfragen und Indexieren bereitstellt.

Einige der anderen von Unternehmen verwendeten Big-Data-Tools und -Software sind Apache Storm, Couch DB, Statwing, Flink, Pentaho, Hive, Rapidminer, Cloudera, Openrefine, DataCleaner, Neo4j, Apache SAMOA, Teradata und Tableau.

Herausforderungen

Jeden Monat entstehen neue Technologien und Tools, um Medien- und Unterhaltungsunternehmen dabei zu unterstützen, ihre datengesteuerte Reise zu beschleunigen. Dies wird Marketer sicherlich vor einige Herausforderungen stellen. Einige dieser Probleme sind unten aufgeführt:

1. Umdenken

Während Inhaltsersteller und Vermarkter große Fortschritte bei der Nutzung von Datenerkenntnissen gemacht haben, betrachten sie die Customer Journey immer noch in Silos von Bekanntheit, Branding, Akquisition, Bindung und Loyalität. Betrachtet man diese Bereiche eher als getrennte und unterschiedliche Phasen als als reibungsloses Kontinuum, führt dies zu Problemen im Zusammenhang mit den Budgetausgaben. Die Organisationsstrukturen sind so, dass jedem Team Ergebnisse und Budgets gemäß der alten Denkweise gegeben werden können, aber die Notwendigkeit der Stunde kann anders sein.

2. Geringe Verbreitung von Highspeed-Internet

Auch wenn im Januar 2020 4,54 Milliarden Menschen (59 % der Weltbevölkerung) das Internet aktiv nutzen, ist Highspeed-Internet in vielen Ländern immer noch eine Herausforderung. China, Indien und die Vereinigten Staaten sind die Top-Länder in Bezug auf Internetnutzer, aber die 4G-Konnektivität bleibt gebrochen, insbesondere in Indien. Dies kann Budgets und Programmierung um ein Vielfaches beeinträchtigen.

3. Mangelnde Konsolidierung

Einige Unternehmen behandeln Display-, Video-, mobile, soziale und native Vertriebs- und Marketingkanäle immer noch getrennt. Jeder Kanal wird anhand separater Key Performance Indicators (KPIs) verfolgt. Da Zielbewertungspunkte (TRPs) und Klickraten (CTRs) die Erfolgsmetriken dominieren, sind Medienunternehmen nicht in der Lage, die Auswirkungen von Inhalten auf Geschäftsergebnisse sofort zu erfassen.

Es ist noch Zeit, bis das digitale Zeitalter wirklich in allen Teilen der Welt angekommen ist. Was in Bezug auf das Konsumverhalten für Indien zutreffen mag, muss für die USA nicht relevant sein.

4. Dringlichkeit für ergebnisorientierte Metriken

Auf der Suche nach schnellen Ergebnissen beginnen die meisten Medienunternehmen, sich selbst zu organisieren, um Omni-Channel-by-Design zu werden. Da oft nur eine Person alle Bildschirme (TV, Telefon und Tablet) betrachtet, müssen Unternehmen ihre KPIs entsprechend anpassen. Es gibt auch eine erhebliche Wartezeit, um große Mengen an Daten und Erkenntnissen für Genauigkeit und Trends zu ziehen. In der Eile, die Gedanken der Kunden zu beherrschen, verpassen Unternehmen möglicherweise nachhaltigere Erkenntnisse, die langfristigere Ergebnisse haben.

5. Datenschutzbedenken

In den letzten Jahren wurden vielen Unternehmen Datenschutzverletzungen und die Weitergabe personenbezogener Daten vorgeworfen. Adobe, Dubsmash, LinkedIn und Facebook sind einige der Unternehmen, die kürzlich unter die Lupe genommen wurden. Infolgedessen sind die Verbraucher sensibler gegenüber ihren Daten geworden und machen sich Sorgen darüber, wie sie verwendet werden.

Auf der ganzen Welt haben sich politische Entscheidungsträger mit diesen Themen befasst und Vorschriften für Branchen erlassen, die mit personenbezogenen Daten umgehen. Eine solche Herausforderung kann Probleme bereiten, wenn es darum geht, genügend Benutzerdaten zu sammeln, ohne die eine genaue Analyse nicht durchgeführt werden kann.

Chancen

Trotz der Herausforderungen, vor denen die Medien- und Unterhaltungsindustrie bei der Nutzung von Big Data steht, haben sich im Laufe der Jahre mehrere Möglichkeiten ergeben. Die meisten dieser Möglichkeiten sind in Cloud-Infrastruktur und künstliche Intelligenz eingebettet. Das Vermächtnis eines Unternehmens und seiner Infrastruktur kann es als Reaktion auf die halsbrecherische Geschwindigkeit von Daten und Analysen auf eine schnelle Skalierung beschränken. Dies macht den Einsatz von Cloud-Technologien unumgänglich.

Cloud-Technologien können großen Unternehmen dabei helfen, die schiere Größe der Daten und die massiven Rechenherausforderungen zu bewältigen. Sich nicht schnell genug an die Infrastrukturanforderungen der neuen datengesteuerten Welt anzupassen, kann Medien- und Unterhaltungsunternehmen einen gewissen Gewinn kosten. Künstliche Intelligenz (KI) ist die einzige zuverlässige Möglichkeit, große Datenmengen zu analysieren und Vorhersagen für ein genaues Verbraucherverhalten zu treffen.

KI ermöglicht es Unternehmen, nuancierte Erkenntnisse für bestimmte Verbrauchersegmente und Persönlichkeiten abzuleiten, anstatt sich nur auf Impressionen und CTRs (Klickraten) zu konzentrieren. Advanced Analytics kann verwendet werden, um eine echte Personalisierung voranzutreiben.

Investitionen in moderne, aktuelle Datentechnologien und die Überarbeitung von Geschäftsprozessen, um datengesteuerte Ziele widerzuspiegeln, sind für die Medien- und Unterhaltungsindustrie unerlässlich. Dies ist die Zeit für Unternehmen, sowohl bei den Medienausgaben als auch bei den Programminhalten einen programmatischen Ansatz zu verfolgen.

Wenn Sie mehr über Big Data erfahren möchten, schauen Sie sich unser PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data-Programm an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 7 Fallstudien und Projekte bietet, 14 Programmiersprachen und Tools abdeckt und praktische praktische Übungen enthält Workshops, mehr als 400 Stunden gründliches Lernen und Unterstützung bei der Stellenvermittlung bei Top-Unternehmen.

Lernen Sie Softwareentwicklungskurse online von den besten Universitäten der Welt. Verdienen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.