Big Data y análisis: los disruptores de los medios y el entretenimiento

Netflix es capaz de predecir y sugerir lo que deberías ver a continuación. Si ha buscado un bolso en línea, prepárese para una gran cantidad de anuncios relacionados con bolsos en Facebook. ¿Compró un boleto a las Maldivas en Cleartrip? Puede estar seguro de ver información sobre este destino a lo largo de su experiencia en línea durante los próximos días. Estos son solo algunos ejemplos en los que los datos y el análisis se cruzan con los medios y el entretenimiento. En todas las industrias, las aplicaciones de big data están cambiando el presente y el futuro.

En la última década, la industria de los medios y el entretenimiento ha logrado grandes avances en la forma en que se crea, comercializa y distribuye el contenido. Profundicemos en las diferentes tendencias, desafíos y oportunidades del uso de datos y análisis en la industria.

Introducción

Los consumidores expertos en Internet de hoy en día buscan y acceden al contenido en cualquier lugar y en cualquier momento: en el escritorio, el teléfono, las tabletas y el televisor. Como resultado, las marcas, los editores, los organismos de radiodifusión, los canales de noticias e incluso las empresas de juegos se encuentran bajo una presión extrema para ejecutar nuevas estrategias de producción digital, publicidad multicanal y distribución para llegar al cliente adecuado en el momento adecuado.

Necesitan tener una comprensión detallada de las preferencias de consumo de medios de los consumidores y los comportamientos relacionados para encontrar una manera de diferenciarse del resto. También hay un cambio en el panorama de los medios, con un cambio masivo hacia el contenido digital desde el analógico, que ofrece oportunidades para monetizar el contenido e identificar nuevos productos y servicios. Este es el mejor momento para que las empresas de medios y entretenimiento aprovechen sus activos de big data para lograr una interacción con el cliente más precisa y rentable que nunca.

Tendencias

La recopilación y el análisis de datos no son nuevos para la industria de los medios y el entretenimiento. Hubo un tiempo en que estas empresas tenían que leer reseñas, entrevistar a los clientes, tener debates grupales enfocados y seguir y analizar clasificaciones de gráficos y TV para obtener información y datos de los clientes. Este proceso se ha vuelto mucho más simple con la ayuda de big data y herramientas analíticas. Hoy en día, las empresas pueden realizar un seguimiento de los clics, las visualizaciones, la participación y los recursos compartidos en todos los dispositivos y tipos de medios para modificar las estrategias de contenido, precios, marketing y distribución.

Algunas de las formas en que las empresas de medios y entretenimiento de todo el mundo utilizan los datos son las siguientes:

1. Predecir lo que quiere el cliente

La recopilación y el análisis sostenidos de datos permiten a las empresas predecir el interés de la audiencia en función del historial de visualización, las calificaciones, las búsquedas, las revisiones, la ubicación, los datos del dispositivo, los flujos de clics, los archivos de registro y el sentimiento de las redes sociales. Al utilizar estos datos junto con el análisis de la opinión del cliente, las empresas pueden crear y distribuir el contenido correcto a la audiencia correcta.

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) garantiza un análisis preciso de la opinión del cliente con la ayuda de algoritmos que miden las manifestaciones positivas y negativas del lenguaje. Los algoritmos son capaces de clasificar publicaciones, mensajes y fragmentos de conversaciones por sentimiento y definir la emoción, y las empresas pueden aprovechar estos datos para modificar o crear contenido en consecuencia.

En el caso de Netflix, la empresa aprovecha los datos de sus 167 millones de suscriptores y utiliza modelos de análisis de datos para analizar el comportamiento de los clientes y los patrones de compra. Luego usa esa información para recomendar películas y programas de televisión según las preferencias de sus suscriptores. Lea más para obtener más información sobre las aplicaciones de Data Science y ML en Netflix.

2. Programación y optimización

Las empresas de medios y entretenimiento pueden usar big data para comprender cuándo es más probable que los clientes vean contenido y qué dispositivo usarán para verlo. Con la escalabilidad de big data, se puede acceder a la información a nivel de dispositivo y código PIN para distribución localizada. Esto no solo se usa en el contexto de las redes sociales, sino también en la programación de contenido en servicios de transmisión de medios, TV y plataformas de juegos.

3. Adquisición y abandono de clientes

Los patrones de suscripción y suscripción son uno de los conjuntos de datos más estudiados para las empresas de medios y entretenimiento. Con esto, pueden desarrollar las mejores estrategias promocionales y de productos para atraer y retener clientes. Los registros de detalles de llamadas, los correos electrónicos y el sentimiento de las redes sociales son los tres canales principales que revelan el interés del cliente y por qué puede haber un problema de retención, si lo hay.

Spotify, el servicio de música a pedido más grande del mundo con más de 150 millones de usuarios activos, analiza más de 600 gigabytes de datos para perfeccionar sus algoritmos y aprender a mejorar las experiencias de los clientes y extrapolar conocimientos.

Spotify también rastrea la web constantemente para buscar publicaciones de blogs y otro contenido sobre música para comprender lo que la gente dice sobre artistas y canciones específicos. Al hacer esto, la compañía puede crear valor para los clientes y seleccionar contenido personalizado en las secciones 'Listas de reproducción recomendadas', 'Descubrir' e 'Perspectivas' de la plataforma. Naturalmente, esto tiene un impacto directo en la adquisición de clientes y ralentiza la rotación.

4. Segmentación de anuncios

Es imperativo que todas las industrias lleguen al consumidor en el contexto correcto, en el momento correcto y en la plataforma correcta. El acceso y consumo de contenidos en Internet ha hecho que los medios digitales sean complejos y cambiantes. El análisis de datos de patrones de consumo cuando se usa con datos demográficos tradicionales puede ofrecer información para publicidad personalizada.

Las aplicaciones de big data mejoran constantemente la orientación de los anuncios a pesar de los complejos comportamientos de consumo de contenido mediante la microsegmentación de los clientes. Por ejemplo, dado que los consumidores acceden al contenido en varios dispositivos, la información de Big Data puede ser útil para comprender cuándo los consumidores usan una segunda pantalla para que las campañas se puedan optimizar en todos los dispositivos. Esto puede ayudar a las empresas de medios y entretenimiento a aumentar las tasas de conversión digital.

5. Monetización de contenido

Big data también puede ayudar a las empresas de medios y entretenimiento a generar fuentes adicionales de ingresos. Por ejemplo, estos conocimientos pueden sugerir nuevas formas de incentivar el comportamiento del consumidor ofreciendo descuentos y suscripciones más largas. Big data también puede ayudar a las empresas a identificar una oportunidad para un nuevo producto o servicio.

En 2018, Disney firmó un acuerdo con Reliance Jio Infocomm para permitir que JioCinema y la aplicación digital de Jio ofrecieran su contenido en su plataforma. JioCinema alberga una sección dedicada a la marca Disney en la página de inicio con contenido que abarca películas, animaciones y series. Para Disney, esta ha sido una excelente manera de ampliar el flujo de ingresos. Lea más sobre las aplicaciones de big data en la cultura pop.

Las empresas de medios y entretenimiento utilizan algunas de las siguientes herramientas para optimizar los datos y obtener información válida:

• Hadoop

Hadoop es un marco de código abierto que permite el procesamiento distribuido confiable de grandes volúmenes de datos en grupos de computadoras. De hecho, la estructura de datos de Netflix incluye Hadoop, Hive y Pig, además de otra inteligencia comercial tradicional.

• Qubole

Qubole es una plataforma de datos nativa de la nube que desarrolla un modelo de aprendizaje automático centrado en la activación de datos. Puede procesar todo tipo de conjuntos de datos para extraer información y crear aplicaciones basadas en inteligencia artificial.

• HPCC

Esta es una herramienta de código abierto que proporciona una única plataforma y arquitectura para el procesamiento de datos.

• apache casandra

Cassandra es un sistema de administración de bases de datos distribuidas NoSQL gratuito y de código abierto que puede manejar un gran volumen de datos no estructurados en servidores básicos.

• MongoDB

Esta herramienta de administración de bases de datos es una base de datos de documentos multiplataforma que proporciona funciones para realizar consultas e indexar.

Algunas de las otras herramientas y software de big data utilizados por las empresas son Apache Storm, Couch DB, Statwing, Flink, Pentaho, Hive, Rapidminer, Cloudera, Openrefine, DataCleaner, Neo4j, Apache SAMOA, Teradata y Tableau.

Desafíos

Cada mes surgen nuevas tecnologías y herramientas para ayudar a las empresas de medios y entretenimiento a acelerar sus viajes basados ​​en datos. Esto seguramente planteará algunos desafíos para los especialistas en marketing. Algunos de estos problemas se enumeran a continuación:

1. Cambio de mentalidad

Si bien los creadores de contenido y los especialistas en marketing han logrado un gran progreso en el uso de información de datos, todavía ven el viaje del cliente en silos de conocimiento, marca, adquisición, retención y lealtad. Considerar estas áreas como etapas separadas y distintas en lugar de un continuo fluido conduce a problemas relacionados con los gastos presupuestarios. Las estructuras de la organización son tales que a cada equipo se le pueden dar entregas y presupuestos según la mentalidad anterior, pero la necesidad del momento puede ser diferente.

2. Baja penetración de Internet de alta velocidad

Aunque 4540 millones de personas (el 59 % de la población mundial) utilizan Internet de forma activa a partir de enero de 2020, Internet de alta velocidad sigue siendo un desafío en muchos países. China, India y Estados Unidos son los principales países en términos de usuarios de Internet, pero la conectividad 4G sigue fracturada, especialmente en India. Esto puede alterar los presupuestos y la programación por un amplio margen.

3. Falta de consolidación

Algunas empresas todavía tratan los canales de distribución y marketing de display, video, móvil, social y nativo por separado. Cada canal se rastrea utilizando indicadores clave de rendimiento (KPI) separados. Dado que los puntos de calificación objetivo (TRP) y las tasas de clics (CTR) dominan las métricas de éxito, las empresas de medios no pueden captar los efectos del contenido en los resultados comerciales de inmediato.

Todavía hay tiempo para que la era digital haya llegado realmente a todas partes del mundo. Lo que puede ser cierto en términos de patrones de consumo para India puede no ser relevante para EE.UU.

4. Urgencia de métricas orientadas a resultados

En la búsqueda por lograr resultados rápidos, la mayoría de las empresas de medios están comenzando a organizarse para volverse omnicanal por diseño. Dado que muchas veces solo una persona ve todas las pantallas (TV, teléfono y tableta), las empresas deben ajustar sus KPI en consecuencia. También hay un tiempo de espera significativo para extraer grandes volúmenes de datos e información para precisión y tendencias. En la prisa por dominar la mente de los clientes, las empresas pueden pasar por alto conocimientos más duraderos que tienen resultados a más largo plazo.

5. Preocupaciones por la privacidad de los datos

En los últimos años, muchas empresas han sido acusadas de violaciones de datos y fugas de información personal. Adobe, Dubsmash, LinkedIn y Facebook son algunas de las empresas que recientemente han pasado por el escáner. Como resultado, los consumidores se han vuelto más sensibles a sus datos y les preocupa cómo se utilizarán.

En todo el mundo, los legisladores han abordado estos problemas y han implementado regulaciones para las industrias que manejan datos personales. Tal desafío puede plantear problemas cuando se trata de acumular suficientes datos de usuario, sin los cuales no se puede realizar un análisis preciso.

Oportunidades

A pesar de los desafíos que enfrenta la industria de los medios y el entretenimiento en el uso de big data, han surgido varias oportunidades a lo largo de los años. La mayoría de estas oportunidades están integradas en la infraestructura de la nube y la inteligencia artificial. El legado de una empresa y su infraestructura puede limitarla para escalar rápidamente como respuesta a la vertiginosa velocidad de los datos y el análisis. Esto hace que el uso de tecnologías en la nube sea inevitable.

Las tecnologías en la nube pueden ayudar a las grandes organizaciones a manejar el gran tamaño de los datos y los desafíos informáticos masivos. No adaptarse a los requisitos de infraestructura del nuevo mundo basado en datos con la suficiente rapidez puede costar a las empresas de medios y entretenimiento una cierta cantidad de ganancias. La inteligencia artificial (IA) es la única forma confiable de analizar grandes volúmenes de datos y hacer predicciones para el comportamiento preciso del consumidor.

La IA permite a las empresas obtener información matizada para segmentos de consumidores y personajes específicos en lugar de centrarse solo en las impresiones y los CTR (tasas de clics). El análisis avanzado se puede utilizar para impulsar una verdadera personalización.

Invertir en tecnologías de datos modernas y actualizadas y renovar los procesos comerciales para reflejar los objetivos basados ​​en datos es imperativo para la industria de los medios y el entretenimiento. Este es el momento para que las empresas adopten un enfoque programático primero tanto para el gasto en medios como para el contenido de programación.

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