Big Data et Analytics - Les perturbateurs des médias et du divertissement

Netflix est capable de prédire et de suggérer ce que vous devriez regarder ensuite. Si vous avez recherché un sac en ligne, soyez prêt pour une multitude de publicités liées aux sacs sur Facebook. Vous avez acheté un billet pour les Maldives sur Cleartrip ? Vous pouvez être sûr de voir des informations sur cette destination tout au long de votre expérience en ligne pour les prochains jours. Ce ne sont là que quelques exemples où les données et l'analyse croisent les médias et le divertissement. Dans tous les secteurs, les applications Big Data changent le présent et l'avenir.

Au cours de la dernière décennie, l'industrie des médias et du divertissement a fait de grands progrès sur la façon dont le contenu est créé, commercialisé et distribué. Plongeons en profondeur dans les différentes tendances, défis et opportunités de l'utilisation des données et de l'analyse dans l'industrie.

introduction

Les consommateurs avertis d'Internet d'aujourd'hui recherchent et accèdent au contenu n'importe où, n'importe quand - sur le bureau, le téléphone, les tablettes et le téléviseur. En conséquence, les marques, les éditeurs, les diffuseurs, les chaînes d'information et même les sociétés de jeux sont soumis à une pression extrême pour exécuter de nouvelles stratégies de production numérique, de publicité multicanal et de distribution afin d'atteindre le bon client au bon moment.

Ils doivent avoir une compréhension détaillée des préférences de consommation de médias des consommateurs et des comportements associés pour trouver un moyen de se différencier de l'encombrement. Il y a aussi un changement dans le paysage médiatique, avec une transition massive vers le contenu numérique de l'analogique, offrant des opportunités de monétiser le contenu et d'identifier de nouveaux produits et services. C'est le meilleur moment pour les entreprises de médias et de divertissement de tirer parti de leurs actifs de mégadonnées pour un engagement client plus précis et plus rentable que jamais.

Les tendances

La collecte et l'analyse de données ne sont pas nouvelles dans l'industrie des médias et du divertissement. Il fut un temps où ces entreprises devaient lire des critiques, interroger des clients, organiser des discussions de groupe ciblées et suivre et analyser les classements télévisés et graphiques pour obtenir des données et des informations sur les clients. Ce processus est devenu beaucoup plus simple avec l'aide de données volumineuses et d'outils analytiques. Aujourd'hui, les entreprises peuvent suivre les clics, les vues, l'engagement et les partages sur tous les appareils et types de médias afin d'ajuster les stratégies de contenu, de tarification, de marketing et de distribution.

Certaines des façons dont les données sont utilisées par les entreprises de médias et de divertissement à travers le monde sont les suivantes :

1. Prédire ce que veut le client

La collecte et l'analyse continues des données permettent aux entreprises de prédire l'intérêt du public en fonction de l'historique de visionnage, des notes, des recherches, des avis, de l'emplacement, des données de l'appareil, des flux de clics, des fichiers journaux et du sentiment des médias sociaux. En utilisant ces données conjointement avec l'analyse des sentiments des clients, les entreprises peuvent créer et distribuer le bon contenu au bon public.

Le traitement du langage naturel (NLP) garantit une analyse précise des sentiments des clients à l'aide d'algorithmes qui mesurent les manifestations linguistiques positives et négatives. Les algorithmes sont capables de classer les publications, les messages et les fragments de conversation par sentiment et de définir l'émotion, et les entreprises peuvent exploiter ces données pour modifier ou créer du contenu en conséquence.

Dans le cas de Netflix, la société exploite les données de ses 167 millions d'abonnés et utilise des modèles d'analyse de données pour analyser le comportement des clients et les habitudes d'achat. Il utilise ensuite ces informations pour recommander des films et des émissions de télévision en fonction des préférences de leurs abonnés. Lisez la suite pour en savoir plus sur les applications de Data Science et ML dans Netflix.

2. Ordonnancement et optimisation

Les entreprises de médias et de divertissement peuvent utiliser le Big Data pour comprendre quand les clients sont les plus susceptibles de voir le contenu et quel appareil ils utiliseront pour le voir. Grâce à l'évolutivité du Big Data, les informations sont accessibles au niveau d'un code PIN et d'un appareil pour une distribution localisée. Ceci n'est pas seulement utilisé dans le contexte des médias sociaux, mais également dans la programmation de contenu sur les services de diffusion en continu, la télévision et les plates-formes de jeux.

3. Acquisition et désabonnement de clients

Les modèles d'abonnement et d'abonnement sont l'un des ensembles de données les plus étudiés pour les entreprises de médias et de divertissement. Avec cela, ils peuvent développer les meilleures stratégies promotionnelles et de produits pour attirer et fidéliser les clients. Les enregistrements détaillés des appels, les e-mails et le sentiment des médias sociaux sont les trois principaux canaux qui révèlent l'intérêt des clients et pourquoi il peut y avoir un problème de rétention, le cas échéant.

Spotify, le plus grand service de musique à la demande au monde avec plus de 150 millions d'utilisateurs actifs parcourt plus de 600 gigaoctets de données pour perfectionner ses algorithmes et apprendre à améliorer l'expérience client et extrapoler les informations.

Spotify parcourt également le Web en permanence pour rechercher des articles de blog et d'autres contenus sur la musique afin de comprendre ce que les gens disent sur des artistes et des chansons spécifiques. Ce faisant, l'entreprise est en mesure de créer de la valeur pour les clients et de créer du contenu personnalisé dans les sections "Listes de lecture recommandées", "Découvrir" et "Insights" de la plateforme. Naturellement, cela a un impact direct sur l'acquisition de clients et ralentit le taux de désabonnement.

4. Ciblage publicitaire

Il est impératif que chaque industrie atteigne le consommateur dans le bon contexte, au bon moment et sur la bonne plateforme. L'accès et la consommation de contenu sur Internet ont rendu les médias numériques complexes et en constante évolution. L'analyse des données des modèles de consommation lorsqu'elle est utilisée avec des données démographiques traditionnelles peut offrir des informations pour la publicité personnalisée.

Les applications Big Data améliorent constamment le ciblage des publicités malgré des comportements de consommation de contenus complexes par micro-segmentation des clients. Par exemple, étant donné que les consommateurs accèdent au contenu sur plusieurs appareils, les informations sur les mégadonnées peuvent être utiles pour comprendre quand les consommateurs utilisent un deuxième écran afin que les campagnes puissent être optimisées sur tous les appareils. Cela peut aider les entreprises de médias et de divertissement à augmenter leurs taux de conversion numérique.

5. Monétisation du contenu

Les mégadonnées peuvent également aider les entreprises de médias et de divertissement à générer des sources de revenus supplémentaires. Par exemple, ces informations peuvent suggérer de nouvelles façons d'inciter le comportement des consommateurs en offrant des remises et des abonnements plus longs. Les mégadonnées peuvent également aider les entreprises à identifier une opportunité pour un nouveau produit ou service.

En 2018, Disney a signé un accord avec Reliance Jio Infocomm pour permettre à JioCinema et à l'application numérique de Jio de proposer son contenu sur sa plateforme. JioCinema héberge une section dédiée à la marque Disney sur la page d'accueil avec un contenu couvrant les films, l'animation et les séries. Pour Disney, cela a été un excellent moyen d'élargir le flux de revenus. En savoir plus sur les applications du big data dans la culture pop.

Les entreprises de médias et de divertissement utilisent certains des outils suivants pour rationaliser les données et obtenir des informations valables :

• HadoopName

Hadoop est un framework open source qui permet un traitement distribué fiable de gros volumes de données sur des clusters d'ordinateurs. En fait, la structure de données de Netflix comprend Hadoop, Hive et Pig avec d'autres informations commerciales traditionnelles.

• Qubolé

Qubole est une plate-forme de données cloud native qui développe un modèle d'apprentissage automatique axé sur l'activation des données. Il peut traiter tous les types d'ensembles de données pour extraire des informations et créer des applications basées sur l'intelligence artificielle.

• CHP

Il s'agit d'un outil open source qui fournit une plate-forme et une architecture uniques pour le traitement des données.

• Apache Cassandre

Cassandra est un système de gestion de base de données NoSQL distribué gratuit et open source qui peut gérer un volume élevé de données non structurées sur des serveurs de base.

• MongoDB

Cet outil de gestion de base de données est une base de données de documents multiplateforme qui fournit des fonctionnalités d'interrogation et d'indexation.

Certains des autres outils et logiciels de big data utilisés par les entreprises sont Apache Storm, Couch DB, Statwing, Flink, Pentaho, Hive, Rapidminer, Cloudera, Openrefine, DataCleaner, Neo4j, Apache SAMOA, Teradata et Tableau.

Défis

De nouvelles technologies et de nouveaux outils apparaissent chaque mois pour aider les entreprises de médias et de divertissement à accélérer leurs parcours axés sur les données. Cela posera certainement des défis aux spécialistes du marketing. Certains de ces problèmes sont énumérés ci-dessous :

1. Changement de mentalité

Alors que les créateurs de contenu et les spécialistes du marketing ont fait de grands progrès dans l'utilisation des informations sur les données, ils voient toujours le parcours client dans des silos de notoriété, d'image de marque, d'acquisition, de rétention et de fidélité. Considérer ces domaines comme des étapes séparées et distinctes plutôt que comme un continuum fluide conduit à des problèmes liés aux dépenses budgétaires. Les structures organisationnelles sont telles que chaque équipe peut recevoir des livrables et des budgets selon l'ancien état d'esprit, mais le besoin de l'heure peut être différent.

2. Faible pénétration de l'Internet haut débit

Même si 4,54 milliards de personnes (59 % de la population mondiale) utilisent activement Internet en janvier 2020, l'Internet haut débit reste un défi dans de nombreux pays. La Chine, l'Inde et les États-Unis sont les premiers pays en termes d'internautes, mais la connectivité 4G reste fracturée, notamment en Inde. Cela peut perturber considérablement les budgets et la programmation.

3. Manque de consolidation

Certaines entreprises traitent encore séparément les canaux de distribution et de marketing display, vidéo, mobiles, sociaux et natifs. Chaque canal est suivi à l'aide d'indicateurs de performance clés (KPI) distincts. Avec les points d'évaluation cibles (TRP) et les taux de clics (CTR) qui dominent les mesures de réussite, les entreprises de médias ne sont pas en mesure de saisir immédiatement les effets du contenu sur les résultats commerciaux.

Il est encore temps que l'ère numérique soit véritablement arrivée dans toutes les régions du monde. Ce qui peut être vrai en termes de modèles de consommation pour l'Inde peut ne pas être pertinent pour les États-Unis.

4. Urgence pour les mesures axées sur les résultats

Dans le but d'obtenir des résultats rapides, la plupart des entreprises de médias commencent à s'organiser pour devenir omnicanal par conception. Comme il arrive souvent qu'une seule personne regarde tous les écrans (TV, téléphone et tablette), les entreprises doivent ajuster leurs KPI en conséquence. Il y a également un temps d'attente important pour tirer de grands volumes de données et d'informations sur l'exactitude et les tendances. Dans la précipitation à dominer l'esprit des clients, les entreprises peuvent manquer des informations plus durables qui ont des résultats à plus long terme.

5. Problèmes de confidentialité des données

Au cours des dernières années, de nombreuses entreprises ont été accusées de violations de données et de fuites d'informations personnelles. Adobe, Dubsmash, LinkedIn et Facebook sont quelques-unes des entreprises qui sont récemment passées sous le scanner. En conséquence, les consommateurs sont devenus plus sensibles à leurs données et s'inquiètent de la manière dont elles seront utilisées.

Partout dans le monde, les décideurs politiques se sont penchés sur ces problèmes et ont mis en place des réglementations pour les industries qui traitent des données personnelles. Un tel défi peut poser des problèmes lorsqu'il s'agit d'accumuler suffisamment de données utilisateur, sans lesquelles une analyse précise ne peut être effectuée.

Opportunités

Malgré les défis auxquels l'industrie des médias et du divertissement est confrontée dans l'utilisation des mégadonnées, plusieurs opportunités sont apparues au fil des ans. La plupart de ces opportunités sont intégrées dans l'infrastructure cloud et l'intelligence artificielle. L'héritage d'une entreprise et de son infrastructure peut la limiter à évoluer rapidement en réponse à la vitesse vertigineuse des données et de l'analyse. Cela rend l'utilisation des technologies cloud inévitable.

Les technologies cloud peuvent aider les grandes organisations à gérer la taille des données et les énormes défis informatiques. Ne pas s'adapter assez rapidement aux exigences d'infrastructure du nouveau monde axé sur les données peut coûter aux entreprises de médias et de divertissement un certain profit. L'intelligence artificielle (IA) est le seul moyen fiable d'analyser de grands volumes de données et de faire des prédictions pour un comportement précis des consommateurs.

L'IA permet aux entreprises d'obtenir des informations nuancées pour des segments de consommateurs et des personnalités spécifiques plutôt que de se concentrer uniquement sur les impressions et les CTR (taux de clics). L'analytique avancée peut être utilisée pour favoriser une véritable personnalisation.

Investir dans des technologies de données modernes et à jour et réorganiser les processus commerciaux pour refléter les objectifs axés sur les données est impératif pour l'industrie des médias et du divertissement. C'est le moment pour les entreprises d'adopter une approche programmatique en matière de dépenses médiatiques et de contenu de programmation.

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