Comment la science des données dans la transformation de l'industrie cinématographique ?

La science des données, armée de technologies pionnières telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, crée des vagues de transformation dans tous les domaines de l'industrie. Du secteur informatique à la santé en passant par la gouvernance, le Big Data et le Data Analytics remodèlent les processus métier habituels pour faire place à des processus innovants et « intuitifs ».

Nous disons intuitif car la plus grande force de la science des données est qu'elle exploite les données pour obtenir des informations utiles sur l'état d'esprit du client et la situation du marché.

Le Big Data fait référence à de grandes quantités de données recueillies à partir de plusieurs sources telles que les médias sociaux, les sources de données publiques et les bases de données d'entreprise, après quoi elles sont analysées à l'aide de techniques et d'outils d'IA/ML pour effectuer des prédictions précises basées sur des données.

Depuis que le Big Data est sur le devant de la scène, il est devenu une attraction majeure pour les entreprises et les organisations. Chaque entreprise souhaite tirer parti du potentiel du Big Data pour extraire des informations précieuses cachées dans les données et utiliser ces informations pour façonner les décisions commerciales futures.

Poursuivant sa tradition d'expansion, Data Science a également atteint l'industrie cinématographique. La science des données dans l'industrie cinématographique vise à tirer parti du Big Data et de l'analyse prédictive pour offrir une expérience utilisateur hautement personnalisée, prédire les préférences des clients, trouver des moyens d'optimiser le contenu et faire un éventail de prédictions qui peuvent aider à minimiser les pertes.

Science des données dans l'industrie cinématographique

Data Analytics change la donne pour l'avenir de l'industrie cinématographique. Une prise de décision éclairée est essentielle au succès d'un film / d'une émission. Par conséquent, l'acquisition de données pertinentes et de haute qualité sur l'industrie et les clients peut être excellente pour la fidélisation de la clientèle et l'augmentation des bénéfices.

L'analyse prédictive peut aider les cinéastes/producteurs, les sociétés de production et les responsables marketing à comprendre les habitudes et les goûts des téléspectateurs, à prévoir les tendances avant la sortie et, surtout, à prendre des décisions axées sur les données.

Certains des principaux paramètres que les experts d'Analytics utilisent pour prédire le succès d'un film/émission de télévision sont la valeur des stars, la popularité et le sentiment créé par celui-ci parmi lesquels un segment particulier de l'audience. En analysant ces informations, les experts Analytics peuvent se faire une idée générale du buzz avant la sortie et aider les cinéastes et les producteurs à façonner les stratégies de production et de marketing en conséquence.

L'une des plus grandes garanties ou forces motrices du succès d'un film est de prédire avec précision ce que le public attend du film ou veut y voir. En 2018, 20th Century Fox (maintenant acquise par Walt Disney) a révélé comment elle utilise ML pour analyser le contenu des bandes-annonces de films.

En combinant les serveurs Google et TensorFlow, 20th Century Fox a développé Merlin , un " système expérimental de prédiction et de recommandation de fréquentation de films". Lors d'un test, Merlin a analysé la bande-annonce de "Logan" pour prédire d'autres films susceptibles d'intéresser les téléspectateurs de "Logan". Étonnamment, onze des vingt prédictions faites par Merlin étaient correctes !

Ainsi, en collectant des données pertinentes à partir de diverses bandes-annonces de films et en comparant et en analysant ces bandes-annonces, Merlin peut prédire quel type de films pourrait intéresser les personnes qui ont regardé une bande-annonce de film particulière. Sur les vingt prédictions de Merlin, cinq des films réels étaient des chartbusters -

• Batman contre Superman : L'aube de la justice
• John Wick: Chapitre 2
• X-Men : Apocalypse
• Docteur étrange
• Escouade suicide

L'analyse de Merlin de la bande-annonce de Logan a souligné que le public était intéressé par les films de super-héros mettant en vedette un "acteur masculin robuste". Et même si les capacités prédictives de Merlin ne sont pas parfaites, c'est certainement un excellent exemple de l'évolution de la science des données au cours de la dernière décennie.

Comment la science des données peut-elle aider l'industrie cinématographique ?

Voici comment la science des données aide l'industrie cinématographique :

1) Choisissez le bon casting

Choisir le bon acteur pour un rôle particulier est l'une des décisions les plus difficiles à prendre dans un film. On ne peut s'empêcher de se demander, et si au lieu de l'acteur X, l'acteur Y jouait un certain rôle, cela aurait-il autant de succès ? Par exemple, si Leonardo Di Caprio jouait le rôle du capitaine Jack Sparrow au lieu de Johnny Depp, conviendrait-il mieux au rôle ?

Grâce aux progrès de la science des données, vous n'avez plus à vous poser de questions, vous pouvez obtenir des résultats concrets. Cinelytic est une plate-forme qui utilise ML pour prédire les performances d'un film au box-office si un membre de sa distribution est remplacé par quelqu'un d'autre.

Il utilise des données historiques des performances cinématographiques passées des acteurs et les associe au talent de l'acteur ainsi qu'au thème et au genre du film en question pour savoir si un acteur serait apte à jouer un rôle spécifique dans un film.

2) Analyse du scénario

L'utilisation de l'IA/ML pour analyser le scénario des films peut grandement contribuer à améliorer la qualité des films. ScriptBook en est un excellent exemple. Il peut analyser les scripts de films et vous fournir un rapport détaillé en quelques minutes.

Tout ce que vous avez à faire est de charger un fichier PDF d'un script de film dans ScriptBook, et il générera un rapport d'analyse en seulement cinq minutes. Le rapport contiendra l'analyse des personnages du film, les protagonistes et les antagonistes, le quotient émotionnel des personnages individuels, la classification par âge du film, le public cible du film et les performances possibles au box-office.

3) Améliorer les performances des annonces

Selon une étude récente de l'Université de l'Iowa, l'analyse prédictive peut analyser tous les aspects des campagnes publicitaires de films pour un meilleur succès marketing. L'analyse de régression de l'étude a mis en évidence les facteurs les plus cruciaux pour le succès d'un film.

Grâce aux techniques de la science des données, les cinéastes et les spécialistes du marketing peuvent désormais prédire les performances de leur campagne publicitaire avant même de la lancer. En 2018, Walt Disney l'a prouvé avec "Solo : A Star Wars Story". Alors que le film a été réalisé avec un budget de 250 millions de dollars, il a lamentablement échoué au box-office.

Cependant, le film a réussi à gagner environ 213 millions de dollars. Comment? Des revenus générés par sa campagne publicitaire. La publicité pour le film est sortie bien avant le teaser (un mois plus tôt) et a battu son plein.

4) Recommandations personnalisées

Les plates-formes de streaming de contenu vidéo comme Amazon, Netflix et Hulu exploitent depuis longtemps la puissance des moteurs de recommandation pour créer des recommandations personnalisées pour les clients individuels.

Ces plates-formes exploitent les données pour comprendre le type de contenu avec lequel un utilisateur résonne le plus et créent une liste exclusive pour l'utilisateur en fonction de ses goûts, de ses goûts et de ses modèles de recherche.

Si l'industrie cinématographique utilisait les données des clients pour mieux comprendre leurs demandes, la moitié du problème serait résolue. Les cinéastes sauraient sur quel contenu ils devraient baser leurs films et quel genre de films fonctionneraient bien au box-office.

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Pensées finales

Ainsi, la science des données recèle un immense potentiel pour l'industrie cinématographique. Avec les bonnes données à leur disposition et les bons outils de science des données, les scientifiques des données peuvent aider les cinéastes à surmonter de nombreux défis liés au processus de réalisation d'un film.

Il peut faire des prédictions presque précises liées au box-office, créer des campagnes de marketing ciblées, choisir le bon casting pour un film, et bien plus encore.

À l'avenir, à mesure que la science des données progressera encore, nous pouvons nous attendre à de nombreuses autres choses aussi intrigantes dans l'industrie cinématographique.