Big Data e analisi: i perturbatori dei media e dell'intrattenimento

Netflix è in grado di prevedere e suggerire cosa dovresti guardare dopo. Se hai cercato una borsa online, preparati per una sfilza di annunci relativi alla borsa su Facebook. Hai acquistato un biglietto per le Maldive con Cleartrip? Puoi essere sicuro di vedere le informazioni su questa destinazione durante la tua esperienza online per i prossimi giorni. Questi sono solo alcuni esempi in cui dati e analisi intersecano media e intrattenimento. In ogni settore, le applicazioni Big Data stanno cambiando il presente e il futuro.

Nell'ultimo decennio, l'industria dei media e dell'intrattenimento ha fatto grandi progressi nel modo in cui i contenuti vengono creati, commercializzati e distribuiti. Immergiamoci in profondità nelle diverse tendenze, sfide e opportunità dell'utilizzo di dati e analisi nel settore.

introduzione

I consumatori esperti di Internet di oggi cercano e accedono ai contenuti ovunque e in qualsiasi momento: sul desktop, sul telefono, sui tablet e sulla TV. Di conseguenza, i marchi, gli editori, le emittenti, i canali di notizie e persino le società di gioco sono sottoposti a pressioni estreme per eseguire nuove strategie di produzione digitale, pubblicità multicanale e distribuzione per raggiungere il cliente giusto al momento giusto.

Devono avere una comprensione dettagliata delle preferenze di consumo dei media e dei comportamenti correlati dei consumatori per trovare un modo per differenziarsi dal disordine. C'è anche un cambiamento nel panorama dei media, con un massiccio spostamento verso i contenuti digitali dall'analogico, offrendo opportunità per monetizzare i contenuti e identificare nuovi prodotti e servizi. Questo è il momento migliore per le società di media e intrattenimento per sfruttare le loro risorse di big data per un coinvolgimento dei clienti più accurato e redditizio che mai.

Tendenze

La raccolta e l'analisi dei dati non è una novità nel settore dei media e dell'intrattenimento. C'è stato un tempo in cui queste aziende dovevano leggere recensioni, intervistare clienti, focalizzare discussioni di gruppo e seguire e analizzare classifiche TV e classifiche per ottenere dati e informazioni sui clienti. Questo processo è diventato molto più semplice con l'aiuto di big data e strumenti analitici. Oggi, le aziende possono tenere traccia di clic, visualizzazioni, coinvolgimento e condivisioni su tutti i dispositivi e tipi di media per modificare contenuti, prezzi, strategie di marketing e distribuzione.

Alcuni dei modi in cui i dati vengono utilizzati dalle società di media e intrattenimento in tutto il mondo sono i seguenti:

1. Prevedere cosa vuole il cliente

La raccolta e l'analisi continua dei dati consentono alle aziende di prevedere l'interesse del pubblico in base a cronologia delle visualizzazioni, valutazioni, ricerche, recensioni, posizione, dati del dispositivo, flussi di clic, file di registro e sentiment sui social media. Utilizzando questi dati insieme all'analisi del sentiment dei clienti, le aziende possono creare e distribuire il contenuto giusto al pubblico giusto.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) garantisce un'analisi accurata del sentiment dei clienti con l'aiuto di algoritmi che misurano le manifestazioni linguistiche positive e negative. Gli algoritmi sono in grado di classificare post, messaggi e frammenti di conversazione in base al sentimento e definire l'emozione, e le aziende possono sfruttare questi dati per modificare o creare contenuti di conseguenza.

Nel caso di Netflix, l'azienda sfrutta i dati dei suoi 167 milioni di abbonati e utilizza modelli di analisi dei dati per analizzare il comportamento dei clienti e i modelli di acquisto. Quindi utilizza tali informazioni per consigliare film e programmi TV in base alle preferenze degli abbonati. Leggi di più per saperne di più sulle applicazioni di Data Science e ML in Netflix.

2. Programmazione e ottimizzazione

Le società di media e intrattenimento possono utilizzare i big data per capire quando è più probabile che i clienti visualizzino i contenuti e quale dispositivo utilizzeranno per visualizzarli. Grazie alla scalabilità dei big data, è possibile accedere alle informazioni a livello di codice PIN e dispositivo per la distribuzione localizzata. Questo non viene utilizzato solo nel contesto dei social media, ma anche nella programmazione di contenuti su servizi di streaming media, TV e piattaforme di gioco.

3. Acquisizione e abbandono di clienti

I modelli di abbonamento e abbonamento sono uno dei set di dati più studiati per le società di media e intrattenimento. Con questo, possono sviluppare le migliori strategie promozionali e di prodotto per attirare e fidelizzare i clienti. I record dei dettagli delle chiamate, le e-mail e il sentimento dei social media sono i tre canali principali che rivelano l'interesse dei clienti e perché potrebbe esserci un problema di conservazione, se presente.

Spotify, il più grande servizio musicale on-demand al mondo con oltre 150 milioni di utenti attivi, perlustra più di 600 gigabyte di dati per perfezionare i suoi algoritmi e imparare a migliorare le esperienze dei clienti ed estrapolare approfondimenti.

Spotify esegue costantemente la scansione del Web alla ricerca di post di blog e altri contenuti sulla musica per capire cosa dicono le persone su artisti e canzoni specifici. In questo modo, l'azienda è in grado di creare valore per i clienti e curare contenuti personalizzati nelle sezioni "Playlist consigliate", "Scopri" e "Insights" della piattaforma. Naturalmente, questo ha un impatto diretto sull'acquisizione dei clienti e rallenta l'abbandono.

4. Targeting degli annunci

È fondamentale che ogni settore raggiunga il consumatore nel contesto giusto, al momento giusto e sulla piattaforma giusta. L'accesso e il consumo di contenuti su Internet ha reso i media digitali complessi e in continua evoluzione. L'analisi dei dati dei modelli di consumo, se utilizzata con i dati demografici tradizionali, può offrire spunti per la pubblicità personalizzata.

Le applicazioni per i big data migliorano costantemente il targeting degli annunci nonostante i comportamenti complessi di consumo dei contenuti dovuti alla microsegmentazione dei clienti. Ad esempio, poiché i consumatori accedono ai contenuti su più dispositivi, le informazioni dettagliate sui big data possono essere utili per comprendere quando i consumatori utilizzano un secondo schermo in modo che le campagne possano essere ottimizzate su tutti i dispositivi. Questo può aiutare le società di media e intrattenimento ad aumentare i tassi di conversione digitale.

5. Monetizzazione dei contenuti

I big data possono anche aiutare le società di media e intrattenimento a generare ulteriori fonti di reddito. Ad esempio, queste informazioni possono suggerire nuovi modi per incentivare il comportamento dei consumatori offrendo sconti e abbonamenti più lunghi. I big data possono anche aiutare le aziende a identificare un'opportunità per un nuovo prodotto o servizio.

Nel 2018, la Disney ha firmato un accordo con Reliance Jio Infocomm per consentire a JioCinema e all'app digitale di Jio di offrire i suoi contenuti sulla sua piattaforma. JioCinema ospita una sezione dedicata al marchio Disney sulla home page con contenuti che abbracciano film, animazione e serie. Per la Disney, questo è stato un ottimo modo per ampliare il flusso di entrate. Ulteriori informazioni sulle applicazioni dei big data nella cultura pop.

Le società di media e intrattenimento utilizzano alcuni dei seguenti strumenti per ottimizzare i dati e ricavare informazioni valide:

• Hadoop

Hadoop è un framework open source che consente l'elaborazione distribuita affidabile di grandi volumi di dati su cluster di computer. In effetti, la struttura dei dati di Netflix include anche Hadoop, Hive e Pig con altre business intelligence tradizionali

• Qubolè

Qubole è una piattaforma dati cloud-native che sviluppa un modello di machine learning incentrato sull'attivazione dei dati. Può elaborare tutti i tipi di set di dati per estrarre informazioni dettagliate e creare applicazioni basate sull'intelligenza artificiale.

• HPCC

Questo è uno strumento open source che fornisce un'unica piattaforma e architettura per l'elaborazione dei dati.

• Apache Cassandra

Cassandra è un sistema di gestione di database distribuito NoSQL gratuito e open source in grado di gestire un volume elevato di dati non strutturati su server di base.

• MongoDB

Questo strumento di gestione del database è un database di documenti multipiattaforma che fornisce funzionalità per l'esecuzione di query e l'indicizzazione.

Alcuni degli altri strumenti e software per big data utilizzati dalle aziende sono Apache Storm, Couch DB, Statwing, Flink, Pentaho, Hive, Rapidminer, Cloudera, Openrefine, DataCleaner, Neo4j, Apache SAMOA, Teradata e Tableau.

Sfide

Ogni mese emergono nuove tecnologie e strumenti per aiutare le aziende dei media e dell'intrattenimento ad accelerare i loro viaggi basati sui dati. Questo sicuramente porrà alcune sfide ai marketer. Alcuni di questi problemi sono elencati di seguito:

1. Cambio di mentalità

Sebbene i creatori di contenuti e gli esperti di marketing abbiano fatto grandi progressi nell'utilizzo delle informazioni dettagliate sui dati, continuano a vedere il percorso del cliente in silos di consapevolezza, branding, acquisizione, fidelizzazione e fidelizzazione. Considerare queste aree come fasi separate e distinte piuttosto che come un continuum regolare porta a problemi relativi alle spese di bilancio. Le strutture organizzative sono tali che a ogni squadra possono essere forniti risultati e budget secondo la vecchia mentalità, ma la necessità dell'ora potrebbe essere diversa.

2. Bassa penetrazione di Internet ad alta velocità

Anche se a gennaio 2020 4,54 miliardi di persone (il 59% della popolazione mondiale) utilizzano Internet attivamente, Internet ad alta velocità rappresenta ancora una sfida in molti paesi. Cina, India e Stati Uniti sono i primi paesi in termini di utenti di Internet, ma la connettività 4G rimane frammentata, soprattutto in India. Questo può buttare fuori budget e programmazione con un ampio margine.

3. Mancanza di consolidamento

Alcune aziende trattano ancora separatamente i canali di distribuzione e marketing display, video, mobile, social e nativi. Ogni canale viene monitorato utilizzando indicatori chiave di prestazione (KPI) separati. Con i punti di valutazione target (TRP) e le percentuali di clic (CTR) che dominano le metriche di successo, le aziende dei media non sono in grado di cogliere immediatamente gli effetti dei contenuti sui risultati aziendali.

C'è ancora tempo perché l'era digitale sia davvero arrivata in tutte le parti del mondo. Ciò che potrebbe essere vero in termini di modelli di consumo per l'India potrebbe non essere rilevante per gli Stati Uniti.

4. Urgenza per metriche orientate ai risultati

Nella ricerca di risultati rapidi, la maggior parte delle società di media sta iniziando a organizzarsi per diventare omnicanale in base alla progettazione. Poiché molte volte solo una persona visualizza tutti gli schermi (TV, telefono e tablet), le aziende hanno bisogno di modificare i propri KPI di conseguenza. C'è anche un tempo di attesa significativo per attingere ampi volumi di dati e approfondimenti per accuratezza e tendenze. Nella fretta di dominare le menti dei clienti, le aziende potrebbero perdere informazioni più durature che hanno risultati più a lungo termine.

5. Problemi di riservatezza dei dati

Negli ultimi anni, molte aziende sono state accusate di violazione dei dati e divulgazione di informazioni personali. Adobe, Dubsmash, LinkedIn e Facebook sono alcune delle aziende che sono recentemente passate sotto lo scanner. Di conseguenza, i consumatori sono diventati più sensibili ai propri dati e sono preoccupati per come verranno utilizzati.

In tutto il mondo, i responsabili politici hanno affrontato questi problemi e hanno implementato normative per i settori che gestiscono dati personali. Una tale sfida può porre problemi quando si tratta di accumulare dati utente sufficienti, senza i quali non è possibile eseguire analisi accurate.

Opportunità

Nonostante le sfide affrontate dall'industria dei media e dell'intrattenimento nell'utilizzo dei big data, nel corso degli anni sono emerse diverse opportunità. La maggior parte di queste opportunità sono integrate nell'infrastruttura cloud e nell'intelligenza artificiale. L'eredità di un'azienda e della sua infrastruttura può limitarne la rapida scalabilità in risposta alla velocità vertiginosa di dati e analisi. Ciò rende inevitabile l'uso delle tecnologie cloud.

Le tecnologie cloud possono aiutare le grandi organizzazioni a gestire l'enorme dimensione dei dati e le enormi sfide informatiche. Non riuscire ad adattarsi abbastanza rapidamente ai requisiti infrastrutturali del nuovo mondo basato sui dati può costare alle aziende dei media e dell'intrattenimento una certa quantità di profitto. L'intelligenza artificiale (AI) è l'unico modo affidabile per analizzare grandi volumi di dati e fare previsioni per un comportamento accurato dei consumatori.

L'intelligenza artificiale consente alle aziende di ricavare approfondimenti sfumati per segmenti di consumatori e persona specifici anziché concentrarsi solo su impressioni e CTR (percentuali di clic). L'analisi avanzata può essere utilizzata per guidare la vera personalizzazione.

Investire in tecnologie di dati moderne e aggiornate e rinnovare i processi aziendali per riflettere gli obiettivi basati sui dati è fondamentale per l'industria dei media e dell'intrattenimento. Questo è il momento per le aziende di adottare un approccio programmatic first sia alla spesa per i media che ai contenuti di programmazione.

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