ビッグデータと分析–メディアとエンターテインメントの破壊者
公開: 2020-04-18Netflixは、次に何を見るべきかを予測して提案することができます。 オンラインでバッグを検索した場合は、Facebookでバッグ関連の広告をたくさん用意してください。 Cleartripでモルディブへのチケットを購入しましたか？ 今後数日間のオンライン体験を通じて、この目的地に関する情報を確実に確認できます。 これらは、データと分析がメディアとエンターテインメントと交差するほんの一握りの例です。 すべての業界で、ビッグデータアプリケーションは現在と未来を変えています。
過去10年間で、メディアおよびエンターテインメント業界は、コンテンツの作成、マーケティング、および配布の方法について大きな進歩を遂げました。 業界でデータと分析を使用するさまざまな傾向、課題、および機会について深く掘り下げてみましょう。
目次
序章
今日のインターネットに精通した消費者は、デスクトップ、電話、タブレット、テレビなど、いつでもどこでもコンテンツを検索してアクセスできます。 その結果、ブランド、パブリッシャー、放送局、ニュースチャンネル、さらにはゲーム会社でさえ、適切な顧客に適切なタイミングで到達するために、新しいデジタル制作、マルチチャネル広告、および配信戦略を実行するという極度のプレッシャーにさらされています。
彼らは、消費者のメディア消費の好みと関連する行動を詳細に理解して、雑然としたものから自分たちを差別化する方法を見つける必要があります。 メディアの状況にも変化があり、アナログからデジタルコンテンツへの大幅なシフトにより、コンテンツを収益化し、新しい製品やサービスを特定する機会が提供されています。 これは、メディアおよびエンターテインメント企業がビッグデータ資産を活用して、これまで以上に正確で収益性の高いカスタマーエンゲージメントを実現するのに最適な時期です。
トレンド
データの収集と分析は、メディアおよびエンターテインメント業界にとって目新しいものではありません。 これらの企業は、レビューを読み、顧客にインタビューし、グループディスカッションに焦点を合わせ、テレビやチャートのランキングを追跡および分析して、顧客データと洞察を得る必要があった時期がありました。 このプロセスは、ビッグデータと分析ツールの助けを借りてはるかに簡単になりました。 現在、企業は、コンテンツ、価格設定、マーケティング、および配信戦略を微調整するために、すべてのデバイスとメディアタイプにわたるクリック、ビュー、エンゲージメント、およびシェアを追跡できます。
世界中のメディアおよびエンターテインメント企業がデータを使用する方法のいくつかは次のとおりです。
1.顧客が何を望んでいるかを予測する
持続的なデータ収集と分析により、企業は視聴履歴、評価、検索、レビュー、場所、デバイスデータ、クリックストリーム、ログファイル、ソーシャルメディアの感情に基づいて視聴者の関心を予測できます。 このデータを顧客の感情分析と組み合わせて利用することで、企業は適切なコンテンツを作成し、適切なオーディエンスに配信できます。
自然言語処理（NLP）は、ポジティブおよびネガティブな言語表現を測定するアルゴリズムの助けを借りて、正確な顧客感情分析を保証します。 アルゴリズムは、感情によって投稿、メッセージ、会話の断片を分類し、感情を定義することができ、企業はこのデータを活用して、それに応じてコンテンツを微調整または作成できます。
Netflixの場合、同社は1億6700万人の加入者からのデータを活用し、データ分析モデルを使用して顧客の行動と購入パターンを分析しています。 次に、その情報を使用して、加入者の好みに基づいて映画やテレビ番組を推奨します。 NetflixでのデータサイエンスとMLのアプリケーションの詳細については、詳細をご覧ください。
2.スケジューリングと最適化
メディアおよびエンターテインメント企業は、ビッグデータを使用して、顧客がコンテンツを表示する可能性が最も高い時期と、コンテンツを表示するために使用するデバイスを理解できます。 ビッグデータのスケーラビリティにより、PINコードおよびデバイスレベルで情報にアクセスして、ローカライズされた配布を行うことができます。 これは、ソーシャルメディアのコンテキストだけでなく、ストリーミングメディアサービス、TV、およびゲームプラットフォームでのコンテンツのプログラミングでも使用されます。
3.顧客の獲得と解約
サブスクリプションとサブスクリプションパターンは、メディアおよびエンターテインメント企業で最も研究されているデータセットの1つです。 これにより、顧客を引き付けて維持するための最良の販促および製品戦略を開発できます。 通話の詳細記録、電子メール、ソーシャルメディアの感情は、顧客の関心と、保持の問題がある場合はその理由を明らかにする3つの主要なチャネルです。
1億5000万人以上のアクティブユーザーを抱える世界最大のオンデマンド音楽サービスであるSpotifyは、 600ギガバイトを超えるデータを精査して、アルゴリズムを完成させ、顧客体験を改善し、洞察を推定することを学びます。
また、Spotifyは常にウェブをクロールして、音楽に関するブログ投稿やその他のコンテンツを探し、特定のアーティストや曲について人々が何を言っているかを理解します。 これにより、同社はプラットフォームの「推奨プレイリスト」、「発見」、「洞察」セクションで顧客に価値を創造し、パーソナライズされたコンテンツをキュレートすることができます。 当然、これは顧客獲得に直接影響を及ぼし、解約を遅らせます。
4.広告ターゲティング
すべての業界にとって、適切な状況、適切なタイミング、適切なプラットフォームで消費者にリーチすることが不可欠です。 インターネット上のコンテンツへのアクセスと消費により、デジタルメディアは複雑で常に変化しています。 従来の人口統計データとともに使用した場合の消費パターンのデータ分析は、パーソナライズされた広告の洞察を提供できます。
ビッグデータアプリケーションは、顧客のマイクロセグメンテーションによる複雑なコンテンツ消費行動にもかかわらず、広告ターゲティングを常に改善します。 たとえば、消費者は複数のデバイス上のコンテンツにアクセスするため、ビッグデータの洞察は、消費者が2番目の画面を使用するタイミングを理解するのに役立ち、デバイス間でキャンペーンを最適化できます。 これは、メディアおよびエンターテインメント企業がデジタルコンバージョン率を高めるのに役立ちます。
5.コンテンツの現金化
ビッグデータは、メディアやエンターテインメント企業が追加の収入源を生み出すのにも役立ちます。 たとえば、これらの洞察は、割引やより長いサブスクリプションを提供することにより、消費者の行動を奨励する新しい方法を示唆する可能性があります。 ビッグデータは、企業が新しい製品やサービスの機会を特定するのにも役立ちます。
2018年、DisneyはReliance Jio Infocommと契約を結び、JioCinemaとJioのデジタルアプリがプラットフォーム上でコンテンツを提供できるようにしました。 JioCinemaは、映画、アニメーション、シリーズにまたがるコンテンツを含む専用のディズニーブランドのセクションをホームページでホストしています。 ディズニーにとって、これは収益源を広げるための素晴らしい方法でした。 ポップカルチャーにおけるビッグデータのアプリケーションについてもっと読む。
メディアおよびエンターテインメント企業は、次のツールのいくつかを使用して、データを合理化し、有効な洞察を導き出します。
- Hadoop
Hadoopは、コンピューターのクラスター全体で大量のデータの信頼性の高い分散処理を可能にするオープンソースフレームワークです。 実際、Netflixのデータ構造には、Hadoop、Hive、Pigと、その他の従来のビジネスインテリジェンスも含まれています。
- Qubole
Quboleは、データのアクティブ化に焦点を当てた機械学習モデルを開発するクラウドネイティブのデータプラットフォームです。 あらゆるタイプのデータセットを処理して、洞察を抽出し、人工知能ベースのアプリケーションを構築できます。
- HPCC
これは、データ処理のための単一のプラットフォームとアーキテクチャを提供するオープンソースツールです。
- Apache Cassandra
Cassandraは、無料のオープンソースのNoSQL分散データベース管理システムであり、コモディティサーバー全体で大量の非構造化データを処理できます。
- MongoDB
このデータベース管理ツールは、クエリとインデックス作成の機能を提供するクロスプラットフォームのドキュメントデータベースです。
企業が使用するその他のビッグデータツールとソフトウェアには、Apache Storm、Couch DB、Statwing、Flink、Pentaho、Hive、Rapidminer、Cloudera、Openrefine、DataCleaner、Neo4j、Apache SAMOA、Teradata、Tableauがあります。
課題
メディアやエンターテインメント企業がデータ主導の旅を加速するのに役立つ新しいテクノロジーとツールが毎月登場しています。 これは、マーケターにとって確かにいくつかの課題をもたらします。 これらの問題のいくつかを以下に示します。
1.考え方の変化
コンテンツの作成者とマーケターは、データインサイトの使用において大きな進歩を遂げましたが、それでも、認識、ブランディング、獲得、保持、および忠誠のサイロで顧客の旅を見ることができます。 これらの領域をスムーズな連続体ではなく、別個の別個の段階と見なすと、予算支出に関連する問題が発生します。 組織構造は、各チームに古い考え方に従って成果物と予算が与えられるようになっていますが、時間の必要性は異なる場合があります。
2.高速インターネットの普及率が低い
2020年1月現在、45.4億人（世界人口の59％）がインターネットを積極的に利用していますが、多くの国では依然として高速インターネットが課題となっています。 インターネットユーザーの観点からは、中国、インド、米国がトップの国ですが、特にインドでは4G接続が途絶えています。 これにより、予算とプログラミングが大幅に遅れる可能性があります。
3.統合の欠如
一部の企業は、依然としてディスプレイ、ビデオ、モバイル、ソーシャル、ネイティブの流通チャネルとマーケティングチャネルを別々に扱っています。 各チャネルは、個別の主要業績評価指標（KPI）を使用して追跡されます。 目標視聴率（TRP）とクリックスルー率（CTR）が成功指標を支配しているため、メディア企業はコンテンツが業績に与える影響をすぐに把握することはできません。
デジタル時代が本当に世界のすべての地域に到来する時間はまだあります。 インドの消費パターンに関して真実かもしれないことは、米国には関係がないかもしれません。
4.結果指向の指標の緊急性
迅速な結果を達成するために、ほとんどのメディア企業は、設計によりオムニチャネルになるように組織化し始めています。 多くの場合、1人のユーザーだけがすべての画面（テレビ、電話、タブレット）を表示しているため、企業はそれに応じてKPIを微調整する必要があります。 また、正確性と傾向について十分な量のデータと洞察を引き出すには、かなりの待ち時間があります。 顧客の心を支配しようと急いでいると、企業はより長期的な結果をもたらすより永続的な洞察を見逃す可能性があります。
5.データプライバシーの懸念
ここ数年、多くの企業がデータ侵害や個人情報の漏洩で告発されています。 Adobe、Dubsmash、LinkedIn、Facebookは、最近スキャナーの対象となった企業の一部です。 その結果、消費者は自分のデータに対してより敏感になり、データがどのように使用されるかについて懸念しています。
世界中で、政策立案者はこれらの問題に取り組み、個人データを扱う業界向けの規制を実施しています。 このような課題は、十分なユーザーデータを蓄積することになると問題を引き起こす可能性があり、それなしでは正確な分析を実行できません。
機会
ビッグデータの使用においてメディアおよびエンターテインメント業界が直面する課題にもかかわらず、何年にもわたっていくつかの機会が生まれてきました。 これらの機会のほとんどは、クラウドインフラストラクチャと人工知能に組み込まれています。 企業とそのインフラストラクチャの遺産は、データと分析の途方もない速度への対応として、急速に拡大することを制限する可能性があります。 これにより、クラウドテクノロジーの使用は避けられません。
クラウドテクノロジーは、大規模な組織が膨大なサイズのデータと大規模なコンピューティングの課題に対処するのに役立ちます。 新しいデータ駆動型の世界のインフラストラクチャ要件に十分迅速に適応できないと、メディアおよびエンターテインメント企業に一定の利益がもたらされる可能性があります。 人工知能（AI）は、大量のデータを分析し、正確な消費者行動を予測するための唯一の信頼できる方法です。
AIを使用すると、企業は、インプレッションとCTR（クリックスルー率）だけに焦点を合わせるのではなく、特定の消費者セグメントとペルソナの微妙な洞察を引き出すことができます。 高度な分析を使用して、真のパーソナライズを推進できます。
メディアおよびエンターテインメント業界では、最新のデータテクノロジーに投資し、データ主導の目的を反映するようにビジネスプロセスを刷新することが不可欠です。 これは、企業がメディア支出とプログラミングコンテンツの両方に対してプログラマティックファーストのアプローチを取る時です。
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