Big Data i analityka – zakłócacze mediów i rozrywki

Netflix jest w stanie przewidzieć i zasugerować, co powinieneś obejrzeć dalej. Jeśli szukałeś torby online, przygotuj się na mnóstwo reklam związanych z torbami na Facebooku. Kupiłeś bilet na Malediwy na Cleartrip? Możesz mieć pewność, że przez kilka następnych dni będziesz widzieć informacje o tym miejscu docelowym przez cały czas korzystania z Internetu. To tylko kilka przykładów, w których dane i analizy krzyżują się z mediami i rozrywką. W każdej branży aplikacje Big Data zmieniają teraźniejszość i przyszłość.

W ciągu ostatniej dekady branża medialna i rozrywkowa poczyniła ogromne postępy w zakresie tworzenia, marketingu i dystrybucji treści. Zagłębmy się w różne trendy, wyzwania i możliwości wykorzystania danych i analiz w branży.

Wstęp

Dzisiejsi użytkownicy korzystający z Internetu wyszukują i uzyskują dostęp do treści w dowolnym miejscu i czasie — na komputerze, telefonie, tablecie i telewizorze. W rezultacie marki, wydawcy, nadawcy, kanały informacyjne, a nawet firmy zajmujące się grami są pod ogromną presją, aby wdrażać nową produkcję cyfrową, wielokanałowe strategie reklamowe i dystrybucyjne, aby dotrzeć do właściwego klienta we właściwym czasie.

Aby znaleźć sposób na odróżnienie się od bałaganu, muszą oni szczegółowo rozumieć preferencje konsumentów związane z konsumpcją mediów i związane z nimi zachowania. Następuje również zmiana w krajobrazie medialnym, z masowym przejściem na treści cyfrowe z analogowych, co daje możliwości monetyzacji treści i identyfikowania nowych produktów i usług. To najlepszy czas dla firm z branży mediów i rozrywki, aby wykorzystać swoje zasoby Big Data w celu dokładniejszego i bardziej zyskownego zaangażowania klientów niż kiedykolwiek wcześniej.

Trendy

Gromadzenie i analiza danych nie jest nowością w branży medialnej i rozrywkowej. Był czas, kiedy firmy te musiały czytać recenzje, przeprowadzać wywiady z klientami, koncentrować się na dyskusjach grupowych oraz śledzić i analizować rankingi telewizyjne i wykresy, aby uzyskać dane i wgląd w dane klientów. Proces ten stał się znacznie prostszy dzięki pomocy big data i narzędzi analitycznych. Obecnie firmy mogą śledzić kliknięcia, wyświetlenia, zaangażowanie i udostępnienia na wszystkich urządzeniach i rodzajach mediów w celu dostosowania treści, cen, strategii marketingowych i dystrybucyjnych.

Oto niektóre ze sposobów wykorzystywania danych przez firmy medialne i rozrywkowe na całym świecie:

1. Przewidywanie, czego chce klient

Stałe zbieranie i analiza danych pozwala firmom przewidywać zainteresowanie odbiorców na podstawie historii oglądania, ocen, wyszukiwań, recenzji, lokalizacji, danych urządzeń, strumieni kliknięć, plików dziennika i nastrojów w mediach społecznościowych. Wykorzystując te dane w połączeniu z analizą nastrojów klientów, firmy mogą tworzyć i dystrybuować odpowiednie treści do właściwych odbiorców.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) gwarantuje dokładną analizę sentymentu klientów za pomocą algorytmów, które mierzą pozytywne i negatywne przejawy języka. Algorytmy są w stanie klasyfikować posty, wiadomości i fragmenty rozmów według nastrojów i definiować emocje, a firmy mogą wykorzystać te dane do odpowiedniego dostosowania lub tworzenia treści.

W przypadku Netflix firma wykorzystuje dane od 167 milionów subskrybentów i wykorzystuje modele analizy danych do analizy zachowań klientów i wzorców zakupowych. Następnie wykorzystuje te informacje do polecania filmów i programów telewizyjnych na podstawie preferencji ich subskrybentów. Przeczytaj więcej, aby dowiedzieć się więcej o zastosowaniach Data Science i ML w Netflix.

2. Planowanie i optymalizacja

Firmy medialne i rozrywkowe mogą wykorzystywać big data, aby zrozumieć, kiedy klienci z największym prawdopodobieństwem będą oglądać treści i jakiego urządzenia będą używać do ich przeglądania. Dzięki skalowalności danych big data można uzyskać dostęp do informacji na poziomie kodu PIN i urządzenia w celu dystrybucji zlokalizowanej. Jest to wykorzystywane nie tylko w kontekście mediów społecznościowych, ale także w programowaniu treści w serwisach streamingowych, telewizji i platformach gier.

3. Pozyskiwanie klientów i churn

Wzorce subskrypcji i subskrypcji to jeden z najczęściej badanych zbiorów danych dla firm z branży medialnej i rozrywkowej. Dzięki temu mogą opracować najlepsze strategie promocyjne i produktowe, aby przyciągnąć i zatrzymać klientów. Zapisy szczegółów połączeń, e-maile i nastroje w mediach społecznościowych to trzy główne kanały, które ujawniają zainteresowanie klientów i wyjaśniają, dlaczego może wystąpić problem z utrzymaniem, jeśli taki istnieje.

Spotify, największy na świecie serwis muzyczny na żądanie, z ponad 150 milionami aktywnych użytkowników, przeszukuje ponad 600 gigabajtów danych , aby udoskonalić swoje algorytmy i uczyć się, jak poprawiać wrażenia klientów i ekstrapolować spostrzeżenia.

Spotify stale przeszukuje sieć w poszukiwaniu postów na blogach i innych treści o muzyce, aby zrozumieć, co ludzie mówią o konkretnych artystach i piosenkach. W ten sposób firma może tworzyć wartość dla klientów i wybierać spersonalizowane treści w sekcjach „Polecane playlisty”, „Odkryj” i „Wgląd” na platformie. Oczywiście ma to bezpośredni wpływ na pozyskiwanie klientów i spowalnia churn.

4. Kierowanie reklam

Każda branża musi koniecznie dotrzeć do konsumenta we właściwym kontekście, we właściwym czasie i na właściwej platformie. Dostęp i konsumpcja treści w Internecie sprawiły, że media cyfrowe są złożone i ciągle się zmieniają. Analiza danych wzorców konsumpcji w połączeniu z tradycyjnymi danymi demograficznymi może zapewnić wgląd w spersonalizowaną reklamę.

Aplikacje Big Data stale poprawiają targetowanie reklam pomimo złożonych zachowań związanych z konsumpcją treści poprzez mikrosegmentację klientów. Na przykład, ponieważ konsumenci uzyskują dostęp do treści na wielu urządzeniach, wgląd w dane big data może być pomocny w zrozumieniu, kiedy konsumenci korzystają z drugiego ekranu, aby można było zoptymalizować kampanie na różnych urządzeniach. Może to pomóc firmom z branży mediów i rozrywki zwiększyć współczynniki konwersji cyfrowej.

5. Monetyzacja treści

Big data może również pomóc firmom medialnym i rozrywkowym w generowaniu dodatkowych źródeł przychodów. Na przykład te spostrzeżenia mogą sugerować nowe sposoby zachęcania do zachowań konsumenckich poprzez oferowanie rabatów i dłuższych subskrypcji. Big data może również pomóc firmom w identyfikacji szansy na nowy produkt lub usługę.

W 2018 roku Disney podpisał umowę z Reliance Jio Infocomm, aby umożliwić JioCinema i cyfrowej aplikacji Jio oferowanie swoich treści na swojej platformie. JioCinema posiada na stronie głównej dedykowaną sekcję marki Disney z treściami obejmującymi filmy, animacje i seriale. Dla Disneya był to świetny sposób na poszerzenie strumienia przychodów. Przeczytaj więcej o zastosowaniach big data w popkulturze.

Firmy medialne i rozrywkowe używają niektórych z następujących narzędzi do usprawniania danych i uzyskiwania ważnych informacji:

• Hadoop

Hadoop to platforma typu open source, która umożliwia niezawodne przetwarzanie rozproszone dużych ilości danych w klastrach komputerów. W rzeczywistości struktura danych Netflix obejmuje Hadoop, Hive i Pig z innymi tradycyjnymi analizami biznesowymi

• Qubole

Qubole to natywna dla chmury platforma danych, która rozwija model uczenia maszynowego skupiający się na aktywacji danych. Może przetwarzać wszystkie rodzaje zbiorów danych w celu wyodrębniania spostrzeżeń i tworzenia aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.

• HPCC

Jest to narzędzie typu open source, które zapewnia pojedynczą platformę i architekturę przetwarzania danych.

• Apache Cassandra

Cassandra to darmowy, open source, system zarządzania rozproszoną bazą danych NoSQL, który może obsługiwać duże ilości nieustrukturyzowanych danych na serwerach standardowych.

• MongoDB

To narzędzie do zarządzania bazą danych jest wieloplatformową bazą danych dokumentów, która zapewnia funkcje do wykonywania zapytań i indeksowania.

Niektóre inne narzędzia i oprogramowanie do Big Data używane przez firmy to Apache Storm, Couch DB, Statwing, Flink, Pentaho, Hive, Rapidminer, Cloudera, Openrefine, DataCleaner, Neo4j, Apache SAMOA, Teradata i Tableau.

Wyzwania

Co miesiąc pojawiają się nowe technologie i narzędzia, aby pomóc firmom z branży mediów i rozrywki przyspieszyć ich podróże oparte na danych. To z pewnością przyniesie pewne wyzwania marketerom. Niektóre z tych problemów są wymienione poniżej:

1. Zmiana nastawienia

Chociaż twórcy treści i marketerzy poczynili ogromne postępy w korzystaniu z analizy danych, nadal widzą podróż klienta w silosach świadomości, marki, pozyskiwania, utrzymania i lojalności. Patrzenie na te obszary jako na oddzielne i odrębne etapy, a nie jako płynne kontinuum, prowadzi do problemów związanych z wydatkami budżetowymi. Struktury organizacyjne są takie, że każdy zespół może otrzymać wyniki i budżety zgodnie ze starym nastawieniem, ale potrzeba godziny może być inna.

2. Niska penetracja szybkiego Internetu

Mimo że 4,54 miliarda ludzi (59% światowej populacji) aktywnie korzysta z Internetu w styczniu 2020 r., szybki Internet nadal stanowi wyzwanie w wielu krajach. Chiny, Indie i Stany Zjednoczone to kraje o największej liczbie użytkowników Internetu, ale łączność 4G pozostaje złamana, zwłaszcza w Indiach. Może to znacznie odrzucić budżety i programowanie.

3. Brak konsolidacji

Niektóre firmy nadal oddzielnie traktują displayowe, wideo, mobilne, społecznościowe i natywne kanały dystrybucji i marketingu. Każdy kanał jest śledzony za pomocą oddzielnych kluczowych wskaźników wydajności (KPI). Ponieważ docelowe wskaźniki oceny (TRP) i współczynniki klikalności (CTR) dominują we wskaźnikach sukcesu, firmy medialne nie są w stanie natychmiast uchwycić wpływu treści na wyniki biznesowe.

Jest jeszcze czas, aby era cyfrowa naprawdę dotarła do wszystkich części świata. To, co może być prawdą w odniesieniu do wzorców konsumpcji w Indiach, może nie mieć znaczenia dla USA.

4. Pilność wskaźników zorientowanych na wyniki

W pogoni za szybkimi rezultatami większość firm medialnych zaczyna organizować się, aby z założenia stać się omni-channel. Ponieważ wiele razy tylko jedna osoba ogląda wszystkie ekrany (telewizor, telefon i tablet), firmy muszą odpowiednio dostosować swoje KPI. Istnieje również znaczny czas oczekiwania na zebranie dużej ilości danych i spostrzeżeń pod kątem dokładności i trendów. W pośpiechu, aby zdominować umysły klientów, firmy mogą przegapić trwalsze spostrzeżenia, które mają bardziej długoterminowe wyniki.

5. Obawy dotyczące prywatności danych

W ciągu ostatnich kilku lat wiele firm zostało oskarżonych o naruszenie danych i wyciek danych osobowych. Adobe, Dubsmash, LinkedIn i Facebook to tylko niektóre z firm, które ostatnio znalazły się pod skanerem. W rezultacie konsumenci stali się bardziej wrażliwi na swoje dane i obawiają się, w jaki sposób będą one wykorzystywane.

Na całym świecie decydenci zajęli się tymi problemami i wdrożyli przepisy dla branż przetwarzających dane osobowe. Takie wyzwanie może stwarzać problemy, jeśli chodzi o zgromadzenie wystarczającej ilości danych użytkownika, bez których nie można przeprowadzić dokładnej analizy.

Możliwości

Pomimo wyzwań, przed jakimi stoją media i branża rozrywkowa w korzystaniu z big data, na przestrzeni lat pojawiło się kilka możliwości. Większość z tych możliwości jest osadzona w infrastrukturze chmury i sztucznej inteligencji. Dziedzictwo firmy i jej infrastruktury może ograniczyć jej szybką skalę w odpowiedzi na zawrotną prędkość danych i analiz. To sprawia, że ​​korzystanie z technologii chmury jest nieuniknione.

Technologie chmury mogą pomóc dużym organizacjom w radzeniu sobie z ogromnym rozmiarem danych i wyzwaniami związanymi z ogromnym przetwarzaniem. Niedostateczne dostosowanie się do wymagań infrastrukturalnych w nowym świecie opartym na danych może kosztować firmy medialne i rozrywkowe pewną kwotę zysku. Sztuczna inteligencja (AI) to jedyny niezawodny sposób analizowania dużych ilości danych i przewidywania dokładnych zachowań konsumentów.

Sztuczna inteligencja pozwala firmom uzyskiwać szczegółowe informacje dotyczące określonych segmentów konsumentów i osobowości, zamiast skupiać się tylko na wyświetleniach i CTR (współczynniki klikalności). Zaawansowane analizy mogą służyć do realizowania prawdziwej personalizacji.

Inwestowanie w nowoczesne, aktualne technologie przetwarzania danych oraz modernizacja procesów biznesowych w celu odzwierciedlenia celów opartych na danych są niezbędne dla branży medialnej i rozrywkowej. Nadszedł czas, aby firmy przyjęły podejście programmatic-first zarówno do wydatków na media, jak i treści programowych.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.