Jak Data Science w przekształcaniu przemysłu filmowego?

Nauka o danych, uzbrojona w pionierskie technologie, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, tworzy fale transformacji we wszystkich dziedzinach branży. Od sektora IT po opiekę zdrowotną i zarządzanie, Big Data i analiza danych przekształcają zwykłe procesy biznesowe, aby ustąpić miejsca innowacyjnym i „intuicyjnym”.

Mówimy, że intuicyjność, ponieważ największą zaletą Data Science jest to, że wykorzystuje dane, aby uzyskać przydatny wgląd w nastawienie klienta i sytuację rynkową.

Big Data odnosi się do dużych ilości danych zebranych z wielu źródeł, takich jak media społecznościowe, publiczne źródła danych i firmowe bazy danych, po czym są analizowane przy użyciu technik i narzędzi AI/ML w celu tworzenia dokładnych prognoz opartych na danych.

Odkąd Big Data znalazła się w centrum uwagi, stała się główną atrakcją dla przedsiębiorstw i organizacji. Każda firma chce wykorzystać potencjał Big Data, aby wydobyć cenne informacje ukryte w danych i wykorzystać te spostrzeżenia do kształtowania przyszłych decyzji biznesowych.

Kontynuując tradycję ekspansji, Data Science trafiła również do przemysłu filmowego. Data Science w branży filmowej ma na celu wykorzystanie Big Data i Predictive Analytics w celu zapewnienia wysoce spersonalizowanego doświadczenia użytkownika, przewidywania preferencji klientów, znajdowania sposobów optymalizacji treści i tworzenia szeregu prognoz, które mogą pomóc zminimalizować straty.

Data Science w przemyśle filmowym

Analiza danych to przełom w przyszłości przemysłu filmowego. Świadome podejmowanie decyzji ma kluczowe znaczenie dla sukcesu filmu/programu, a zatem pozyskiwanie wysokiej jakości odpowiednich danych branżowych i klientów może być doskonałe dla utrzymania klientów i zwiększenia zysków.

Predictive Analytics może pomóc filmowcom/producentom, firmom produkcyjnym i dyrektorom marketingu w lepszym zrozumieniu nawyków widzów i lepszym smaku, przewidywaniu trendów przedpremierowych i, co najważniejsze, podejmowaniu decyzji opartych na danych.

Niektóre z głównych parametrów, których używają eksperci ds. Analytics do przewidywania sukcesu filmu/programu telewizyjnego, to liczba gwiazdek, popularność i sentyment tworzone przez ten sam segment, wśród którego konkretnego segmentu odbiorców. Analizując te spostrzeżenia, eksperci ds. Analytics mogą uzyskać ogólne pojęcie o szumie przedpremierowym i pomóc filmowcom i producentom odpowiednio ukształtować strategie produkcyjne i marketingowe.

Jedną z największych gwarancji lub sił napędowych sukcesu filmu jest dokładne przewidywanie, czego widz oczekuje od filmu lub chce w nim zobaczyć. W 2018 r. 20th Century Fox (obecnie przejęte przez Walta Disneya) ujawniło, w jaki sposób wykorzystuje ML do analizy treści zwiastunów filmowych.

Łącząc serwery Google i TensorFlow, firma 20th Century Fox opracowała Merlin , „ eksperymentalny system przewidywania i rekomendacji frekwencji w filmach”. Podczas testów Merlin przeanalizował zwiastun „Logana”, aby przewidzieć inne filmy, które mogą zainteresować widzów „Logana”. Co zaskakujące, jedenaście z dwudziestu przewidywań Merlina było słusznych!

W ten sposób, zbierając odpowiednie dane z różnych zwiastunów filmowych oraz porównując i analizując te zwiastuny, Merlin może przewidzieć, jakie filmy mogą zainteresować osoby, które obejrzały konkretny zwiastun filmu. Z dwudziestu przepowiedni Merlina pięć z rzeczywistych filmów trafiło na listę przebojów –

• Batman kontra Superman: Świt sprawiedliwości
• John Wick: Rozdział 2
• X-Men: Apokalipsa
• Doktor Strange
• Legion samobójców

Analiza zwiastuna Logana przeprowadzona przez Merlina wykazała, że ​​publiczność była zainteresowana filmami o superbohaterach, w których wystąpił „surowy męski bohater akcji”. I chociaż możliwości predykcyjne Merlina nie są doskonałe, jest to z pewnością doskonały przykład tego, jak daleko rozwinęła się nauka o danych w ciągu ostatniej dekady.

Jak Data Science może pomóc branży filmowej?

Oto jak Data Science pomaga branży filmowej:

1) Wybierz odpowiednią obsadę gwiazdy

Obsadzenie odpowiedniego aktora pasującego do konkretnej roli to jedna z najtrudniejszych decyzji, jakie trzeba podjąć w filmie. Nie sposób nie zastanowić się, co gdyby zamiast aktora X, aktor Y odegrał pewną rolę, odniósłby taki sukces? Na przykład, gdyby Leonardo Di Caprio grał rolę kapitana Jacka Sparrowa zamiast Johnny'ego Deppa, czy lepiej pasowałby do tej roli?

Dzięki postępom w Data Science nie musisz się już zastanawiać – możesz uzyskać konkretne wyniki. Cinelytic to platforma, która wykorzystuje ML do przewidywania, jak film wypadłby w kasie, gdyby członek jego obsady został zastąpiony kimś innym.

Wykorzystuje dane historyczne z poprzednich występów filmowych aktorów i dopasowuje je do talentu aktora oraz tematu i gatunku danego filmu, aby dowiedzieć się, czy aktor nadawałby się do określonej roli w filmie.

2) Analiza scenariusza

Wykorzystanie AI/ML do analizy scenariuszy filmów może w znacznym stopniu przyczynić się do poprawy jakości filmów. ScriptBook to doskonały przykład. Może analizować scenariusze filmowe i dostarczać szczegółowy raport w ciągu kilku minut.

Wszystko, co musisz zrobić, to załadować plik PDF ze skryptem filmowym do ScriptBook, a wygeneruje raport z analizy w ciągu zaledwie pięciu minut. Raport będzie zawierał analizę bohaterów filmu, bohaterów i antagonistów, iloraz emocjonalny poszczególnych bohaterów, wiek filmu, docelową widownię filmu oraz możliwy występ kasowy.

3) Zwiększanie skuteczności reklam

Według niedawnego badania przeprowadzonego przez University of Iowa, Predictive Analysis może analizować każdy aspekt kampanii reklamowych filmów, aby osiągnąć większy sukces marketingowy. Analiza regresji w badaniu wskazała na najważniejsze czynniki sukcesu filmu.

Dzięki technikom Data Science filmowcy i marketerzy mogą teraz przewidywać skuteczność swojej kampanii reklamowej jeszcze przed jej uruchomieniem. W 2018 roku Walt Disney udowodnił to w „Solo: Gwiezdne wojny – historia”. Chociaż film został nakręcony przy budżecie 250 milionów dolarów, zawiódł sromotnie w kasie.

Jednak film zdołał zarobić około 213 milionów dolarów. W jaki sposób? Z przychodów generowanych z jego kampanii reklamowej. Reklama filmu pojawiła się na długo przed zwiastunem (miesiąc wcześniej) i zarobiła pełną parą.

4) Spersonalizowane rekomendacje

Platformy do strumieniowego przesyłania treści wideo, takie jak Amazon, Netflix i Hulu, od dawna wykorzystują moc silników rekomendacji do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji dla klientów indywidualnych.

Platformy te wykorzystują dane, aby zrozumieć rodzaj treści, z którymi użytkownik najbardziej rezonuje, i tworzy ekskluzywną listę dla użytkownika w oparciu o jego gust, upodobania i wzorce wyszukiwania.

Gdyby przemysł filmowy wykorzystywał dane klientów do lepszego zrozumienia ich wymagań, połowa problemu zostałaby rozwiązana. Filmowcy wiedzieliby, na jakich treściach powinni oprzeć swoje filmy i jakie filmy sprawdziłyby się w kasie.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Myśli końcowe

W ten sposób Data Science ma ogromny potencjał dla przemysłu filmowego. Dysponując odpowiednimi danymi i odpowiednimi narzędziami Data Science, Data Scientists mogą pomóc filmowcom w przezwyciężeniu wielu wyzwań związanych z procesem tworzenia filmów.

Może dokonywać niemal dokładnych prognoz związanych z kasami, tworzyć ukierunkowane kampanie marketingowe, wybierać odpowiednią obsadę do filmu i wiele więcej.

W przyszłości, w miarę postępów Data Science, możemy spodziewać się wielu innych takich intrygujących rzeczy w branży filmowej.