Big Data e Analytics – Os disruptores da mídia e do entretenimento

A Netflix é capaz de prever e sugerir o que você deve assistir em seguida. Se você pesquisou uma bolsa online, prepare-se para uma série de anúncios relacionados a bolsas no Facebook. Comprou uma passagem para as Maldivas na Cleartrip? Você pode ter certeza de ver informações sobre esse destino ao longo de sua experiência online nos próximos dias. Estes são apenas alguns exemplos em que dados e análises cruzam mídia e entretenimento. Em todos os setores, os aplicativos de big data estão mudando o presente e o futuro.

Na última década, a indústria de mídia e entretenimento fez grandes progressos na forma como o conteúdo é criado, comercializado e distribuído. Vamos mergulhar profundamente em diferentes tendências, desafios e oportunidades de uso de dados e análises no setor.

Introdução

Os consumidores com experiência em Internet de hoje pesquisam e acessam conteúdo em qualquer lugar, a qualquer hora – no desktop, telefone, tablets e TV. Como resultado, marcas, editores, emissoras, canais de notícias e até empresas de jogos estão sob extrema pressão para executar novas estratégias de produção digital, publicidade multicanal e distribuição para alcançar o cliente certo no momento certo.

Eles precisam ter uma compreensão detalhada das preferências de consumo de mídia dos consumidores e comportamentos relacionados para encontrar uma maneira de se diferenciar da desordem. Há também uma mudança no cenário da mídia, com uma mudança maciça para o conteúdo digital do analógico, oferecendo oportunidades para monetizar o conteúdo e identificar novos produtos e serviços. Este é o melhor momento para as empresas de mídia e entretenimento alavancarem seus ativos de big data para um envolvimento do cliente mais preciso e lucrativo do que nunca.

Tendências

A coleta e análise de dados não é novidade para a indústria de mídia e entretenimento. Houve um tempo em que essas empresas tinham que ler resenhas, entrevistar clientes, ter discussões em grupo focadas e seguir e analisar classificações de TV e gráficos para obter dados e insights sobre os clientes. Esse processo se tornou muito mais simples com a ajuda de big data e ferramentas analíticas. Hoje, as empresas podem rastrear cliques, visualizações, engajamento e compartilhamentos em todos os dispositivos e tipos de mídia para ajustar as estratégias de conteúdo, preços, marketing e distribuição.

Algumas das maneiras pelas quais os dados estão sendo usados ​​por empresas de mídia e entretenimento em todo o mundo são as seguintes:

1. Prever o que o cliente quer

A coleta e a análise sustentada de dados permitem que as empresas prevejam o interesse do público com base no histórico de visualizações, classificações, pesquisas, avaliações, localização, dados do dispositivo, fluxos de cliques, arquivos de log e sentimento de mídia social. Ao utilizar esses dados em conjunto com a análise do sentimento do cliente, as empresas podem criar e distribuir o conteúdo certo para o público certo.

O processamento de linguagem natural (NLP) garante uma análise precisa do sentimento do cliente com a ajuda de algoritmos que medem manifestações de linguagem positivas e negativas. Os algoritmos são capazes de classificar postagens, mensagens e fragmentos de conversas por sentimento e definir a emoção, e as empresas podem aproveitar esses dados para ajustar ou criar conteúdo de acordo.

No caso da Netflix, a empresa aproveita dados de seus 167 milhões de assinantes e usa modelos de análise de dados para analisar o comportamento do cliente e os padrões de compra. Em seguida, ele usa essas informações para recomendar filmes e programas de TV com base nas preferências de seus assinantes. Leia mais para saber mais sobre os aplicativos de Data Science e ML na Netflix.

2. Agendamento e otimização

As empresas de mídia e entretenimento podem usar big data para entender quando os clientes têm maior probabilidade de visualizar o conteúdo e qual dispositivo usarão para visualizá-lo. Com a escalabilidade do big data, as informações podem ser acessadas em um código PIN e no nível do dispositivo para distribuição localizada. Isso não é usado apenas no contexto das mídias sociais, mas também na programação de conteúdo em serviços de streaming de mídia, TV e plataformas de jogos.

3. Aquisição e churn de clientes

Os padrões de assinatura e assinatura são um dos conjuntos de dados mais estudados para empresas de mídia e entretenimento. Com isso, podem desenvolver as melhores estratégias promocionais e de produtos para atrair e reter clientes. Registros de detalhes de chamadas, e-mails e sentimento de mídia social são os três principais canais que revelam o interesse do cliente e por que pode haver um problema de retenção, se houver.

Spotify, o maior serviço de música sob demanda do mundo, com mais de 150 milhões de usuários ativos, vasculha mais de 600 gigabytes de dados para aperfeiçoar seus algoritmos e aprender a melhorar as experiências dos clientes e extrapolar insights.

O Spotify também rastreia a web constantemente para procurar postagens em blogs e outros conteúdos sobre música para entender o que as pessoas estão dizendo sobre artistas e músicas específicas. Ao fazer isso, a empresa é capaz de criar valor para os clientes e selecionar conteúdo personalizado nas seções 'Listas de reprodução recomendadas', 'Descobrir' e 'Insights' da plataforma. Naturalmente, isso tem um impacto direto na aquisição de clientes e retarda o churn.

4. Segmentação de anúncios

É imperativo que todos os setores atinjam o consumidor no contexto certo, no momento certo e na plataforma certa. O acesso e consumo de conteúdo na Internet tornou a mídia digital complexa e em constante mudança. A análise de dados de padrões de consumo quando usada com dados demográficos tradicionais pode oferecer insights para publicidade personalizada.

Os aplicativos de big data melhoram constantemente a segmentação de anúncios, apesar dos comportamentos complexos de consumo de conteúdo por microssegmentação de clientes. Por exemplo, como os consumidores acessam o conteúdo em vários dispositivos, os insights de big data podem ser úteis para entender quando os consumidores usam uma segunda tela para que as campanhas possam ser otimizadas em todos os dispositivos. Isso pode ajudar as empresas de mídia e entretenimento a aumentar as taxas de conversão digital.

5. Monetização de conteúdo

O big data também pode ajudar as empresas de mídia e entretenimento a gerar fontes adicionais de receita. Por exemplo, esses insights podem sugerir novas maneiras de incentivar o comportamento do consumidor oferecendo descontos e assinaturas mais longas. O big data também pode ajudar as empresas a identificar uma oportunidade para um novo produto ou serviço.

Em 2018, a Disney assinou um acordo com a Reliance Jio Infocomm para permitir que o aplicativo digital JioCinema e Jio oferecesse seu conteúdo em sua plataforma. O JioCinema hospeda uma seção dedicada à marca Disney na página inicial com conteúdo que abrange filmes, animações e séries. Para a Disney, essa tem sido uma ótima maneira de ampliar o fluxo de receita. Leia mais sobre as aplicações de big data na cultura pop.

As empresas de mídia e entretenimento usam algumas das seguintes ferramentas para otimizar dados e obter insights válidos:

• Hadoop

O Hadoop é uma estrutura de código aberto que permite o processamento distribuído confiável de grandes volumes de dados em clusters de computadores. De fato, a estrutura de dados da Netflix inclui Hadoop, Hive e Pig com outras inteligências de negócios tradicionais também

• Qubole

Qubole é uma plataforma de dados nativa da nuvem que desenvolve um modelo de aprendizado de máquina com foco na ativação de dados. Ele pode processar todos os tipos de conjuntos de dados para extrair insights e criar aplicativos baseados em inteligência artificial.

• HPCC

Esta é uma ferramenta de código aberto que fornece uma única plataforma e arquitetura para processamento de dados.

• Apache Cassandra

O Cassandra é um sistema de gerenciamento de banco de dados distribuído NoSQL gratuito e de código aberto que pode lidar com um alto volume de dados não estruturados em servidores comuns.

• MongoDB

Essa ferramenta de gerenciamento de banco de dados é um banco de dados de documentos multiplataforma que fornece recursos para consulta e indexação.

Algumas das outras ferramentas e softwares de big data usados ​​pelas empresas são Apache Storm, Couch DB, Statwing, Flink, Pentaho, Hive, Rapidminer, Cloudera, Openrefine, DataCleaner, Neo4j, Apache SAMOA, Teradata e Tableau.

Desafios

Novas tecnologias e ferramentas estão surgindo todos os meses para ajudar as empresas de mídia e entretenimento a acelerar suas jornadas orientadas por dados. Isso certamente representará alguns desafios para os profissionais de marketing. Alguns desses problemas estão listados abaixo:

1. Mudança de mentalidade

Embora os criadores de conteúdo e profissionais de marketing tenham feito um grande progresso no uso de insights de dados, eles ainda visualizam a jornada do cliente em silos de reconhecimento, branding, aquisição, retenção e fidelidade. Olhar para essas áreas como estágios separados e distintos, em vez de um continuum suave, leva a problemas relacionados aos gastos orçamentários. As estruturas da organização são tais que cada equipe pode receber entregas e orçamentos de acordo com a mentalidade antiga, mas a necessidade do momento pode ser diferente.

2. Baixa penetração da Internet de alta velocidade

Embora 4,54 bilhões de pessoas (59% da população global) usem a Internet ativamente em janeiro de 2020, a Internet de alta velocidade ainda é um desafio em muitos países. China, Índia e Estados Unidos são os principais países em termos de usuários de internet, mas a conectividade 4G continua fraturada, especialmente na Índia. Isso pode prejudicar os orçamentos e a programação por uma ampla margem.

3. Falta de consolidação

Algumas empresas ainda tratam os canais de distribuição e marketing de exibição, vídeo, celular, social e nativo separadamente. Cada canal é rastreado usando indicadores-chave de desempenho (KPIs) separados. Com os pontos de classificação alvo (TRPs) e as taxas de cliques (CTRs) dominando as métricas de sucesso, as empresas de mídia não conseguem entender os efeitos do conteúdo nos resultados comerciais imediatamente.

Ainda há tempo para a era digital ter realmente chegado a todas as partes do mundo. O que pode ser verdade em termos de padrões de consumo para a Índia pode não ser relevante para os EUA.

4. Urgência para métricas orientadas a resultados

Na busca por resultados rápidos, a maioria das empresas de mídia está começando a se organizar para se tornar omnicanal por design. Como muitas vezes apenas uma pessoa está visualizando todas as telas (TV, telefone e tablet), as empresas precisam ajustar seus KPIs de acordo. Há também um tempo de espera significativo para extrair grandes volumes de dados e insights para precisão e tendências. Na pressa de dominar a mente dos clientes, as empresas podem perder insights mais duradouros que tenham resultados mais a longo prazo.

5. Preocupações com privacidade de dados

Nos últimos anos, muitas empresas foram acusadas de violação de dados e vazamento de informações pessoais. Adobe, Dubsmash, LinkedIn e Facebook são algumas das empresas que recentemente passaram pelo scanner. Como resultado, os consumidores se tornaram mais sensíveis em relação aos seus dados e estão preocupados com a forma como eles serão usados.

Em todo o mundo, os formuladores de políticas abordaram essas questões e implementaram regulamentos para setores que lidam com dados pessoais. Tal desafio pode apresentar problemas quando se trata de acumular dados de usuário suficientes, sem os quais uma análise precisa não pode ser realizada.

Oportunidades

Apesar dos desafios enfrentados pela indústria de mídia e entretenimento no uso de big data, várias oportunidades surgiram ao longo dos anos. A maioria dessas oportunidades está incorporada à infraestrutura em nuvem e à inteligência artificial. O legado de uma empresa e sua infraestrutura podem limitá-la a escalar rapidamente como resposta à velocidade vertiginosa de dados e análises. Isso torna inevitável o uso de tecnologias em nuvem.

As tecnologias de nuvem podem ajudar grandes organizações a lidar com o tamanho dos dados e os enormes desafios de computação. Deixar de se adaptar aos requisitos de infraestrutura do novo mundo orientado a dados com rapidez suficiente pode custar às empresas de mídia e entretenimento um certo lucro. A inteligência artificial (IA) é a única maneira confiável de analisar grandes volumes de dados e fazer previsões para o comportamento preciso do consumidor.

A IA permite que as empresas obtenham insights diferenciados para segmentos de consumidores e personas específicos, em vez de se concentrar apenas em impressões e CTRs (taxas de cliques). A análise avançada pode ser usada para impulsionar a verdadeira personalização.

Investir em tecnologias de dados modernas e atualizadas e renovar os processos de negócios para refletir os objetivos orientados por dados é imperativo para o setor de mídia e entretenimento. Este é o momento para as empresas adotarem uma abordagem programática em primeiro lugar para gastos com mídia e conteúdo de programação.

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