Big Data și Analytics – Perturbatorii media și divertismentul

Netflix este capabil să prezică și să sugereze ce ar trebui să vizionezi în continuare. Dacă ați căutat o geantă online, fiți pregătit pentru o mulțime de reclame legate de genți pe Facebook. Ai cumpărat un bilet către Maldive pe Cleartrip? Puteți fi sigur că veți vedea informații despre această destinație pe parcursul experienței dvs. online pentru următoarele câteva zile. Acestea sunt doar câteva exemple în care datele și analiza intersectează media și divertismentul. În fiecare industrie, aplicațiile de date mari schimbă prezentul și viitorul.

În ultimul deceniu, industria media și a divertismentului a făcut progrese mari în ceea ce privește modul în care este creat, comercializat și distribuit conținutul. Să ne aprofundăm în diferite tendințe, provocări și oportunități de utilizare a datelor și analizei în industrie.

Introducere

Consumatorii cunoscători de internet din ziua de azi caută și accesează conținut oriunde și oricând – pe desktop, telefon, tablete și televizor. Drept urmare, mărcile, editorii, radiodifuzorii, canalele de știri și chiar companiile de jocuri sunt supuse unei presiuni extreme pentru a executa noi strategii de producție digitală, publicitate multicanal și distribuție pentru a ajunge la clientul potrivit la momentul potrivit.

Ei trebuie să aibă o înțelegere detaliată a preferințelor consumatorilor de consum media și a comportamentelor asociate pentru a găsi o modalitate de a se diferenția de aglomerație. Există, de asemenea, o schimbare în peisajul media, cu o schimbare masivă către conținutul digital de la analog, oferind oportunități de a monetiza conținutul și de a identifica noi produse și servicii. Acesta este cel mai bun moment pentru companiile media și de divertisment pentru a-și valorifica activele de date mari pentru o implicare mai precisă și mai profitabilă a clienților decât oricând.

Tendințe

Colectarea și analiza datelor nu sunt noi pentru industria mass-media și a divertismentului. A existat o perioadă în care aceste companii au trebuit să citească recenzii, să intervieveze clienții, să aibă discuții de grup concentrate și să urmărească și să analizeze clasamentele TV și grafice pentru a obține date și informații despre clienți. Acest proces a devenit mult mai simplu cu ajutorul datelor mari și a instrumentelor analitice. Astăzi, companiile pot urmări clicurile, vizionările, implicarea și distribuirile pe toate dispozitivele și tipurile de media pentru a modifica conținutul, prețurile, strategiile de marketing și distribuție.

Unele dintre modurile în care datele sunt utilizate de companiile media și de divertisment din întreaga lume sunt următoarele:

1. Prezicerea a ceea ce își dorește clientul

Colectarea și analiza susținută a datelor permite companiilor să prezică interesul publicului pe baza istoricului vizionărilor, evaluărilor, căutărilor, recenziilor, locației, datelor dispozitivului, fluxurilor de clicuri, fișierelor jurnal și sentimentului rețelelor sociale. Utilizând aceste date împreună cu analiza sentimentului clienților, companiile pot crea și distribui conținutul potrivit publicului potrivit.

Procesarea limbajului natural (NLP) garantează o analiză exactă a sentimentelor clienților cu ajutorul algoritmilor care măsoară manifestările limbajului pozitiv și negativ. Algoritmii sunt capabili să clasifice postările, mesajele și fragmentele de conversație în funcție de sentiment și să definească emoția, iar companiile pot folosi aceste date pentru a modifica sau a crea conținut în consecință.

În cazul Netflix, compania valorifică datele de la cei 167 de milioane de abonați ai săi și utilizează modele de analiză a datelor pentru a analiza comportamentul clienților și modelele de cumpărare. Apoi utilizează aceste informații pentru a recomanda filme și emisiuni TV în funcție de preferințele abonaților. Citiți mai multe pentru a afla mai multe despre aplicațiile Data Science și ML în Netflix.

2. Programare și optimizare

Companiile media și de divertisment pot folosi datele mari pentru a înțelege când clienții sunt cel mai probabil să vadă conținut și ce dispozitiv vor folosi pentru a-l vizualiza. Cu scalabilitatea big data, informațiile pot fi accesate la un cod PIN și la nivel de dispozitiv pentru distribuție localizată. Acest lucru nu este utilizat numai în contextul rețelelor sociale, ci și în programarea conținutului pe serviciile media de streaming, pe platformele TV și de jocuri.

3. Achiziție și abandon de clienți

Tiparele de abonament și de abonament sunt unul dintre cele mai studiate seturi de date pentru companiile media și de divertisment. Cu aceasta, ei pot dezvolta cele mai bune strategii promoționale și de produs pentru a atrage și păstra clienții. Înregistrările cu detaliile apelurilor, e-mailurile și sentimentul rețelelor sociale sunt cele trei canale principale care dezvăluie interesul clienților și de ce poate exista o problemă de reținere, dacă există.

Spotify, cel mai mare serviciu de muzică la cerere din lume, cu peste 150 de milioane de utilizatori activi, caută peste 600 de gigaocteți de date pentru a-și perfecționa algoritmii și pentru a învăța să îmbunătățească experiența clienților și să extrapoleze informații.

De asemenea, Spotify accesează cu crawlere web în mod constant pentru a căuta postări pe blog și alt conținut despre muzică pentru a înțelege ce spun oamenii despre anumiți artiști și cântece. Făcând acest lucru, compania este capabilă să creeze valoare pentru clienți și să organizeze conținut personalizat în secțiunile „Playlisturi recomandate”, „Descoperire” și „Insights” ale platformei. Desigur, acest lucru are un impact direct asupra achiziției de clienți și încetinește rata de pierdere.

4. Direcționarea anunțurilor

Este imperativ ca fiecare industrie să ajungă la consumator în contextul potrivit, la momentul potrivit și pe platforma potrivită. Accesul și consumul de conținut pe Internet a făcut ca media digitală să fie complexă și în continuă schimbare. Analiza datelor despre modelele de consum atunci când este utilizată cu date demografice tradiționale poate oferi informații pentru publicitatea personalizată.

Aplicațiile de date mari îmbunătățesc în mod constant direcționarea anunțurilor, în ciuda comportamentelor complexe de consum de conținut prin micro-segmentarea clienților. De exemplu, deoarece consumatorii accesează conținut de pe mai multe dispozitive, informațiile mari de date pot fi utile pentru a înțelege când consumatorii folosesc un al doilea ecran, astfel încât campaniile să poată fi optimizate pe toate dispozitivele. Acest lucru poate ajuta companiile media și de divertisment să crească ratele de conversie digitală.

5. Monetizarea conținutului

Big Data poate ajuta, de asemenea, companiile media și de divertisment să genereze surse suplimentare de venit. De exemplu, aceste informații pot sugera noi modalități de a stimula comportamentul consumatorilor prin oferirea de reduceri și abonamente mai lungi. Big Data poate ajuta, de asemenea, companiile să identifice o oportunitate pentru un nou produs sau serviciu.

În 2018, Disney a semnat un acord cu Reliance Jio Infocomm pentru a permite JioCinema și aplicației digitale Jio să-și ofere conținutul pe platforma sa. JioCinema găzduiește o secțiune dedicată marca Disney pe pagina principală, cu conținut care acoperă filme, animații și seriale. Pentru Disney, aceasta a fost o modalitate excelentă de a lărgi fluxul de venituri. Citiți mai multe despre aplicațiile big data în cultura pop.

Companiile media și de divertisment utilizează unele dintre următoarele instrumente pentru a eficientiza datele și pentru a obține informații valide:

• Hadoop

Hadoop este un cadru open source care permite procesarea distribuită fiabilă a unor volume mari de date pe grupuri de computere. De fapt, structura de date a Netflix include Hadoop, Hive și Pig cu alte informații tradiționale de afaceri

• Qubole

Qubole este o platformă de date nativă în cloud care dezvoltă un model de învățare automată care se concentrează pe activarea datelor. Poate procesa toate tipurile de seturi de date pentru a extrage informații și pentru a construi aplicații bazate pe inteligență artificială.

• HPCC

Acesta este un instrument open source care oferă o singură platformă și arhitectură pentru procesarea datelor.

• Apache Cassandra

Cassandra este un sistem gratuit de gestionare a bazelor de date distribuite NoSQL, cu sursă deschisă, care poate gestiona un volum mare de date nestructurate pe serverele de mărfuri.

• MongoDB

Acest instrument de gestionare a bazelor de date este o bază de date de documente multiplatformă care oferă facilități pentru interogare și indexare.

Unele dintre celelalte instrumente și software de date mari utilizate de companii sunt Apache Storm, Couch DB, Statwing, Flink, Pentaho, Hive, Rapidminer, Cloudera, Openrefine, DataCleaner, Neo4j, Apache SAMOA, Teradata și Tableau.

Provocări

Noi tehnologii și instrumente apar în fiecare lună pentru a ajuta companiile media și de divertisment să-și accelereze călătoriile bazate pe date. Acest lucru va pune cu siguranță unele provocări pentru marketeri. Unele dintre aceste probleme sunt enumerate mai jos:

1. Schimbare de mentalitate

Deși creatorii de conținut și agenții de marketing au făcut progrese mari în utilizarea informațiilor despre date, ei încă văd călătoria clienților în silozuri de conștientizare, branding, achiziție, retenție și loialitate. Privind aceste zone ca etape separate și distincte, mai degrabă decât un continuum uniform, duce la probleme legate de cheltuielile bugetare. Structurile organizatorice sunt astfel încât fiecărei echipe i se pot oferi livrabile și bugete conform vechiului mod de gândire, dar nevoia oră poate fi diferită.

2. Penetrare scăzută a Internetului de mare viteză

Chiar dacă 4,54 miliarde de oameni (59% din populația globală) folosesc Internetul în mod activ din ianuarie 2020, internetul de mare viteză este încă o provocare în multe țări. China, India și Statele Unite sunt țările de top în ceea ce privește utilizatorii de internet, dar conectivitatea 4G rămâne fracturată, mai ales în India. Acest lucru poate distruge bugetele și programarea într-o marjă largă.

3. Lipsa de consolidare

Unele companii încă tratează separat canalele de distribuție și marketing de display, video, mobile, sociale și native. Fiecare canal este urmărit folosind indicatori cheie de performanță (KPI-uri) separati. Cu punctele de evaluare țintă (TRP) și ratele de clic (CTR) care domină valorile de succes, companiile media nu sunt în măsură să înțeleagă imediat efectele conținutului asupra rezultatelor afacerii.

Mai este timp ca era digitală să fi ajuns cu adevărat în toate părțile lumii. Ceea ce poate fi adevărat în ceea ce privește modelele de consum pentru India poate să nu fie relevant pentru SUA.

4. Urgență pentru metrici orientate spre rezultate

În goana de a obține rezultate rapide, majoritatea companiilor media încep să se organizeze pentru a deveni omnicanal prin design. Deoarece de multe ori doar o singură persoană vede toate ecranele (TV, telefon și tabletă), companiile trebuie să își modifice KPI-urile în consecință. Există, de asemenea, un timp de așteptare semnificativ pentru a extrage volume ample de date și informații pentru acuratețe și tendințe. În graba de a domina mintea clienților, companiile pot pierde mai multe perspective durabile care au rezultate mai lungi.

5. Preocupări privind confidențialitatea datelor

În ultimii ani, multe companii au fost acuzate de încălcarea datelor și scurgeri de informații personale. Adobe, Dubsmash, LinkedIn și Facebook sunt câteva dintre companiile care au trecut recent sub scaner. Drept urmare, consumatorii au devenit mai sensibili la datele lor și sunt îngrijorați de modul în care acestea vor fi utilizate.

Pe tot globul, factorii de decizie politică au abordat aceste probleme și au implementat reglementări pentru industriile care se ocupă de date personale. O astfel de provocare poate pune probleme atunci când vine vorba de acumularea de date suficiente despre utilizatori, fără de care nu poate fi efectuată o analiză precisă.

Oportunități

În ciuda provocărilor cu care se confruntă industria mass-media și a divertismentului în utilizarea datelor mari, de-a lungul anilor au apărut mai multe oportunități. Cele mai multe dintre aceste oportunități sunt încorporate în infrastructura cloud și în inteligența artificială. Moștenirea unei companii și a infrastructurii acesteia o pot limita la scalarea rapidă ca răspuns la viteza vertiginoasă a datelor și analizei. Acest lucru face ca utilizarea tehnologiilor cloud să fie inevitabilă.

Tehnologiile cloud pot ajuta organizațiile mari să gestioneze dimensiunea mare a datelor și provocările masive de calcul. Eșecul de a se adapta la cerințele de infrastructură ale noii lumi bazate pe date poate costa companiile media și de divertisment un anumit profit. Inteligența artificială (AI) este singura modalitate fiabilă de a analiza volume mari de date și de a face predicții pentru comportamentul corect al consumatorilor.

Inteligența artificială permite companiilor să obțină informații nuanțate pentru anumite segmente de consumatori și persoane, mai degrabă decât să se concentreze doar pe afișări și valori CTR (ratele de clic). Analiza avansată poate fi folosită pentru a genera personalizarea adevărată.

Investiția în tehnologii de date moderne și actualizate și modernizarea proceselor de afaceri pentru a reflecta obiectivele bazate pe date este imperativă pentru industria media și a divertismentului. Acesta este momentul pentru companii să adopte o abordare programatică în primul rând atât pentru cheltuielile media, cât și pentru conținutul de programare.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.