Spectacole, filme și o pandemie: cum Big Data a transformat industria divertismentului

Chiar acum, în timp ce citiți acest articol, miliarde de oameni stau acasă fără acces la sălile de cinema sau restaurante și doar internetul pentru sursa lor de divertisment. Această schimbare bruscă a creat un impact masiv asupra tuturor tipurilor de afaceri, inclusiv în industria divertismentului. Pe măsură ce producția de film s-a oprit brusc, dar cererea consumatorilor a rămas mereu prezentă, serviciile media over-the-top (OTT) au asistat la o creștere bruscă a cererii, care nu a fost prevăzută de niciunul dintre jucători.

În timp ce ultimele săptămâni au beneficiat în mod evident tuturor OTT-urilor, dar au dat naștere și la întrebări precum OTT-urile vor continua să se bucure de aceeași creștere pe măsură ce blocajele s-au redus pe tot globul?

În prezent, giganți precum Netflix au asistat la o creștere a numărului de abonați, iar cotele lor au crescut cu 35% în primul trimestru al anului 2020 . Am văzut, de asemenea, o popularitate în creștere în conținutul de acasă (ne vine în minte Some Good News a lui John Krasinski ), în aceste vremuri incerte. Quibi , o platformă de conținut de dimensiuni mici, și-a încheiat ultima rundă de finanțare în martie 2020. A difuzat episoade de 10 minute cu multe vedete și titluri mari.

Cu toate acestea, cu o multitudine de jucători OTT care se ridică la această oportunitate de aur neprevăzută, clienții au mai mult ca oricând răsfățat de alegere. Calitatea experienței pe care jucătorii OTT o oferă în această fază le poate defini viitorul odată ce blocajele vor fi eliminate complet. Într-un astfel de scenariu, știm ce pot folosi pentru a menține acest prelungire a succesului: Big Data.

Big Data: Eroul necunoscut

Spre deosebire de omologii lor, cinema și televiziune, telespectatorii OTT au opțiunea de a viziona orice în orice moment. În cazul televizoarelor, depinzi de programul canalului, dar cu o platformă OTT este conținut la cerere. Lipsa unui program fix pune astfel proprietatea asupra selecției programului asupra consumatorului.

Într-o mare de opțiuni, cum oferă un jucător OTT opțiuni pe care, probabil, un spectator are cea mai mare înclinație să le vizioneze, chiar dacă aceasta înseamnă să sugereze spectatorului să urmărească FRIENDS pentru a n-a oară la oricare dintre noile lansări, deoarece este cel mai probabil să le vizioneze acea! Cu toate acestea, fără conținut nou disponibil pe televiziune, cu excepția știrilor zilnice, OTT-urile au posibilitatea de a atrage noi abonați să se bucure de conținutul lor atent selectat.

Aici intră în imagine big data (job de cuvinte).

În mare măsură, big data rezolvă problema „găsește ceea ce ar putea dori utilizatorului” pentru OTT prin intermediul sistemelor sale de recomandare. Pentru a înțelege acest lucru, ar trebui să aruncăm o privire mai atentă la cea mai proeminentă platformă OTT de acolo, Netflix. Căutarea lor neobosită de a-și perfecționa experiența clienților nu este un fapt necunoscut.

Netflix a crescut rapid pentru a deveni cea mai mare platformă OTT din lume, anticipând cererile clienților și oferind o experiență perfectă la fiecare punct de contact. Era aproape ca și cum ar putea citi gândurile clienților lor și știau ce vor să urmărească clienții lor de fiecare dată când intrau pe Netflix. Este un fapt mai puțin cunoscut că Netflix datorează o mare parte din succesul lor datelor mari.

Au început cu recomandări personalizate de filme, dar după ce au trecut la streaming, au început să folosească sisteme de recomandare bazate pe date.

Demistificarea rolului datelor mari

S-ar putea să fiți deja conștienți de cât de avansat este sistemul de recomandare Netflix. Utilizează mai mulți algoritmi pentru a rezolva probleme complexe. Un astfel de algoritm este algoritmul PVR, unde PVR înseamnă Personalized Video Ranking. Filtrează titlurile în funcție de criterii specifice (genuri, actori etc.), luând în considerare produsele de filtrare bazate pe utilizatori. Netflix încorporează, de asemenea, RNN-uri pentru predicțiile lor sensibile la timp.

Recomandatorul „continuați vizionarea” nu se uită doar la conținutul pe care utilizatorul nu a terminat de vizionat (film incomplet, episoade nevizionate ale unui serial), algoritmul ia în considerare și punctul de abandon, dispozitivul folosit pentru a viziona titluri individuale și alt context. -semnale bazate pe optimizarea recomandărilor sale. Rețelele neuronale recurente sunt excelente pentru datele secvenței contextuale, așa că nu ar trebui să fie surprinzător faptul că Netflix le folosește în recomandarea lor.

În timpul COVID-19, dimensiunea mare a bibliotecii Netflix și diferiții săi algoritmi s-au dovedit a fi avantajul său competitiv cheie. Netflix a folosit unul dintre algoritmii săi, Trending Now Ranker, pentru a recomanda emisiuni și filme publicului său. Acest algoritm se concentrează pe tendințele pe termen scurt care provoacă o creștere a popularității titlurilor individuale.

De exemplu, gigantul OTT, care a obținut peste 15,8 milioane de noi abonați în primul trimestru al anului 2020 , a lansat o nouă emisiune la începutul blocării din februarie 2020, numită „Pandemic”, care este un documentar care pune sub semnul întrebării pregătirea omului de a face față unei mișcări rapide. Coronavirus asemănător unui virus. Primul nostru gând ar fi: cum este asta pentru sincronizare?

Cu toate acestea, nu este o chestiune de timp. Aceasta a fost o serie de actualitate lansată intenționat de jucătorul OTT pentru a valorifica curiozitatea crescândă a oamenilor în legătură cu virusul.

Netflix folosește, de asemenea, sisteme hibride de filtrare pentru a oferi personalizare îmbunătățită utilizatorilor săi. Filtrarea colaborativă îl ajută să identifice cele mai populare titluri, în timp ce filtrarea bazată pe utilizator îi permite să recunoască titlurile pe care un anumit utilizator le-ar dori cel mai mult. De asemenea, schimbă imaginea titlurilor acestuia în funcție de preferințele utilizatorului. Ei efectuează teste A/B pentru a realiza ce miniatură ar convinge utilizatorul să facă clic pe ea. Exemple de aplicații de date mari în diverse industrii

Celelalte platforme nu sunt cu mult în urmă

În timp ce Netflix sa bucurat de gustul dulce al succesului, concurenții săi au fost, de asemenea, mai ocupați decât de obicei. OTT precum Disney+, Amazon Prime Video, Hotstar și o mulțime de alte platforme care concurează pentru o bază similară de clienți au folosit continuu big data pentru a combate concurența.

Amazon, care este considerat lider în experiența clienților, a fost și lider în sistemele de recomandare încă de la apariția sa. Ei folosesc algoritmi de diversificare a subiectelor pentru a-și îmbunătăți recomandările. Prin filtrarea colaborativă și matricele articol la articol, aceștia își pot menține implementarea scalabilă pentru diferiți utilizatori. De asemenea, folosesc metode de filtrare bazate pe conținut pentru a prezice comportamentul utilizatorilor, unde impactul altor utilizatori nu ar fi prea influent.

În primele zile ale Amazon Prime Video, ei s-au concentrat exclusiv pe utilizarea filtrelor colaborative, care s-au dovedit a fi dăunătoare, deoarece oamenii nu primeau recomandări personalizate. Când Amazon a identificat această problemă, au început să folosească mai multe metode centrate pe utilizator, ceea ce a dus la o creștere de două ori a implicării utilizatorilor. Disney+ și Apple TV+ sunt relativ noi pe piață și va fi interesant de văzut cum recomandatorii lor îmbunătățesc experiența de vizionare.

OTT-urile nu sunt singurele platforme care folosesc date mari pentru a personaliza recomandările. Platformele de streaming muzical precum Spotify analizează muzica pe care un utilizator o ascultă pentru a-și îmbunătăți recomandările. În mod similar, Pandora primește feedback-ul utilizatorilor în mod explicit (prin evaluări ale utilizatorilor) și generează noi recomandări muzicale prin aceste date.

Citiți: Rolul datelor mari în ajutorul pentru COVID-19 – încă de la început

Unde mergem de aici? O întrebare în mintea tuturor

Pandemia actuală a forțat oamenii să rămână acasă, ceea ce a dus la o creștere a audienței platformelor OTT. Cu siguranță, OTT-urile sunt martorii unei creșteri a popularității lor, dar va continua această tendință? Va schimba modul în care oamenii percep divertismentul? Va marca pandemia sfârșitul erei televiziunii? Netflix a anunțat oficial că se pregătește pentru o scădere a numărului de clienți, pe măsură ce blocajele sunt ridicate și oamenii pășesc din nou în lumea exterioară.

Jucătorul nu este singur. Pe măsură ce COVID-19 trece și lumea trece la noua normalitate, pașii luați de OTT în timpul blocării le pot defini viitorul. Jucătorii OTT care produc cu adevărat big data și își regândesc în consecință strategia de conținut și experiența clienților se pot bucura în continuare de succesul la care sunt martori în prezent.

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.

Consultați cursurile noastre de inginerie software la upGrad.

Conduceți revoluția tehnologică bazată pe date

Program de certificat avansat în Big Data de la IIIT Bangalore