Büyük Veri ve Analitik – Medya ve Eğlencenin Yıkıcıları

Netflix, daha sonra ne izlemeniz gerektiğini tahmin edebilir ve önerebilir. İnternette bir çanta aradıysanız, Facebook'ta çantayla ilgili bir dizi reklama hazır olun. Cleartrip'te Maldivler'e bilet mi aldınız? Önümüzdeki birkaç gün boyunca çevrimiçi deneyiminiz boyunca bu hedefle ilgili bilgileri göreceğinizden emin olabilirsiniz. Bunlar, veri ve analizin medya ve eğlenceyi kesiştiği birkaç örnek. Her sektörde büyük veri uygulamaları bugünü ve geleceği değiştiriyor.

Son on yılda medya ve eğlence endüstrisi, içeriğin nasıl oluşturulduğu, pazarlandığı ve dağıtıldığı konusunda büyük ilerleme kaydetti. Sektörde veri ve analiz kullanmanın farklı eğilimlerine, zorluklarına ve fırsatlarına derinlemesine dalalım.

Tanıtım

Günümüzün İnternet konusunda bilgili tüketicileri, masaüstünde, telefonda, tabletlerde ve TV'de her yerde, her zaman içerik arar ve bunlara erişir. Sonuç olarak markalar, yayıncılar, yayıncılar, haber kanalları ve hatta oyun şirketleri, doğru müşteriye doğru zamanda ulaşmak için yeni dijital prodüksiyon, çok kanallı reklam ve dağıtım stratejileri yürütme konusunda aşırı baskı altında.

Kendilerini dağınıklıktan farklılaştırmanın bir yolunu bulmak için tüketicilerin medya tüketim tercihleri ​​ve ilgili davranışları hakkında ayrıntılı bir anlayışa sahip olmaları gerekir. Ayrıca, içerikten para kazanma ve yeni ürün ve hizmetleri tanımlama fırsatları sunan analogdan dijital içeriğe doğru büyük bir geçişle birlikte medya ortamında da bir değişiklik var. Bu, medya ve eğlence şirketlerinin, her zamankinden daha doğru ve karlı bir müşteri katılımı için büyük veri varlıklarını kullanmaları için en iyi zamandır.

Trendler

Veri toplama ve analizi medya ve eğlence sektörü için yeni değil. Bu şirketlerin müşteri verilerini ve içgörülerini elde etmek için yorumları okumak, müşterilerle röportaj yapmak, odak grup tartışmaları yapmak ve TV ve grafik sıralamalarını takip etmek ve analiz etmek zorunda olduğu bir zaman vardı. Bu süreç, büyük veri ve analitik araçların yardımıyla çok daha basit hale geldi. Günümüzde şirketler, içerik, fiyatlandırma, pazarlama ve dağıtım stratejilerini değiştirmek için tüm cihazlarda ve medya türlerinde tıklamaları, görüntülemeleri, etkileşimleri ve paylaşımları izleyebilir.

Verilerin dünya genelinde medya ve eğlence şirketleri tarafından kullanılma yollarından bazıları şunlardır:

1. Müşterinin ne istediğini tahmin etmek

Sürekli veri toplama ve analizi, şirketlerin görüntüleme geçmişine, derecelendirmelere, aramalara, incelemelere, konuma, cihaz verilerine, tıklama akışlarına, günlük dosyalarına ve sosyal medya duyarlılığına dayalı olarak izleyici ilgisini tahmin etmelerine olanak tanır. Şirketler, bu verileri müşteri duyarlılığı analizi ile birlikte kullanarak doğru içeriği oluşturup doğru kitleye dağıtabilir.

Doğal dil işleme (NLP), olumlu ve olumsuz dil tezahürlerini ölçen algoritmaların yardımıyla doğru müşteri duyarlılığı analizini garanti eder. Algoritmalar, gönderileri, mesajları ve konuşma parçalarını duyguya göre sınıflandırma ve duyguyu tanımlama yeteneğine sahiptir ve şirketler buna göre içerik oluşturmak veya ince ayar yapmak için bu verilerden yararlanabilir.

Netflix örneğinde, şirket 167 milyon abonesinden gelen verileri kullanıyor ve müşteri davranışlarını ve satın alma modellerini analiz etmek için veri analizi modellerini kullanıyor. Daha sonra bu bilgileri, abonelerinin tercihlerine göre film ve dizi önermek için kullanır. Netflix'te Veri Bilimi ve ML uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinmek için daha fazlasını okuyun.

2. Planlama ve optimizasyon

Medya ve eğlence şirketleri, müşterilerin içeriği görüntüleme olasılığının en yüksek olduğu zamanı ve bu içeriği görüntülemek için hangi cihazı kullanacaklarını anlamak için büyük verileri kullanabilir. Büyük verilerin ölçeklenebilirliği sayesinde bilgilere yerelleştirilmiş dağıtım için bir PIN kodu ve cihaz düzeyinde erişilebilir. Bu, yalnızca sosyal medya bağlamında değil, aynı zamanda akışlı medya hizmetleri, TV ve oyun platformlarındaki içeriğin programlanmasında da kullanılır.

3. Müşteri kazanımı ve müşteri kaybı

Abonelik ve abonelik kalıpları, medya ve eğlence şirketleri için en çok çalışılan veri kümelerinden biridir. Bununla, müşterileri çekmek ve elde tutmak için en iyi promosyon ve ürün stratejilerini geliştirebilirler. Çağrı ayrıntı kayıtları, e-postalar ve sosyal medya duyarlılığı, müşterinin ilgisini ve varsa neden bir saklama sorunu olabileceğini ortaya çıkaran üç ana kanaldır.

150 milyondan fazla aktif kullanıcısıyla dünyanın en büyük isteğe bağlı müzik hizmeti olan Spotify, algoritmalarını mükemmelleştirmek ve müşteri deneyimlerini iyileştirmeyi ve içgörüleri tahmin etmeyi öğrenmek için 600 gigabayttan fazla veriyi tarıyor.

Spotify ayrıca, insanların belirli sanatçılar ve şarkılar hakkında neler söylediğini anlamak için blog gönderilerini ve müzikle ilgili diğer içerikleri aramak için sürekli olarak web'i tarar. Bunu yaparak şirket, müşteriler için değer yaratabiliyor ve platformun 'Önerilen Oynatma Listeleri', 'Keşfet' ve 'İçgörüler' bölümlerinde kişiselleştirilmiş içerik oluşturabiliyor. Doğal olarak, bunun müşteri kazanımı üzerinde doğrudan bir etkisi vardır ve müşteri kaybını yavaşlatır.

4. Reklam hedefleme

Tüketiciye doğru bağlamda, doğru zamanda ve doğru platformda ulaşmak her sektör için bir zorunluluktur. İnternetteki içeriğin erişimi ve tüketimi, dijital medyayı karmaşık ve sürekli değişen hale getirdi. Tüketim kalıplarının veri analizi, geleneksel demografik verilerle kullanıldığında, kişiselleştirilmiş reklamcılık için içgörüler sunabilir.

Büyük veri uygulamaları, müşterilerin mikro segmentasyonu yoluyla karmaşık içerik tüketim davranışlarına rağmen reklam hedeflemeyi sürekli olarak geliştirir. Örneğin, tüketiciler içeriğe birden fazla cihazdan eriştiğinden, büyük veri analizleri, kampanyaların cihazlar arasında optimize edilebilmesi için tüketicilerin ikinci bir ekranı ne zaman kullandığını anlamada yardımcı olabilir. Bu, medya ve eğlence şirketlerinin dijital dönüşüm oranlarını artırmasına yardımcı olabilir.

5. İçerikten para kazanma

Büyük veri, medya ve eğlence şirketlerinin ek gelir kaynakları oluşturmasına da yardımcı olabilir. Örneğin, bu bilgiler, indirimler ve daha uzun abonelikler sunarak tüketici davranışını teşvik etmenin yeni yollarını önerebilir. Büyük veriler, şirketlerin yeni bir ürün veya hizmet için bir fırsat belirlemesine de yardımcı olabilir.

2018'de Disney, JioCinema ve Jio'nun dijital uygulamasının içeriğini platformunda sunmasına izin vermek için Reliance Jio Infocomm ile bir anlaşma imzaladı. JioCinema, ana sayfada filmler, animasyonlar ve diziler arasında yayılan içeriğe sahip özel bir Disney markalı bölüme ev sahipliği yapıyor. Disney için bu, gelir akışını genişletmenin harika bir yolu oldu. Pop-kültürde büyük veri uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Medya ve eğlence şirketleri, verileri düzene sokmak ve geçerli öngörüler elde etmek için aşağıdaki araçlardan bazılarını kullanır:

• Hadoop

Hadoop, bilgisayar kümeleri arasında büyük hacimli verilerin güvenilir şekilde dağıtılmış olarak işlenmesine izin veren açık kaynaklı bir çerçevedir. Aslında Netflix'in veri yapısı Hadoop, Hive ve Pig'i diğer geleneksel iş zekası ile birlikte içerir.

• Qubole

Qubole, veri aktivasyonuna odaklanan bir makine öğrenimi modeli geliştiren, bulutta yerel bir veri platformudur. İçgörüleri çıkarmak ve yapay zeka tabanlı uygulamalar oluşturmak için her tür veri kümesini işleyebilir.

• HPCC

Bu, veri işleme için tek bir platform ve mimari sağlayan açık kaynaklı bir araçtır.

• Apaçi Cassandra

Cassandra, emtia sunucularında yüksek hacimli yapılandırılmamış verileri işleyebilen ücretsiz, açık kaynaklı, NoSQL dağıtılmış bir veritabanı yönetim sistemidir.

• MongoDB

Bu veritabanı yönetim aracı, sorgulama ve indeksleme için olanaklar sağlayan platformlar arası bir belge veritabanıdır.

Şirketler tarafından kullanılan diğer büyük veri araçları ve yazılımlarından bazıları Apache Storm, Couch DB, Statwing, Flink, Pentaho, Hive, Rapidminer, Cloudera, Openrefine, DataCleaner, Neo4j, Apache SAMOA, Teradata ve Tableau'dur.

Zorluklar

Medya ve eğlence şirketlerinin veriye dayalı yolculuklarını hızlandırmasına yardımcı olmak için her ay yeni teknolojiler ve araçlar ortaya çıkıyor. Bunun pazarlamacılar için bazı zorluklar yaratacağı kesin. Bu sorunlardan bazıları aşağıda listelenmiştir:

1. Zihniyet değişikliği

İçerik oluşturucular ve pazarlamacılar, veri içgörülerini kullanma konusunda büyük ilerleme kaydetmiş olsalar da, müşteri yolculuğunu hala farkındalık, marka bilinci oluşturma, satın alma, elde tutma ve sadakat siloları içinde görüyorlar. Bu alanlara düzgün bir süreklilik yerine ayrı ve farklı aşamalar olarak bakmak, bütçe harcamalarıyla ilgili sorunlara yol açar. Organizasyon yapıları, her ekibe eski zihniyete göre çıktılar ve bütçeler verilebileceği şekildedir, ancak saatin ihtiyacı farklı olabilir.

2. Yüksek hızlı İnternet'in düşük penetrasyonu

Ocak 2020 itibariyle 4,54 milyar insan (küresel nüfusun %59'u) İnternet'i aktif olarak kullanıyor olsa da, yüksek hızlı İnternet birçok ülkede hala bir sorun olmaya devam ediyor. Çin, Hindistan ve Amerika Birleşik Devletleri internet kullanıcıları açısından en iyi ülkelerdir, ancak özellikle Hindistan'da 4G bağlantısı kırık olmaya devam etmektedir. Bu, bütçeleri ve programlamayı geniş bir farkla atabilir.

3. Konsolidasyon eksikliği

Bazı şirketler hala görüntülü, video, mobil, sosyal ve yerel dağıtım ve pazarlama kanallarını ayrı ayrı ele alıyor. Her kanal, ayrı temel performans göstergeleri (KPI'ler) kullanılarak izlenir. Hedef derecelendirme puanları (TRP'ler) ve tıklama oranları (TO'lar) başarı ölçütlerine hakim olduğundan, medya işletmeleri içeriğin iş sonuçları üzerindeki etkilerini hemen kavrayamazlar.

Dijital çağın dünyanın her yerine gerçekten ulaşması için hala zaman var. Hindistan için tüketim kalıpları açısından doğru olabilecek şey, ABD için geçerli olmayabilir.

4. Sonuç odaklı ölçümler için aciliyet

Hızlı sonuçlar elde etme peşinde olan çoğu medya şirketi, tasarım gereği çok kanallı olmak için kendilerini düzenlemeye başlıyor. Çoğu zaman tüm ekranları (TV, telefon ve tablet) yalnızca bir kişi görüntülediğinden, şirketlerin KPI'larını buna göre ayarlaması gerekir. Doğruluk ve eğilimler için bol miktarda veri ve içgörü elde etmek için de önemli bir bekleme süresi vardır. Müşterilerin zihnine hakim olma telaşında olan şirketler, daha uzun vadeli sonuçları olan daha kalıcı içgörüleri kaçırabilir.

5. Veri gizliliği endişeleri

Son birkaç yılda, birçok şirket veri ihlalleri ve kişisel bilgileri sızdırmakla suçlandı. Adobe, Dubsmash, LinkedIn ve Facebook, son zamanlarda tarayıcının altına giren şirketlerden bazıları. Sonuç olarak, tüketiciler verilerine karşı daha duyarlı hale geldi ve nasıl kullanılacağı konusunda endişelendi.

Dünya çapında, politika yapıcılar bu sorunları ele aldı ve kişisel verileri işleyen sektörler için düzenlemeler uyguladı. Bu tür bir zorluk, yeterli kullanıcı verisinin toplanması söz konusu olduğunda sorunlar oluşturabilir ve bunlar olmadan doğru analiz gerçekleştirilemez.

Fırsatlar

Medya ve eğlence endüstrisinin büyük veri kullanımında karşılaştığı zorluklara rağmen, yıllar içinde birçok fırsat ortaya çıktı. Bu fırsatların çoğu, bulut altyapısına ve yapay zekaya yerleştirilmiştir. Bir şirketin mirası ve altyapısı, veri ve analizin baş döndürücü hızına yanıt olarak hızlı bir şekilde ölçeklenmesini sınırlayabilir. Bu da bulut teknolojilerinin kullanımını kaçınılmaz kılıyor.

Bulut teknolojileri, büyük kuruluşların, verilerin büyüklüğünü ve büyük bilgi işlem zorluklarını ele almalarına yardımcı olabilir. Veri odaklı yeni dünyanın altyapı gereksinimlerine yeterince hızlı uyum sağlayamamak, medya ve eğlence şirketlerine belirli miktarda kâra mal olabilir. Yapay zeka (AI), büyük hacimli verileri analiz etmenin ve doğru tüketici davranışı için tahminlerde bulunmanın tek güvenilir yoludur.

Yapay zeka, şirketlerin yalnızca gösterimlere ve TO'lara (tıklama oranları) odaklanmak yerine belirli tüketici segmentleri ve kişiler için nüanslı içgörüler elde etmesine olanak tanır. Gerçek kişiselleştirmeyi sağlamak için gelişmiş analitik kullanılabilir.

Medya ve eğlence sektörü için modern, güncel veri teknolojilerine yatırım yapmak ve iş süreçlerini veri odaklı hedefleri yansıtacak şekilde yenilemek zorunludur. Bu, şirketlerin hem medya harcamalarına hem de programlama içeriğine programatik bir yaklaşım benimseme zamanıdır.

Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.