Şovlar, Filmler ve Bir Salgın: Büyük Veri Eğlence Sektörünü Nasıl Dönüştürdü?
Yayınlanan: 2020-06-04Şu anda, siz bu yazıyı okurken milyarlarca insan sinema salonlarına veya restoranlara erişimi olmayan ve sadece eğlence kaynağı olan interneti olan evlerinde oturuyor. Bu ani değişim, eğlence sektörü de dahil olmak üzere her türlü işletme üzerinde büyük bir etki yarattı. Film yapımı keskin bir şekilde durma noktasına geldiğinde, ancak tüketici talebi her zaman var olmaya devam ederken, üst düzey (OTT) medya hizmetleri, oyuncuların hiçbirinin öngörmediği ani bir talep artışına tanık oldu.
Geçtiğimiz birkaç hafta açıkça tüm OTT'lere fayda sağladı, ancak aynı zamanda OTT'ler , dünya genelinde karantinaların hafifletilmesiyle aynı büyümenin tadını çıkarmaya devam edecek mi gibi sorulara yol açtı.
Halihazırda Netflix gibi devler abone sayılarında artışa tanık oldu ve hisseleri 2020'nin ilk çeyreğinde %35 arttı . Bu belirsiz zamanlarda evde yetiştirilen içeriğin artan popülaritesini de gördük (akla John Krasinski'nin Bazı İyi Haberleri geliyor). Küçük bir içerik platformu olan Quibi , Mart 2020'de son finansman turunu tamamladı. Birçok büyük yıldız ve başlık içeren 10 dakikalık bölümler gösterdi.
Ancak, bu beklenmedik altın fırsata yükselen çok sayıda OTT oyuncusuyla, müşteriler her zamankinden daha fazla seçim yapmakta zorlanıyor. OTT oyuncularının bu aşamada sağladığı deneyim kalitesi, karantinalar tamamen sona erdiğinde de geleceklerini tanımlayabilir. Böyle bir senaryoda, bu başarıyı sürdürmek için ne kullanabileceklerini biliyoruz: Büyük Veri.
İçindekiler
Büyük Veri: İsimsiz kahraman
OTT izleyicileri sinema ve televizyon gibi emsallerinden farklı olarak istedikleri zaman istedikleri şeyi izleme seçeneğine sahiptir. Televizyonlar söz konusu olduğunda, kanalın programına bağlısınız, ancak bir OTT platformu ile isteğe bağlı içerik. Sabit bir programın olmaması, program seçiminin sahipliğini tüketiciye yükler.
Seçenekler denizinde, bir OTT oyuncusu, izleyicinin izleme olasılığı en yüksek olan seçenekleri nasıl sunar? o! Bununla birlikte, televizyonda günlük haberleri engelleyen yeni içerik bulunmadığından, OTT'ler, özenle seçilmiş içeriklerini tüketmeleri için yeni aboneleri çekme fırsatına sahiptir.
Bu, büyük verilerin resme girdiği yerdir (amaçlanan).
Büyük veri, öneri sistemleri aracılığıyla OTT'ler için 'kullanıcının neyi sevebileceğini bulma' sorununu büyük ölçüde çözmektedir. Bunu anlamak için en önde gelen OTT platformu olan Netflix'e daha yakından bakmalıyız. Müşteri deneyimini mükemmelleştirmek için aralıksız arayışları bilinmeyen bir gerçek değil.
Netflix, müşteri taleplerini önceden alarak ve her temas noktasında kusursuz deneyim sunarak hızla dünyanın en büyük OTT platformu haline geldi. Sanki müşterilerinin aklını okuyabiliyor ve Netflix'e her geldiklerinde ne izlemek istediklerini biliyor gibiydiler. Netflix'in başarısının büyük bir bölümünü büyük verilere borçlu olduğu daha az bilinen bir gerçektir.
Kişiselleştirilmiş film önerileriyle başladılar, ancak akışa geçtikten sonra veri tabanlı öneri sistemlerini kullanmaya başladılar.
Büyük verinin rolünün gizemini çözmek
Netflix'in öneri sisteminin ne kadar gelişmiş olduğunun zaten farkında olabilirsiniz. Karmaşık sorunları çözmek için birden fazla algoritma kullanır. Bu tür bir algoritma, PVR'nin Kişiselleştirilmiş Video Sıralaması anlamına geldiği PVR Algoritmasıdır. Kullanıcı bazlı filtreleme ürünlerini göz önünde bulundurarak başlıkları belirli kriterlere göre (Türler, Aktörler vb.) filtreler. Netflix ayrıca zamana duyarlı tahminleri için RNN'leri de içerir.
'İzlemeye devam et' tavsiyecisi, yalnızca kullanıcının izlemeyi bitirmediği içeriğe (tamamlanmamış film, bir dizinin izlenmemiş bölümlerine) bakmakla kalmaz, algoritma aynı zamanda terk edilme noktasını, tek tek başlıkları izlemek için kullanılan cihazı ve diğer bağlamı da dikkate alır. tavsiyelerini optimize etmek için -tabanlı sinyaller. Tekrarlayan Sinir Ağları, bağlamsal dizi verileri için mükemmeldir, bu nedenle Netflix'in bunları tavsiyelerinde kullanması şaşırtıcı olmamalıdır.
COVID-19 sırasında Netflix'in büyük kütüphane boyutu ve çeşitli algoritmaları, onun temel rekabet avantajı olduğunu kanıtladı. Netflix, izleyicilerine diziler ve filmler önermek için algoritmalarından biri olan Trending Now Ranker'ı kullandı. Bu algoritma, bireysel başlıkların popülaritesinde artışa neden olan kısa vadeli eğilimlere odaklanır.
Örneğin, 2020 yılının ilk çeyreğinde 15,8 milyonun üzerinde yeni aboneye ulaşan OTT devi , Şubat 2020'de karantinanın başlangıcında Man'ın hızlı hareket eden bir krizle yüzleşmeye hazır olup olmadığını sorgulayan bir belgesel olan 'Pandemi' adlı yeni bir gösteri başlattı. virüs benzeri Coronavirüs. İlk düşüncemiz şu olurdu: Zamanlama için bu nasıl?
Ancak, bu bir zamanlama meselesi değildir. Bu, OTT oyuncusu tarafından insanların virüsle ilgili artan merakından yararlanmak için bilerek başlatılan güncel bir seriydi.
Netflix ayrıca kullanıcılarına gelişmiş kişiselleştirme sağlamak için hibrit filtreleme sistemleri kullanır. Ortak filtreleme, en popüler başlıkları belirlemesine yardımcı olurken, kullanıcı tabanlı filtreleme, belirli bir kullanıcının en çok beğeneceği başlıkları tanımasına olanak tanır. Ayrıca başlıklarının görselini de kullanıcının tercihlerine göre değiştirirler. Hangi küçük resmin kullanıcıyı tıklamaya ikna edeceğini anlamak için A/B testleri gerçekleştirirler. Sektörler Arasında Büyük Veri Uygulamalarına Örnekler
Diğer platformlar çok geride değil
Netflix başarının tatlı tadını yaşarken, rakipleri de her zamankinden daha meşgul olmaya devam ediyor. Disney+, Amazon Prime Video, Hotstar ve benzer bir müşteri tabanı için rekabet eden diğer birçok platform gibi OTT'ler, rekabetle mücadele etmek için sürekli olarak büyük veri kullanıyor.
Müşteri deneyiminde lider olarak kabul edilen Amazon, ortaya çıkışından bu yana öneri sistemlerinde de lider olmuştur. Önerilerini geliştirmek için konu çeşitlendirme algoritmalarını kullanırlar. İşbirliğine dayalı filtreleme ve öğeden öğeye matrisler aracılığıyla, uygulamalarını farklı kullanıcılar için ölçeklenebilir tutabilirler. Ayrıca, diğer kullanıcıların etkisinin çok fazla etkili olmayacağı kullanıcı davranışını tahmin etmek için içerik tabanlı filtreleme yöntemlerini kullanırlar.
Amazon Prime Video'nun ilk günlerinde, yalnızca ortak filtreleme kullanmaya odaklandılar; bu, insanlar kişiselleştirilmiş öneriler almadığı için zararlı olduğu ortaya çıktı. Amazon bu sorunu tespit ettiğinde, daha kullanıcı odaklı yöntemler kullanmaya başladılar ve bu da kullanıcı etkileşiminde 2 kat artışa yol açtı. Disney+ ve Apple TV+ piyasada nispeten yenidir ve tavsiye edenlerinin izleme deneyimini nasıl geliştirdiğini görmek ilginç olacaktır.
Önerileri kişiselleştirmek için büyük verileri kullanan tek platform OTT'ler değil. Spotify gibi müzik akışı platformları, bir kullanıcının tavsiyelerini iyileştirmek için dinlediği müziği analiz eder. Benzer şekilde Pandora, kullanıcı geri bildirimlerini (kullanıcı derecelendirmeleri aracılığıyla) açıkça alır ve bu veriler aracılığıyla yeni müzik önerileri üretir.
Okuyun: COVID-19 Yardımında Büyük Verinin Rolü – En Başından Beri
Buradan nereye gidiyoruz? Herkesin aklına takılan bir soru
Mevcut pandemi insanları evde kalmaya zorladı ve bu da OTT platformlarının izleyici sayısında artışa neden oldu. Elbette, OTT'ler popülerliklerinde bir artışa tanık oluyor, ancak bu eğilim devam edecek mi? İnsanların eğlenceyi algılama biçimini değiştirecek mi? Salgın televizyon çağının sonunu mu getirecek? Netflix, sokağa çıkma kısıtlamaları kaldırılırken ve insanlar tekrar dış dünyaya adım atarken, müşteri sayısında bir düşüşe hazırlandığını resmen duyurdu.
Oyuncu yalnız değil. COVID-19 geçerken ve dünya yeni normale geçerken, OTT'lerin karantina sırasında attıkları adımlar geleceklerini tanımlayabilir. Gerçekten büyük veri sağlayan ve buna göre içerik stratejilerini ve müşteri deneyimlerini yeniden düşünen OTT oyuncuları, şu anda tanık oldukları başarının tadını çıkarmaya devam edebilir.
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.
upGrad'daki Yazılım Mühendisliği Kurslarımıza göz atın.
