大数据和分析——媒体和娱乐的颠覆者

Netflix 能够预测并建议您接下来应该看什么。 如果您在网上搜索过包包，请准备好在 Facebook 上看到大量与包包相关的广告。 在 Cleartrip 上买了一张去马尔代夫的票？ 在接下来的几天里，您一定会在整个在线体验中看到有关此目的地的信息。 这些只是数据和分析与媒体和娱乐相交的少数例子。 在每个行业，大数据应用都在改变现在和未来。

在过去十年中，媒体和娱乐行业在内容的创建、营销和分发方面取得了长足的进步。 让我们深入探讨行业中使用数据和分析的不同趋势、挑战和机遇。

介绍

当今精通互联网的消费者可以随时随地在台式机、手机、平板电脑和电视上搜索和访问内容。 因此，品牌、出版商、广播公司、新闻频道甚至游戏公司都面临着巨大的压力，需要执行新的数字制作、多渠道广告和分销策略，以便在正确的时间接触到正确的客户。

他们需要对消费者的媒体消费偏好和相关行为有详细的了解，才能找到让自己从杂乱无章中脱颖而出的方法。 媒体格局也发生了变化，从模拟向数字内容的巨大转变，为内容货币化和识别新产品和服务提供了机会。 这是媒体和娱乐公司利用其大数据资产实现比以往更准确和更有利可图的客户参与的最佳时机。

趋势

数据收集和分析对于媒体和娱乐行业来说并不新鲜。 曾经有一段时间，这些公司不得不阅读评论、采访客户、集中讨论小组讨论并跟踪和分析电视和图表排名，以获得客户数据和洞察力。 在大数据和分析工具的帮助下，这个过程变得更加简单。 如今，公司可以跟踪所有设备和媒体类型的点击次数、观看次数、参与度和分享次数，以调整内容、定价、营销和分发策略。

全球媒体和娱乐公司使用数据的一些方式如下：

1. 预测客户想要什么

持续的数据收集和分析使公司能够根据观看历史、评分、搜索、评论、位置、设备数据、点击流、日志文件和社交媒体情绪来预测观众的兴趣。 通过将此数据与客户情绪分析结合使用，公司可以创建正确的内容并将其分发给正确的受众。

自然语言处理 (NLP) 借助测量正面和负面语言表现的算法确保准确的客户情绪分析。 这些算法能够根据情绪对帖子、消息和对话片段进行分类并定义情绪，公司可以利用这些数据来相应地调整或创建内容。

以 Netflix 为例，该公司利用其 1.67 亿用户的数据，并使用数据分析模型来分析客户行为和购买模式。 然后，它使用该信息根据订阅者的偏好推荐电影和电视节目。 阅读更多内容以了解有关 Netflix 中数据科学和机器学习应用的更多信息。

2.调度和优化

媒体和娱乐公司可以使用大数据来了解客户何时最有可能查看内容以及他们将使用什么设备来查看内容。 借助大数据的可扩展性，可以在 PIN 码和设备级别访问信息以进行本地化分发。 这不仅用于社交媒体，还用于流媒体服务、电视和游戏平台上的节目内容。

3. 客户获取和流失

订阅和订阅模式是媒体和娱乐公司研究最多的数据集之一。 有了这个，他们可以制定最佳的促销和产品策略来吸引和留住客户。 通话详细记录、电子邮件和社交媒体情绪是揭示客户兴趣以及为什么可能存在保留问题（如果有）的三个主要渠道。

Spotify 是世界上最大的点播音乐服务，拥有超过1.5 亿活跃用户，它搜索超过600 GB 的数据以完善其算法并学习以改善客户体验和推断洞察力。

Spotify 还不断地爬网以寻找有关音乐的博客文章和其他内容，以了解人们对特定艺术家和歌曲的看法。 通过这样做，公司能够为客户创造价值，并在平台的“推荐播放列表”、“发现”和“洞察”部分策划个性化内容。 自然，这会直接影响客户获取并减缓客户流失。

4. 广告定位

每个行业都必须在正确的环境、正确的时间和正确的平台上接触到消费者。 互联网上内容的访问和消费使数字媒体变得复杂且不断变化。 与传统人口统计数据一起使用时，对消费模式的数据分析可以为个性化广告提供洞察力。

尽管客户的微细分内容消费行为复杂，但大数据应用程序不断改进广告定位。 例如，由于消费者在多个设备上访问内容，大数据洞察有助于了解消费者何时使用第二个屏幕，以便跨设备优化活动。 这可以帮助媒体和娱乐公司提高数字转换率。

5. 内容变现

大数据还可以帮助媒体和娱乐公司产生额外的收入来源。 例如，这些见解可以提出通过提供折扣和延长订阅来激励消费者行为的新方法。 大数据还可以帮助公司识别新产品或服务的机会。

2018 年，迪士尼与 Reliance Jio Infocomm 签署了一项协议，允许 JioCinema 和 Jio 的数字应用程序在其平台上提供其内容。 JioCinema 在主页上有一个专门的迪士尼品牌部分，内容涵盖电影、动画和连续剧。 对于迪士尼来说，这是扩大收入来源的好方法。 阅读更多关于大数据在流行文化中的应用。

媒体和娱乐公司使用以下一些工具来简化数据并获得有效的见解：

• Hadoop

Hadoop 是一个开源框架，允许跨计算机集群对大量数据进行可靠的分布式处理。 事实上，Netflix 的数据结构包括 Hadoop、Hive 和 Pig 以及其他传统商业智能

• 趣博乐

Qubole 是一个云原生数据平台，开发专注于数据激活的机器学习模型。 它可以处理所有类型的数据集以提取见解并构建基于人工智能的应用程序。

• 高性能混凝土

这是一个开源工具，为数据处理提供单一平台和架构。

• 阿帕奇卡桑德拉

Cassandra 是一个免费的开源 NoSQL 分布式数据库管理系统，可以跨商品服务器处理大量非结构化数据。

• MongoDB

这个数据库管理工具是一个跨平台的文档数据库，提供了查询和索引的功能。

公司使用的其他一些大数据工具和软件包括 Apache Storm、Couch DB、Statwing、Flink、Pentaho、Hive、Rapidminer、Cloudera、Openrefine、DataCleaner、Neo4j、Apache SAMOA、Teradata 和 Tableau。

挑战

每个月都会出现新的技术和工具，以帮助媒体和娱乐公司加速他们的数据驱动之旅。 这肯定会给营销人员带来一些挑战。 下面列出了其中一些问题：

1. 观念转变

尽管内容创建者和营销人员在使用数据洞察力方面取得了长足进步，但他们仍然在意识、品牌、获取、保留和忠诚度的孤岛中看待客户旅程。 将这些领域视为独立和不同的阶段，而不是一个平稳的连续体，会导致与预算支出相关的问题。 组织结构使得每个团队都可以按照旧的思维方式获得可交付成果和预算，但时间的需要可能会有所不同。

2、高速互联网普及率低

尽管截至 2020 年 1 月有 45.4 亿人（占全球人口的 59%）积极使用互联网，但高速互联网在许多国家仍然是一个挑战。 中国、印度和美国是互联网用户数量最多的国家，但 4G 连接仍然支离破碎，尤其是在印度。 这可能会大大降低预算和规划。

3. 缺乏整合

一些公司仍将展示、视频、移动、社交和本地分销和营销渠道分开处理。 每个渠道都使用单独的关键绩效指标 (KPI) 进行跟踪。 由于目标收视点 (TRP) 和点击率 (CTR) 主导成功指标，媒体企业无法立即掌握内容对业务结果的影响。

数字时代真正到达世界各地还有时间。 就印度的消费模式而言，可能正确的情况可能与美国无关。

4. 以结果为导向的指标的紧迫性

在追求速效的过程中，大多数媒体公司开始组织自己，通过设计成为全渠道。 由于很多时候只有一个人在查看所有屏幕（电视、手机和平板电脑），因此公司需要相应地调整其 KPI。 还有很长的等待时间来获取大量数据和洞察力以确保准确性和趋势。 在急于主宰客户思想的过程中，公司可能会错过更持久的洞察力，这些洞察力会产生更长期的结果。

5. 数据隐私问题

在过去的几年里，许多公司被指控数据泄露和泄露个人信息。 Adobe、Dubsmash、LinkedIn 和 Facebook 是最近受到扫描的一些公司。 结果，消费者对他们的数据变得更加敏感，并担心如何使用这些数据。

在全球范围内，政策制定者已经解决了这些问题，并针对处理个人数据的行业实施了法规。 当涉及到积累足够的用户数据时，这样的挑战可能会带来问题，没有这些数据就无法进行准确的分析。

机会

尽管媒体和娱乐行业在使用大数据方面面临挑战，但多年来出现了一些机会。 大多数这些机会都嵌入在云基础设施和人工智能中。 公司的遗产及其基础设施可能会限制其快速扩展，以应对数据和分析的惊人速度。 这使得使用云技术成为必然。

云技术可以帮助大型组织处理庞大的数据和海量计算挑战。 未能迅速适应新的数据驱动世界的基础设施要求可能会使媒体和娱乐公司损失一定的利润。 人工智能 (AI) 是分析大量数据并预测准确消费者行为的唯一可靠方法。

人工智能允许公司针对特定的消费者群体和角色获得细微的洞察力，而不是只关注印象和点击率（点击率）。 高级分析可用于推动真正的个性化。

投资于现代、最新的数据技术并改进业务流程以反映数据驱动的目标对于媒体和娱乐行业来说势在必行。 现在是公司对媒体支出和节目内容采取程序化优先方法的时候了。

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