大數據和分析——媒體和娛樂的顛覆者

Netflix 能夠預測並建議您接下來應該看什麼。 如果您在網上搜索過包包，請準備好在 Facebook 上看到大量與包包相關的廣告。 在 Cleartrip 上買了一張去馬爾代夫的票？ 在接下來的幾天裡，您一定會在整個在線體驗中看到有關此目的地的信息。 這些只是數據和分析與媒體和娛樂相交的少數例子。 在每個行業，大數據應用都在改變現在和未來。

在過去十年中，媒體和娛樂行業在內容的創建、營銷和分發方面取得了長足的進步。 讓我們深入探討行業中使用數據和分析的不同趨勢、挑戰和機遇。

介紹

當今精通互聯網的消費者可以隨時隨地在台式機、手機、平板電腦和電視上搜索和訪問內容。 因此，品牌、出版商、廣播公司、新聞頻道甚至遊戲公司都面臨著巨大的壓力，需要執行新的數字製作、多渠道廣告和分銷策略，以便在正確的時間接觸到正確的客戶。

他們需要對消費者的媒體消費偏好和相關行為有詳細的了解，才能找到讓自己從雜亂無章中脫穎而出的方法。 媒體格局也發生了變化，從模擬向數字內容的巨大轉變，為內容貨幣化和識別新產品和服務提供了機會。 這是媒體和娛樂公司利用其大數據資產實現比以往更準確和更有利可圖的客戶參與的最佳時機。

趨勢

數據收集和分析對於媒體和娛樂行業來說並不新鮮。 曾經有一段時間，這些公司不得不閱讀評論、採訪客戶、集中討論小組討論並跟踪和分析電視和圖表排名，以獲得客戶數據和洞察力。 在大數據和分析工具的幫助下，這個過程變得更加簡單。 如今，公司可以跟踪所有設備和媒體類型的點擊次數、觀看次數、參與度和分享次數，以調整內容、定價、營銷和分發策略。

全球媒體和娛樂公司使用數據的一些方式如下：

1. 預測客戶想要什麼

持續的數據收集和分析使公司能夠根據觀看歷史、評分、搜索、評論、位置、設備數據、點擊流、日誌文件和社交媒體情緒來預測觀眾的興趣。 通過將此數據與客戶情緒分析結合使用，公司可以創建正確的內容並將其分發給正確的受眾。

自然語言處理 (NLP) 借助測量正面和負面語言表現的算法確保准確的客戶情緒分析。 這些算法能夠根據情緒對帖子、消息和對話片段進行分類並定義情緒，公司可以利用這些數據來相應地調整或創建內容。

以 Netflix 為例，該公司利用其 1.67 億用戶的數據，並使用數據分析模型來分析客戶行為和購買模式。 然後，它使用該信息根據訂閱者的偏好推薦電影和電視節目。 閱讀更多內容以了解有關 Netflix 中數據科學和機器學習應用的更多信息。

2.調度和優化

媒體和娛樂公司可以使用大數據來了解客戶何時最有可能查看內容以及他們將使用什麼設備來查看內容。 借助大數據的可擴展性，可以在 PIN 碼和設備級別訪問信息以進行本地化分發。 這不僅用於社交媒體，還用於流媒體服務、電視和遊戲平台上的節目內容。

3. 客戶獲取和流失

訂閱和訂閱模式是媒體和娛樂公司研究最多的數據集之一。 有了這個，他們可以製定最佳的促銷和產品策略來吸引和留住客戶。 通話詳細記錄、電子郵件和社交媒體情緒是揭示客戶興趣以及為什麼可能存在保留問題（如果有）的三個主要渠道。

Spotify 是世界上最大的點播音樂服務，擁有超過1.5 億活躍用戶，它搜索超過600 GB 的數據以完善其算法並學習以改善客戶體驗和推斷洞察力。

Spotify 還不斷地爬網以尋找有關音樂的博客文章和其他內容，以了解人們對特定藝術家和歌曲的看法。 通過這樣做，公司能夠為客戶創造價值，並在平台的“推薦播放列表”、“發現”和“洞察”部分策劃個性化內容。 自然，這會直接影響客戶獲取並減緩客戶流失。

4. 廣告定位

每個行業都必須在正確的環境、正確的時間和正確的平台上接觸到消費者。 互聯網上內容的訪問和消費使數字媒體變得複雜且不斷變化。 與傳統人口統計數據一起使用時，對消費模式的數據分析可以為個性化廣告提供洞察力。

儘管客戶的微細分內容消費行為複雜，但大數據應用程序不斷改進廣告定位。 例如，由於消費者在多個設備上訪問內容，大數據洞察有助於了解消費者何時使用第二個屏幕，以便跨設備優化活動。 這可以幫助媒體和娛樂公司提高數字轉換率。

5. 內容變現

大數據還可以幫助媒體和娛樂公司產生額外的收入來源。 例如，這些見解可以提出通過提供折扣和延長訂閱來激勵消費者行為的新方法。 大數據還可以幫助公司識別新產品或服務的機會。

2018 年，迪士尼與 Reliance Jio Infocomm 簽署了一項協議，允許 JioCinema 和 Jio 的數字應用程序在其平台上提供其內容。 JioCinema 在主頁上有一個專門的迪士尼品牌部分，內容涵蓋電影、動畫和連續劇。 對於迪士尼來說，這是擴大收入來源的好方法。 閱讀更多關於大數據在流行文化中的應用。

媒體和娛樂公司使用以下一些工具來簡化數據並獲得有效的見解：

• Hadoop

Hadoop 是一個開源框架，允許跨計算機集群對大量數據進行可靠的分佈式處理。 事實上，Netflix 的數據結構包括 Hadoop、Hive 和 Pig 以及其他傳統商業智能

• 趣博樂

Qubole 是一個雲原生數據平台，開發專注於數據激活的機器學習模型。 它可以處理所有類型的數據集以提取見解並構建基於人工智能的應用程序。

• 高性能混凝土

這是一個開源工具，為數據處理提供單一平台和架構。

• 阿帕奇卡桑德拉

Cassandra 是一個免費的開源 NoSQL 分佈式數據庫管理系統，可以跨商品服務器處理大量非結構化數據。

• MongoDB

這個數據庫管理工具是一個跨平台的文檔數據庫，提供了查詢和索引的功能。

公司使用的其他一些大數據工具和軟件包括 Apache Storm、Couch DB、Statwing、Flink、Pentaho、Hive、Rapidminer、Cloudera、Openrefine、DataCleaner、Neo4j、Apache SAMOA、Teradata 和 Tableau。

挑戰

每個月都會出現新的技術和工具，以幫助媒體和娛樂公司加速他們的數據驅動之旅。 這肯定會給營銷人員帶來一些挑戰。 下面列出了其中一些問題：

1. 觀念轉變

儘管內容創建者和營銷人員在使用數據洞察力方面取得了長足進步，但他們仍然在意識、品牌、獲取、保留和忠誠度的孤島中看待客戶旅程。 將這些領域視為獨立和不同的階段，而不是一個平穩的連續體，會導致與預算支出相關的問題。 組織結構使得每個團隊都可以按照舊的思維方式獲得可交付成果和預算，但時間的需要可能會有所不同。

2、高速互聯網普及率低

儘管截至 2020 年 1 月有 45.4 億人（佔全球人口的 59%）積極使用互聯網，但高速互聯網在許多國家仍然是一個挑戰。 中國、印度和美國是互聯網用戶數量最多的國家，但 4G 連接仍然支離破碎，尤其是在印度。 這可能會大大降低預算和規劃。

3. 缺乏整合

一些公司仍將展示、視頻、移動、社交和本地分銷和營銷渠道分開處理。 每個渠道都使用單獨的關鍵績效指標 (KPI) 進行跟踪。 由於目標收視點 (TRP) 和點擊率 (CTR) 主導成功指標，媒體企業無法立即掌握內容對業務結果的影響。

數字時代真正到達世界各地還有時間。 就印度的消費模式而言，可能正確的情況可能與美國無關。

4. 以結果為導向的指標的緊迫性

在追求速效的過程中，大多數媒體公司開始組織自己，通過設計成為全渠道。 由於很多時候只有一個人在查看所有屏幕（電視、手機和平板電腦），因此公司需要相應地調整其 KPI。 還有很長的等待時間來獲取大量數據和洞察力以確保准確性和趨勢。 在急於主宰客戶思想的過程中，公司可能會錯過更持久的洞察力，這些洞察力會產生更長期的結果。

5. 數據隱私問題

在過去的幾年裡，許多公司被指控數據洩露和洩露個人信息。 Adobe、Dubsmash、LinkedIn 和 Facebook 是最近受到掃描的一些公司。 結果，消費者對他們的數據變得更加敏感，並擔心如何使用這些數據。

在全球範圍內，政策制定者已經解決了這些問題，並針對處理個人數據的行業實施了法規。 當涉及到積累足夠的用戶數據時，這樣的挑戰可能會帶來問題，沒有這些數據就無法進行準確的分析。

機會

儘管媒體和娛樂行業在使用大數據方面面臨挑戰，但多年來出現了一些機會。 大多數這些機會都嵌入在雲基礎設施和人工智能中。 公司的遺產及其基礎設施可能會限制其快速擴展，以應對數據和分析的驚人速度。 這使得使用雲技術成為必然。

雲技術可以幫助大型組織處理龐大的數據和海量計算挑戰。 未能迅速適應新的數據驅動世界的基礎設施要求可能會使媒體和娛樂公司損失一定的利潤。 人工智能 (AI) 是分析大量數據並預測準確消費者行為的唯一可靠方法。

人工智能允許公司針對特定的消費者群體和角色獲得細微的洞察力，而不是只關注印象和點擊率（點擊率）。 高級分析可用於推動真正的個性化。

投資於現代、最新的數據技術並改進業務流程以反映數據驅動的目標對於媒體和娛樂行業來說勢在必行。 現在是公司對媒體支出和節目內容採取程序化優先方法的時候了。

如果您有興趣了解有關大數據的更多信息，請查看我們的 PG 大數據軟件開發專業文憑課程，該課程專為在職專業人士設計，提供 7 多個案例研究和項目，涵蓋 14 種編程語言和工具，實用的動手操作研討會，超過 400 小時的嚴格學習和頂級公司的就業幫助。

從世界頂級大學在線學習軟件開發課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。