Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Die rasanten Fortschritte im Internet, der digitalen Inhaltsverarbeitung, der IT und der Cloud-Technologien ermöglichen es Anbietern und Distributoren von Inhalten in der Unterhaltungs- und Medienbranche, enger und effektiver zusammenzuarbeiten und Konsumenten eine stetig wachsende Auswahl an Optionen zu bieten. All dies geschieht exponentiell und erweitert somit das Angebot an verbraucherfreundlichen Dienstleistungen.
Heutzutage können Konsumenten mithilfe moderner Set-Top-Boxen oder durch einfaches Herunterladen von Inhalten über das Internet selbst entscheiden, wann und was sie sehen möchten. Aufgrund dieses Trends kämpfen Unterhaltungs- und Medienunternehmen nun mit Informationssilos, veralteten Geschäftsmodellen und einer überholten Infrastruktur, während sie versuchen zu verstehen, inwieweit ihre Angebote und Inhalte den Kundenbedürfnissen entsprechen.
In der heutigen Zeit versuchen Medien- und Unterhaltungsunternehmen, sich durch ein Angebot an Unterhaltung und Inhalten, die den Wünschen ihrer Kunden entsprechen, von der Konkurrenz abzuheben. Dafür benötigen sie ein besseres Verständnis ihrer Kunden, insbesondere wann und wie diese Inhalte und Angebote auswählen. Und genau hier kommt Big Data ins Spiel.
Da sich die Unterhaltungs- und Medienbranche exponentiell weiterentwickelt, gibt es zwei zentrale Bedürfnisse, die die Branche aktuell prägen: die Steigerung der Einnahmen und die Senkung der Betriebskosten in zunehmend diversifizierten, hart umkämpften und unsicheren Märkten. Digitale Medien und Smartphones sind heute weltweit zu einer wichtigen Unterhaltungsquelle geworden. Daher setzen Medienvertriebe und Sender verstärkt auf Big-Data-Analysen, um eine engere Verbindung zu ihren Kunden aufzubauen.
Laut PwC wird die globale Medien- und Unterhaltungsbranche bis 2020 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 4,4 % wachsen und in diesem Jahr knapp 2 Billionen US-Dollar erreichen.
Quelle: PwC Big Data in der Medien- und Unterhaltungsbranche hilft Unternehmen nicht nur dabei, verborgene Einblicke in das Konsumverhalten zu gewinnen, sondern auch personalisierte Inhalte bereitzustellen. Darüber hinaus treibt es die digitale Transformation voran und ermöglicht die Nutzung nicht nur vorhandener Daten, sondern auch bestehender Datenquellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens. Für Unternehmen der Medien- und Unterhaltungsbranche ist Big Data daher der Schlüssel zu mehr Profitabilität.
Bereit, bahnbrechende Erkenntnisse zu nutzen?
Mit unseren Big-Data-Analyselösungen gewinnen Sie interessante Statistiken und decken verborgene Erkenntnisse über das Kundenverhalten auf.
In diesem Artikel beleuchten wir verschiedene Wege, wie Big Data der Medien- und Unterhaltungsbranche hilft, die riesigen Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen zu analysieren und zu verarbeiten. Tauchen Sie ein!
1. Die Wünsche Ihres Publikums vorhersehen
Traditionell wurden Medieninhalte nur in wenigen Formaten angeboten. Heute sind diese jedoch durch eine Vielzahl von Mediendiensten wie Live-Streaming, Pay-per-View und vielem mehr ersetzt worden. Bei der Bereitstellung von Inhalten über diese Formate sammeln Medienanbieter zudem riesige Mengen an Nutzerdaten. Big Data im Unterhaltungs- und Medienbereich ermöglicht ein tiefes Verständnis der Präferenzen und des Verhaltens von Konsumenten. So hat beispielsweise die Analyse von Medien- und Unterhaltungsinhalten einem bedeutenden Medienkanal geholfen, zahlreiche interessante Statistiken über seine Nutzer zu gewinnen, darunter Erkenntnisse darüber, welche Art von Videos die Zuschauer ansehen und welche Geräte sie zum Streamen verwenden. Diese Technologie kann auch genutzt werden, um das Verhalten des Publikums zu verstehen, und die Inhalte werden eng an die Vorlieben der Zuschauer angepasst.
2. Bietet Einblicke in die Kundenabwanderung
Die größte Herausforderung für Medien- und Unterhaltungsunternehmen besteht heute darin, Strategien gegen Kundenabwanderung zu entwickeln. Big Data hat in der Unterhaltungs- und Medienbranche dazu beigetragen, Nutzerdaten aus unterschiedlichen Quellen wie sozialen Medien zu kombinieren und auszuwerten. Dank Big Data in der Medien- und Unterhaltungslandschaft lassen sich nun die Gründe für das Abonnieren und Abbestellen von Abonnements auf bestimmten Plattformen oder Kanälen ermitteln. Auch die Reaktionen auf Abonnement- und Preismodelle können mithilfe von Big Data analysiert werden. Durch die Nutzung des Potenzials von Big Data lassen sich Preisgestaltung, Medieninhalte und sogar Übertragungswege gezielt anpassen, um die Kundenabwanderung zu reduzieren.
3. Optimiert die Planung von Medienströmen
Laut Statista besitzen 2,62 Milliarden Menschen ein Social-Media-Konto. Das exponentielle Wachstum digitaler Medienvertriebsplattformen hat die Barriere zwischen Anbietern und Endnutzern abgebaut. Dank Big Data im Medien- und Unterhaltungssektor ist es nun möglich, Endnutzer direkt und ohne Zwischenhändler zu erreichen. Darüber hinaus unterstützt Big-Data-Analyse Medienunternehmen dabei, über geplante Streaming-Angebote direkt mit ihrem Publikum in Kontakt zu treten und ihre Gewinne zu maximieren. Big Data in der Medien- und Unterhaltungsbranche hat außerdem dazu beigetragen, genau die Inhalte zu identifizieren, die Kunden regelmäßig konsumieren möchten.
4. Dringend benötigte Werbeförderung
Digitale Werbung erlebt derzeit ein goldenes Zeitalter, doch die Herausforderung besteht darin, Sichtbarkeit und Interaktion aufrechtzuerhalten. Alle Medienplattformen konkurrieren um dieselben Nutzer und kämpfen gleichzeitig mit einer zunehmenden Aufmerksamkeitsverwässerung. Daher gewinnen Kennzahlen zur Effektivität digitaler Werbung für Werbetreibende immer mehr an Bedeutung. Big-Data-Analysen spielen dabei eine Schlüsselrolle, indem sie den Einfluss verschiedener Faktoren wie Anzeigentyp, Seitenformat, Anzeigenposition im Verhältnis zu verschiedenen Seitenelementen, Scrollparameter, Interaktionsparameter (Hover, Klick usw.), Verweildauer usw. auf die Verbesserung der Anzeigensichtbarkeit digitaler Plattformen bewerten und relevante Strategien zur Steigerung der Anzeigensichtbarkeit und der Kundeninteraktion mit der Anzeige entwickeln. Effektive Analysen helfen zudem bei der Optimierung des Anzeigeninventars, indem sie die Plattformen und Geräte vorhersagen, von denen der Traffic stammt. So können Medienunternehmen den Wert ihrer digitalen Anzeigen durch eine präzisere Segmentierung und gezieltere Anzeigenausrichtung für Besucher, die über soziale Medien oder Websites Dritter kommen, besser monetarisieren.
5. Effektive Monetarisierung von Inhalten
Medienstreaming-Plattformen müssen sicherstellen, dass die Inhalte, in die sie investieren, bei ihrem Publikum erfolgreich sind und einen hohen ROI erzielen. Um den potenziellen Erfolg verschiedener Medienangebote und -projekte zu bewerten, nutzen Medienunternehmen Big-Data-Analysen. Ein prominentes Beispiel ist die Investition von Netflix in eine amerikanische Version der britischen Serie „House of Cards“. Netflix nutzte hierfür Erkenntnisse aus Big-Data-Analysen. Durch die frühzeitige Erkennung des Erfolgspotenzials der Serie tätigte Netflix eine beträchtliche Investition, die sich als äußerst profitabel erwies . Auch das führende Medienunternehmen Warner Brothers investierte in prädiktive Analysetechnologie, um den Erfolg seiner Filme vorherzusagen. Das Unternehmen nutzt diese Technologie, um seine Investitionsentscheidungen bei neuen Filmideen zu fundieren.
Polestar Analytics verfügt über umfassende Expertise im Bereich Datenanalyse . Wir haben zahlreichen Unternehmen geholfen, die Vorteile dieser wachsenden Technologie voll auszuschöpfen und mit minimalem Aufwand aus unstrukturierten, komplexen Daten handlungsrelevante, intelligente Erkenntnisse zu gewinnen, um Marktführerschaft, Wettbewerbsfähigkeit und Erfolg zu fördern.
Fordern Sie jetzt eine kostenlose Demo an!