Sammanfatta detta blogginlägg med:
De snabba framstegen inom internet, digital innehållshantering, IT och molnteknik gör det möjligt för innehållskuratorer och distributörer inom underhållnings- och mediebranschen att arbeta närmare och mer effektivt för att erbjuda konsumenterna ett ständigt ökande utbud av alternativ. Allt detta sker i en exponentiell takt, vilket ökar omfattningen av konsumentvänliga tjänster som introduceras.
Dagens konsumenter kan välja när och vad de vill titta på med hjälp av avancerade set-top-boxar eller bara genom att ladda ner innehåll on-demand via internet. På grund av denna trend kämpar underhållnings- och medieorganisationer nu med informationssilos, äldre affärsmodeller och äldre infrastruktur i deras försök att förstå hur väl deras erbjudanden och innehåll matchar kundernas krav.
I dagens läge försöker medie- och underhållningsföretag differentiera sig genom att presentera underhållning och innehåll som deras konsumenter vill ta del av. För att göra detta måste de ha en bättre förståelse för sina kunder, inklusive när och hur kunderna väljer innehåll och erbjudanden. Och det är där big data kommer in i bilden.
Med underhållnings- och medieindustrin som utvecklas i en exponentiell takt finns det dubbla behov som driver branschen i nuvarande situation. Dessa "dubbla behov" är att generera mer intäkter och minska driftskostnaderna från alltmer diversifierade, extremt konkurrensutsatta och osäkra marknader. Idag har digitala medier och smartphones blivit en betydande källa till underhållning för befolkningen runt om i världen. Som ett resultat anammar mediedistributörer och programföretag stordataanalys för att etablera en kontakt med sina kunder.
Den globala medie- och underhållningsindustrin förväntas växa med en årlig tillväxttakt på 4,4 % fram till 2020 för att nå strax under 2 biljoner dollar i år, enligt PwC.
Källa: PwC Big data inom media och underhållning hjälper inte bara företag att få dolda insikter i konsumentbeteende, utan bidrar också till leverans av personligt innehåll. Dessutom bidrar det till att driva digital transformation och utnyttja inte bara åtkomstdata utan även aktuella datakällor både utanför och inom organisationen. Därför är big data nyckeln till att driva lönsamhet för företag inom medie- och underhållningsbranschen.
Redo att utnyttja banbrytande insikter?
Gräv fram intressant statistik och avslöja dolda insikter i kundbeteende med våra lösningar för stordataanalys.
I den här artikeln ska vi utforska många olika sätt – hur big data hjälper medie- och underhållningsindustrin att förstå de hav av data som väller in från flera källor. Ta en titt.
1. Förutsäga vad din publik vill ha
Traditionellt sett kurerades medieinnehåll endast i begränsade format. Men i dagens läge har det ersatts av en mängd olika medietjänster som livestreaming, pay-per-view och mycket mer. Vid innehållsleverans i dessa format samlar mediedistributörer också in enorma mängder användardata. Big data inom underhållnings- och medielandskapet kan ge en djupgående förståelse för konsumenternas preferenser och beteenden. Till exempel har analyser inom medie- och underhållningssektorerna hjälpt en betydande mediekanal att gräva fram många intressanta statistikuppgifter om sina användare, inklusive insikter om vilken typ av videor tittarna tittar på och vilken enhet de använder för videostreaming. Denna teknik kan också utnyttjas för att förstå publikens beteende, och syndikerat innehåll är nära anpassat till deras tittarpreferenser.
2. Ger insikter i kundbortfall
Den största utmaningen för medie- och underhållningsorganisationer idag är att utforma strategier för att hantera risken för kundbortfall. Big data inom underhållnings- och mediebranschen har hjälpt till att kombinera och förstå all användardata från olika källor som sociala medier. Med framväxten av Big Data inom M&E-landskapet är det nu möjligt att avslöja orsaker som driver kunder att avsluta prenumerationen och prenumerera på en viss plattform eller kanal. Användbara insikter i reaktioner på prenumerations- och prissättningsmodeller kan också hämtas med Big Data. Genom att utnyttja potentialen i Big Data kan prissättning av innehåll, medieinnehåll och till och med leveranssätt skräddarsys för att minska kundbortfall.
3. Optimerar schemaläggning av medieströmmar
Enligt Statista har 2,62 miljarder människor ett konto på sociala medier. Den exponentiella tillväxten av digitala mediedistributionsplattformar har minskat barriären som fanns mellan distributörer och slutanvändare. Med big data inom M&E har det blivit lämpligt att nå slutanvändarna direkt utan någon förmedlare. Dessutom har big data-analys hjälpt medieorganisationer att få direkt kontakt med publiken via schemalagd medieströmning och maximera sina vinster. Dessutom har big data inom M&E-branschen hjälpt till att identifiera exakt det innehåll som kunderna vill engagera sig i regelbundet.
4. Välbehövlig ökning av annonser
Även om digital annonsering nu befinner sig i en guldålder är utmaningen att upprätthålla synlighet och engagemang. I praktiken konkurrerar alla medieplattformar om samma ögonglober samtidigt som de hanterar utspädning av uppmärksamhet, och följaktligen blir effektivitetsmått för digitala annonser allt viktigare för annonsörer. Analys av stordata kan återigen spela en nyckelroll för att bedöma effekten av olika faktorer som annonstyp, sidformat, annonsplacering i förhållande till olika sidelement, scrollparametrar, sidinteraktionsparametrar (hovra över, klick etc.), siduppehållstid etc. för att förbättra annonsens synlighet för digitala webbplatser och för att föreslå relevanta strategier för att förbättra annonsens synlighet och kundengagemang med annonsen. Effektiv analys kan också hjälpa till att optimera annonsutrymmet genom att förutsäga de plattformar och enheter som trafiken kommer från, vilket gör det möjligt för medieföretag att bättre tjäna pengar på värdet av sina digitala annonser genom striktare segmentering och annonsinriktning över besökare som kommer från sociala medier eller tredjepartswebbplatser.
5. Effektiv intäktsgenerering från innehåll
Mediastreamingplattformar måste se till att det innehåll de investerar i blir framgångsrikt bland deras publik och levererar en god avkastning på investeringen. För att bedöma den potentiella framgången för olika medietillgångar och projekt använder medieorganisationer big data-analys. Ett av de främsta exemplen är Netflix investering i en amerikansk version av den brittiska serien House of Cards, med hjälp av insikter från big data-analys. Genom att upptäcka seriens potentiella framgång gjorde Netflix en betydande investering som gav enorma utdelningar . På samma sätt har det ledande medieföretaget Warner Brothers investerat i prediktiv analysteknik för att förutsäga framgången för sina filmer. Organisationen använder denna teknik för att vägleda sina beslut när de investerar i nya filmidéer.
Polestar Analytics har expertis inom dataanalystjänster . Vi har hjälpt många företag att dra nytta av denna växande teknik och få fram användbara, intelligenta insikter från ostrukturerad, komplex data med minimal ansträngning för att driva marknadsexcellens, konkurrensberedskap och framgång.
Begär en gratis demo nu!