Ты — то, что ты смотришь: почему медиагиганты выстрелили благодаря большим данным

Большие данные — это один из основных драйверов современного бизнеса. Неважно, в какой сфере работает компания, правильный анализ Big Data даст мощный толчок для развития продуктов, улучшения отношений с клиентами и роста продаж.

Недавно мы обнаружили любопытный материал от консалтинговой компании SG Analytics, которая занимается аналитикой данных для развития малого и среднего бизнеса в США и других странах. В нем авторы отлично раскрыли, как аналитика больших данных влияет на медиакомпании, которые создают развлекательный контент.

В современных условиях медийные и развлекательные компании стремятся выделиться на фоне конкурентов, создавая развлекательные материалы и контент, которые предпочитают пользователи. Для этого они должны хорошо понимать своих зрителей, в особенности когда и как именно они выбирают контент. Здесь важную роль играет аналитика больших данных.

Лидеры индустрии развлечений (например, Netflix, Amazon и Disney) уже применяют Big Data в своих рабочих процессах для повышения качества работы со зрителями. А компания Hulu известна тем, что использует аналитику для подбора и рекомендации контента. Еще многие компании развлекательной сферы улучшают рекламные кампании и оптимизируют внутренние процессы с помощью Big Data и ИИ. В результате медиаиндустрия получает огромное преимущество.

Аналитика данных в индустрии СМИ и развлечений (M&E) помогает компаниям получать ранее недоступные инсайты о поведении зрителей и предоставлять им персонализированный контент. Кроме того, Big Data способствует цифровой трансформации, поскольку компании получают в свое распоряжение точную информацию о зрителях. Получается, что большие данные — это ключ к повышению рентабельности в сфере медиа и развлечений.

Привлечение новых зрителей, удержание старых и повышение уровня вовлечения — вот основные задачи, с которыми сталкиваются практически все медиа и развлекательные компании мира.

Внедрение аналитики данных позволяет корпорациям получать подробную информацию о своих зрителях, а также системах и процессах. С ее помощью медиакомпании успешно решают эти задачи и добиваются более высоких бизнес-результатов. И вот самые заметные преимущества аналитики данных:

Стриминговые платформы хотят быть уверенными, что зрители хорошо воспримут контент, в который они инвестируют. И что он в результате окажется рентабельным. Для оценки потенциального успеха различных проектов медиакомпании используют аналитику данных.

Цифровые платформы получают огромные дивиденды от инвестиций, когда правильно определяют потенциальный успех контента. К примеру, ведущая медиакомпания Warner Brothers инвестирует в предиктивную аналитику, чтобы прогнозировать успех своих фильмов. А чтобы сделать анализ точнее и быстрее, компании дополнительно автоматизируют составление отчетов с помощью систем генерации естественного языка. В результате они преобразовывают данные в действия и повышают эффективность работы каналов.

Медиакомпании вроде Viacom18 применяют аналитику больших данных, чтобы удерживать внимание зрителей во время рекламных пауз. Это позволяет им показывать рекламу четко в нужное время. В результате Viacom18 удалось улучшить коэффициент удержания зрителей во время показа рекламы и тем самым обеспечить значительный доход и для себя, и для своих рекламодателей. Так делают и другие медиакомпании, которые начали использовать аналитику данных, чтобы улучшить контакт с потребителями. Поняв, насколько хорошо их контент соответствует запросам зрителей, компании могут прогнозировать различные типы рекомендаций по контенту, чтобы дольше удерживать пользователей на сайте.

Доходы от рекламы — один из основных источников прибыли для стриминговых и развлекательных компаний. Чтобы показывать пользователям самые подходящие объявления с учетом демографических особенностей, медиакомпании используют аналитику больших данных для таргетирования рекламы и сегментации аудитории. Благодаря этому они обеспечивают более высокую рентабельность инвестиций для своих рекламодателей, помогая им наладить контакт с целевой аудиторией. А с помощью комбинации аналитики больших данных с машинным обучением стриминговые платформы, в том числе и YouTube, повышают эффективность показанной рекламы.

Сетевые медиакомпании используют данные отчетов на основе естественных языков, чтобы изучать результативность работы различных каналов и программ. С помощью такой аналитики компании в режиме реального времени узнают об эффективности контента: собственного и конкурентов. Это помогает создавать более результативные стратегии развития.

На смену традиционному методу создания медиаконтента приходят многочисленные сервисы: платные каналы, стримы и многое другое. В процессе показа контента компании могут собирать большое количество данных о пользователях.

Медиакомпании повышают конверсию за счет микросегментирования целевой аудитории в своих рекламных сетях. Аналитика данных помогает им собирать и обрабатывать пользовательскую информацию из различных источников, включая социальные сети.

Однако, одна из важнейших проблем медиаиндустрии — это растущий риск оттока клиентов. Большие данные помогают СМИ и компаниям в сфере развлечений глубже понять поведение и предпочтения зрителей. С помощью аналитических решений специалисты могут также находить причины, побуждающие зрителей подписываться и отписываться от конкретного канала или платформы.

Недавний отчет Statista показал, что примерно у 2,62 млрд людей в мире есть аккаунты в социальных сетях. Такой экспоненциальный рост популярности цифровых платформ уменьшает барьер между распространителями контента и его конечными пользователями. Благодаря аналитике данных в сфере развлечений и медиа, компании могут напрямую обращаться к конечным потребителям, не прибегая к услугам посредников. Кроме того, аналитика больших данных помогает напрямую взаимодействовать с аудиторией через потоковую передачу мультимедиа, тем самым максимизируя прибыль компании. Также это позволяет точнее находить контент, который клиенты хотят видеть.

Медиаплатформы хотят создавать контент, который отлично воспринимается аудиторией и приносит прибыль. Для оценки успешности проектов компании внедряют аналитику больших данных. Инвестиции медиаконцерна Netflix в американскую версию британского сериала «Карточный домик» оказались удачными, потому что с помощью аналитики Big Data они точно спрогнозировали, что сериал будет успешным.

Ведущие медиакомпании инвестируют в технологии предиктивной аналитики, чтобы лучше прогнозировать успехи кампаний и контента. Они используют технологии для принятия решений при инвестировании в новые стратегии и идеи.

Цифровизация индустрии СМИ и развлечений позволила компаниям получить беспрецедентный доступ к данным о своих зрителях. Сегодня данные — это новая нефть, питающая мощные двигатели во всех отраслях, которые ее добывают и перерабатывают. Компании, опирающиеся на надежную аналитику и навыки работы с ней, способны создавать что-то новое и принимать разумные решения.

Изменения, происходящие в медиабизнесе, скорее всего, продолжатся и дальше. Студии видят нестабильность рынка, поэтому и ищут способы заработать в менее прибыльных отраслях. Ведущие медиасети опираются на пользовательский видеоконтент (UGC), делая акцент на интересах зрителей, а не на связях между ними. Сегодня зрители ищут более персонализированный контент. А с подачи соцсетей создатели контента становятся ближе к своей аудитории.

Как результат, интеграция аналитики больших данных в медиасфере помогает улучшить качество контента и при этом повысить финансовые результаты компаний.