Совсем недавно медиа и индустрия развлечений изо всех сил пытались привлечь и преобразовать целевую аудиторию. Деньги, которые они тратили на рекламу, не приводили к желаемым конверсиям. Но сейчас это меняется — и быстро!
Большие данные и аналитика позволяют отраслевым организациям начать свой путь, основанный на данных. Сегодня они широко используют данные для предоставления персонализированного контента нужным людям в нужное время и на нужных платформах. Даже выбор потребителей увеличился в четыре раза благодаря беспрепятственному подключению и повсеместным облачным службам данных. Компании внедряют инновации, сокращая операционные расходы для повышения рентабельности инвестиций. Они достигают этих двух целей посредством цифровой трансформации, ориентированной на контент и данные. Я был свидетелем того, как некоторые из крупных рекламных и медиа-домов использовали данные и экспоненциально увеличивали вовлеченность клиентов.
В этом посте я расскажу о проблемах, с которыми сталкиваются участники M&E, и обсудим, как их можно преодолеть с помощью выделенных возможностей роста. Так что читайте дальше!
Чем до сих пор занимаются многие предприятия МиО?
- Большинство организаций используют инструменты CRM для управления клиентами, контентом и лидами.
- Они внедряют инструменты BI для финансового планирования и аналитики, чтобы отслеживать эффективность контента на различных платформах.
- Компании нанимают нескольких аналитиков данных для загрузки данных, переноса их в электронную таблицу, а затем вручную извлекают из них ценную информацию.
- Используйте рекламные платформы для управления онлайн-кампаниями
- Инструменты социальных сетей поддерживают общение с клиентами и управление кампаниями
На что следует обратить внимание в первую очередь?
- Информация в режиме реального времени о различных аспектах, влияющих на контент и эффективность бизнеса.
- Оптимизированное планирование медиапотоков
- Интеллектуальная интеграция новых данных, инструментов и сервисов
- Программное обеспечение для автоматической организации всего стека технологий без задержек и аномалий
- Точно прогнозировать потребности клиентов
- Улучшение приобретения и удержания
- Таргетинг персонализированной рекламы
- Монетизация контента и инновации в разработке продуктов
Три основные области, в которых стратегия, ориентированная на данные, приносит пользу
В последнее время я был свидетелем превращения прогрессивных компаний, занимающихся МиО, в ключевых революционеров и создателей высококачественного клиентского опыта. Это потому, что они используют ориентированность на данные для подпитки новых бизнес-моделей. Они меняют то, как контент создается, продается и распространяется. Вот как:
1. Продукты и услуги. Решения на основе больших данных помогают с подбором контента, психологией и редакционным пониманием. Компании могут использовать количественные данные, полученные из больших и разнородных наборов данных, с помощью интеллектуальной автоматизации.
2. Клиенты и поставщики. Амбициозные медиакомпании используют аналитику данных и искусственный интеллект для выявления предпочтений клиентов. Эти технологии помогают оценивать отношение клиентов и улучшать взаимодействие между точками взаимодействия. Платформы социальных сетей и инструменты сбора данных превращают клиентов в поставщиков контента для медиакомпаний. Это помогает создавать больше интерактивного контента с меньшими затратами времени и средств.
3. Инфраструктура и процессы. Облачная инфраструктура помогает МСП работать рентабельно. Однако видным и опытным игрокам необходимо обновить устаревшую ИТ-инфраструктуру и приложения. Устаревшие решения и стандарты по-прежнему нуждаются в поддержке при переходе в облако. Устаревшая модернизация помогает быстрее перейти к бизнес-моделям, основанным на данных, сохраняя при этом существенные функциональные возможности устаревшей системы.
Стратегия управления контентом на основе данных: контрольный список основ
Большие данные помогают компаниям оставаться актуальными в условиях жесткой конкуренции. Потребители медиа теперь предпочитают потоковые сервисы, не зависящие от платформы и устройства. Многие компании в первую очередь являются агрегаторами контента, в то время как другие предлагают оригинальный контент по заказу. Большинство из них также полагаются на собственные решения.
Аналитика больших данных помогает медиаиндустрии справиться с самой серьезной проблемой — неопределенностью в поведении клиентов.
В новой пандемической экономике они используют аналитику данных, чтобы:
- Генерируйте идеи, которые обеспечивают детальную сегментацию аудитории для целевой рекламы
- Разработка механизмов рекомендаций на основе предпочтений клиентов, истории транзакций и бюджета.
- Подчеркните отношения с клиентами с помощью высококачественного контента, коммуникаций и дополнительных услуг.
- Внедряйте новые бизнес-модели для сбора пользовательских данных, торговли контентом и монетизации среди партнеров по экосистеме.
- Оценка маркетинговых планов по привлечению и удержанию клиентов
- Создавайте интеллектуальные решения по автоматизации для прогнозного анализа и доставки контента премиум-класса.
- Создавайте ориентированные на пользователя сервисы на основе алгоритмов для индивидуального просмотра
- Реализовать совместную и контентную фильтрацию данных
- Перекрестные продажи сопутствующих товаров и услуг
- Поддержка семантических технологий для производства контента и целевой рассылки
- Выявление проблем с авторскими правами и других рисков стимулирования
- Выход на перспективные рынки для увеличения клиентской базы
- Повысьте скорость отклика и производительность мультиформатной потоковой передачи на разных платформах/устройствах.
Вот интересная статья о растущей важности анализа данных для сектора СМИ и развлечений. Это даст ответ на вопрос, как компании, занимающиеся медиа и оценкой, могут использовать силу данных, чтобы завоевывать и удерживать клиентов.
Малые данные
Это помогает тесно общаться с клиентами, включая маркетинг, основанный на местоположении и личном выборе. Большие данные относятся к большим объемам структурированной и неструктурированной информации. К ним относятся данные о бизнес-транзакциях, межмашинных взаимодействиях и сайтах социальных сетей.
В качестве альтернативы малые данные относятся к определенным атрибутам анализа небольших фрагментов данных. Он более конкретный, доступный и значимый для компаний, которым необходимо добиться действенных результатов в быстро меняющейся среде.
Малые данные могут быть собраны с помощью:
- Когнитивно структурированные вопросы для интервью (созданы с помощью RPA)
- Подробный анализ взаимодействия на социальных форумах с использованием инструментов BI.
- Инструменты анализа данных для управления массивными наборами данных
- Решения на основе ИИ для создания эффективных индивидуальных планов контента или привлечения UX
Машинное обучение и искусственный интеллект
Алгоритмы машинного обучения и инструменты искусственного интеллекта делают UX более удобным и релевантным для получения точных результатов на основе результатов. Они помогают обнаруживать точные предикторы поведения клиентов и выпускать контент по запросу.
Компании используют решения на основе искусственного интеллекта для создания индивидуальных профилей для каждого медиа-продукта. Эти решения используют потенциал аналитики в различных бизнес-вариантах для мониторинга и использования:
- Детали профиля потребителя и взаимодействие со службой поддержки клиентов
- Параметры сетевого журнала
- Данные о посещениях, коэффициент использования продукта, история покупок и т. д.
- Фиды коммерческих данных
- Качество, происхождение и полнота
- Мощные запросы и манипуляции
- Взаимодействие с клиентами для формирования обзора 360°
- Инструменты визуализации данных и анализа настроений
- Краудсорсинговые кураторские платформы
- Независимые от данных архитектуры хранения
Панели мониторинга с поддержкой ИИ обеспечивают видимость в режиме реального времени этих критически важных KPI для потоковой передачи и социальных сетей:
- Уровень просмотров и вовлеченности
- Соотношение акций
- Данные об активности пользователя
- Лояльность к медиаканалу
- Отзывы подписчиков
- Скорость отклика и время
- Средний доход на пользователя и рентабельность инвестиций
- Стоимость привлечения клиентов
- Ежемесячные активные пользователи
- Значение жизни клиентов
- Скорость отказа
- Скорость оттока
Новая облачная инфраструктура
Отрасли M&E работают с огромными объемами данных и вычислительными ресурсами. Это делает неизбежной облачную инфраструктуру, поскольку она может хранить, совместно использовать, защищать и управлять всеми этими данными.
В условиях пандемии компании M&E могут масштабировать свои данные и услуги в облаке. Предприятия могут легко интегрировать устаревшие среды с платформами нового поколения в облачной среде.
Социальные сети генерируют терабайты неструктурированных данных посредством разговоров, фотографий и видео. Платформы на основе SaaS обеспечивают сетевую безопасность, избегая проблем с единой точкой отказа.
Кроме того, они делают обработку данных гибкой и экономичной. В облаке провайдеры могут использовать распределенные пользовательские данные для создания контекстного и релевантного контента.
На облачных платформах предприятия могут автоматизировать извлечение, интеграцию и преобразование данных. Облачные интеграции также поддерживают веб-сервисы и приложения, инструменты автономной аналитики и данные IoT (интеллектуальные счетчики и датчики).
Заключительные мысли
По моему мнению, поставщики МиО должны пересмотреть способы хранения, синтеза и использования данных, если они хотят оставаться актуальными сейчас и в будущем. Для этого я бы порекомендовал им извлечь выгоду из новых технологий и защитить свой бизнес от разрушительных изменений в будущем.
Только путь, основанный на данных, может позволить индустрии M&E исследовать новые возможности для удовлетворения клиентов. Настало время адаптироваться и развиваться для следующего набора непредвиденных изменений! Итак, вы готовы стать управляемым данными? Дайте мне знать ваши мысли в комментариях.
Об авторе:
Руководя практикой аналитики в Rishabh Software, Прасант имеет 17-летний опыт реализации инициатив цифровой трансформации. Он позволяет предприятиям извлекать выгоду из надежных решений, основанных на технологиях нового поколения, таких как AI/ML, наука о данных, блокчейн и т. д. Его миссия — решать реальные проблемы, связанные с данными, с помощью аналитики. Вне работы он продолжает быть в курсе последних технологических тенденций, любит путешествовать, сочетая спорт и йогу.
