Как большие данные увеличивают прибыль медиакомпаний

Согласно CloudTweaks, ежедневно Facebook собирает и обрабатывает 500 терабайт данных. Google ежедневно обрабатывает 3,5 миллиардов запросов. В Amazon ежедневно совершают покупки 152 миллиона пользователей. Объемы данных стремительно растут с каждым днем. Большие данные стали слишком большими, чтобы их игнорировать.

Они могут быть мощным инструментом для продвижения бизнеса. Для компаний, предоставляющих услуги в сфере развлечений и медиа, большие данные являются ключом к прибыли в будущем.

Кто может от этого выиграть?

Почти любой бизнес, связанный с медиа, может использовать большие данные в свою пользу. Прежде всего, от этого выиграют:

Видеоблогеры

Независимые или частные создатели видео, которые публикуют контент, содержащий видео, аудио, текст и изображения.

Владельцы медиа

Компании, владеющие правом на продажу контента, который может распространяться через розничные или массовые медиаресурсы.

Игровые компании

Любые производители видеоигр, которые могут регистрировать реакции пользователей для улучшения продукта.

Телеканалы

Телевизионные каналы, которые транслируют собственный или купленный видеоконтент.

Как технологии обработки Big Data помогают компаниям, предоставляющим услуги в сфере развлечений и медиа, понимать массовые потоки данных, происходящие из нескольких источников?

1. Предсказание интересов аудитории

Традиционно выбор форматов подачи медиа был ограничен. Сегодня им на смену приходит множество медиасервисов, таких как pay-per-view (англ. – «плата за просмотр»), прямые трансляции и так далее.

В процессе доставки контента при помощи этих сервисов вещательные компании также собирают огромные количества данных пользователей, благодаря которым можно будет понять их поведение и предпочтения.

Согласно статистике, составленной YouTube, львиную долю зрителей сайта составляют люди в возрасте от 18 до 34 лет.

YouTube также обнародовал несколько других интересных статистик – например, какие видео предпочитает смотреть большая часть аудитории, или какие устройства чаще всего используются для стриминга.

Фото: Tubular Insights

Откуда YouTube знает так много о своих пользователях? Компания использует технологии обработки больших данных. Благодаря им можно проанализировать поведение аудитории сайта и подобрать персонализированный контент для каждого юзера.

2. Сокращение оттока аудитории

Потеря клиентов – один из самых больших страхов многих медиакомпаний. Около 30% клиентов делятся отзывами в социальных сетях. До появления средств работы с большими данными было практически невозможно обрабатывать и использовать с выгодой данные, происходящие из нескольких источников.

Фото: SEOPressor Connect

Теперь можно определить, почему пользователи подписываются и отписываются, а также узнать, какие программы им нравятся, и какие – нет.

Благодаря большим данным можно сократить отток клиентов.

3. Оптимизированное расписание прямых эфиров

Резкий рост цифровых платформ буквально разрушил барьер, который на протяжении долгого времени существовал между аудиторией и провайдерами контента. Теперь достичь конечного пользователя без помощи посредника проще простого.

Более того, социальные сети также установили индивидуальный контакт со зрителями. Контакт с аудиторией через прямые эфиры по расписанию может в разы увеличить прибыль медиакомпаний.

Технологии, связанные с большими данными можно также применять к бизнес-модели «видео по запросу». Они помогут определить, какой контент и когда предпочитает смотреть зритель.

4. Монетизация контента

Большие данные помогают медиакомпаниям создавать новые источники дохода. Они открывают новые возможности для владельцев медиа зарабатывать на интересах аудитории. Давайте рассмотрим это на примере The Weather Channel.

The Weather Channel (TWC) – телевизионная сеть, принадлежащая IBM. Она использует большие данные, чтобы анализировать поведение пользователей в разную погоду.

Фото: LiveNewsOn

При помощи больших данных TWC создала платформу WeatherFX, где продавцы могут рекламировать свои продукты, которые лучше продаются в определенных погодных условиях. Сейчас The Weather Channel получает как минимум половину доходов от рекламы при помощи больших данных.

Благодаря проникновению и ускорению мобильной связи, сейчас возможно использовать большую часть аудитории для монетизации контента.

5. Эффективная таргетированная реклама

Модели доходов медиакомпаний в основном зависят от программируемой рекламы. На протяжении долгих лет она показывалась наугад, и не всегда пользователям могло понравиться то, что они видят.

Благодаря большим данным маркетологи и компании могут точно определять предпочтения клиентов. Они также могут понять, какой контент чаще всего смотрят зрители и в какое время суток.

Конечно, это помогает повысить эффективность таргетированной рекламы. Более того, маркетологи могут теперь реагировать в реальном времени для того, чтобы предоставить аудитории более значимую и персонализированную рекламу.

«Большая» дорога впереди

Компании, предоставляющие услуги в сфере развлечений и медиа, должны использовать технологии для обработки больших данных как мощнейший инструмент для роста и развития.

Благодаря им можно быстро и легко определять изменения в поведении и предпочтениях пользователей. Это поможет сократить отток аудитории, создаст альтернативные каналы доходов и увеличит приток пользователей.

Фото: Unsplash

Большие данные создают новую экосистему, где в центре находятся впечатления клиентов. В конце концов, вся индустрия развлечений и медиа зависит от впечатлений, которые остаются у конечного пользователя.

Источник.

7-8 апреля в Москве пройдет хакатон компании «Газпром-Медиа Развлекательное телевидение» Hack The Media. Если у вас есть готовое решение обработки медийных данных или вы готовы его создать, успейте подать заявку.

Материалы по теме:

9 ошибок в работе с большими данными, которые делают руководители компаний

Как медиакорпорации используют Big data

Работает ли таргетинг в наружной рекламе?

Три правила грамотного использования Big data в практике маркетолога (и успешные кейсы)