ビッグデータはどのようにデジタル ニュース業界に革命をもたらしていますか?

デジタルデータは、デジタルデータが行うものです。 いいえ、本当に。 それがもっと具体的な形で現れるとしたら、実際にはかなり失礼なショックを受けることになります. それは完全に破壊され、毎日それ自体を再構築しています。 文字通り。 超加速は、私たちのデジタル世界が変化するペースをある程度説明できる唯一の言葉です。 それが物理的なものであれば、毎時間大陸を結ぶ新しい高架道路が建設されていることを想像してみてください。 そして自立モデルです。 オンラインでデータを消費すればするほど、より多くのデジタル フットプリントが残ります。 これは他の誰かのデータポイントです。 メディア産業におけるビッグデータの応用を詳しく見てみましょう。

すべてのデータのほぼ 98% がデジタルであり、物理的な形式ではありません。 デジタル形式に触れられていないものはほとんどありません。 したがって、ビッグデータの多くの利点を利用するために、企業メディアもビッグデータに目を向けていることは驚くべきことではありません。

誰がそれを使用していますか? メディアでのデータの使用はどの程度蔓延していますか?

米国最大の日刊ニュースレターである MIT Technology Review に従って、The New York Times は有名な数学者 Chris Wiggins を雇いました。 チーフ データ サイエンティストとしての彼の KRA には、回帰モデルと予測分析を使用して、毎日のオンライン サブスクリプションを追跡し、サイトへのオンライン データ アクティビティを追跡し、どの種類の記事が最も効果的かを判断することが含まれます。 メディア業界におけるビッグデータは最も重要です。

実際、ビッグデータの驚異を利用してデジタル ニュースの消費を取り込んだメディア ポータルはニューヨーク タイムズだけではありません。 The Guardian、BuzzFeed、Huffington Post (いくつか例を挙げると) はすべてビッグ データを使用して洞察を引き出し、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、広告スペースをコンテンツ ドライバーに押し上げています。

インフォテインメント (情報 + エンターテイメント) 業界でさえ、Netflix、Amazon、Hulu、Disney などの最大のプレーヤーは、ビジネスと顧客維持活動の一環としてビッグ データを主に活用してきました。コンテンツの取得や推奨などの目的で。

ビッグデータと AI 分析は、デジタル ニュース業界を新たな高みへと押し上げました。 当然のことながら、メディアおよびエンターテインメント業界全体が大きなアドバンテージを得ています。 それは純粋な数字です。 メディア業界のビッグデータは、カスタマー エクスペリエンスの向上に役立ちます。

豊富なデータを活用して洞察を引き出すことができるのはどの企業ですか?

リソースが豊富な企業だけがビッグデータ分析を採用できるというのは、よくある誤解です。 資金難の MSME でさえ、主要なビジネス上の意思決定手法でデータを使用できます。 ニュース メディアの場合、主な原動力は視聴者の反応と、視聴者がポータルに費やす時間です。 したがって、顧客の行動パターンと企業のビジネス上の意思決定の間には直接的な相関関係があります。

ビッグデータはメディアおよびエンターテイメント業界をどのように変えていますか?

1) 洞察を引き出し、視聴者の関心を予測する

従来の形式のメディアは、ペイ パー ビュー、ライブ ストリーミングなどの無数のメディア サービスに取って代わられました。 コンテンツが配信されると、膨大な量のユーザー データが収集されます。 直帰率、フック ポイント、カーソルの流れなど。これらすべてのデータ ポイントをマッピングした後、メディア業界はコンテンツ出力を最適化して、ユーザーが Tehri プラットフォームに最も長く滞在できるようにすることができます。

2) 顧客離れに対するリアルタイムの洞察を提供

あらゆるプラットフォームで私たちを襲うコンテンツの弾幕により、私たちの注意力は分単位で減少しています. したがって、顧客離れのリスクに対処するためのビジネス戦略を考案することは、コンテンツ クリエーターおよびコンテンツ アグリゲーターにとって最も重要なことの 1 つです。 デジタル フットプリント全体をたどることで、見込みユーザー データと購入者のペルソナを作成できます。 これには、自分のチャンネルだけでなく、あらゆる場所で視聴するコンテンツの種類が含まれます。 これらすべてのスイートスポットを理解し、消費者が見ているものに応じて広告を販売することは、メディア企業がより多くのサブスクリプションを獲得するのに役立ちます. すべては、メディア業界におけるビッグデータの美しさによって可能になります。

3) 顧客維持率の大幅な向上

Viacom18 のような従来型およびデジタル メディアの大物は、ビッグ データ分析を使用して視聴者の維持を確保しています。 どのように？ ニュース配信は適切なスロットと適切なフックに分割されているため、コマーシャルの休憩は最大のビューを得ることができます. 広告の間も視聴者をその場にとどめておくことは、コンテンツの配信中に視聴者の関心を維持することと同じくらい重要です。

実際、プラットフォームがいかに見事に視聴者を長時間魅了し続けているかを示す最大の例は、YouTube です。 夜に 5 時間以上ビデオをブラウジングしたことについて不平を言うことがよくあります。 それはすべて、「推奨動画」アルゴリズムに組み込まれています。 流砂、恐るべし！

4) 非常に詳細なパフォーマンス分析

大手ニュース メディア企業は、分析情報を言語ベースのレポートの形式で使用して、コンテンツの消費パターンの影響を解読しています。 これは、ハイパーローカル コンテンツの消費が広まっているヨーロッパでは特に重要です。 さまざまなチャネルとメディア資産のパフォーマンスを理解することが重要です。 メディア企業は、高度な分析とデータ モデリングを使用して、直接の競合他社とは対照的に、ショーのパフォーマンスについてリアルタイムの洞察を得て、即座に改善を加えます。

それだけでなく、ビッグデータから引き出された洞察をさらに洗練するために、メディア企業は自然言語生成によって強化されたレポート作成を自動化およびデジタル化しています。 より良いチャネル最適化と顧客獲得と顧客維持は、データシートの束に過ぎません!

それは実際にはウィンウィンウィンです！ メディアおよびインフォテインメント企業によるビッグデータ分析の組み込みは、満足のいく広告主とコンテンツ作成者と相まって、最高のエンターテイメントの世界を提供するための準備を整えています。

ビッグデータ レイクは、ほぼすべての業界に対応できるほど深いものです。 メディア業界のように予測不可能で気まぐれな場合はなおさらです。 データ サイエンティストは、画期的なビッグ データ分析機能を採用して、ニュース セクターのルネッサンスを刺激しています。 そして、それは明らかにここにとどまります。 正当な理由があります。