Comment le Big Data révolutionne-t-il l'industrie de l'information numérique ?

Les données numériques sont ce que font les données numériques. Pas vraiment. Si cela devait se manifester sous des formes plus tangibles, nous serions en fait dans un choc assez grossier. Il est absolument détruit et se reconstruit chaque jour. Littéralement. L'hyper-accélération est le seul mot qui peut décrire en quelque sorte le rythme auquel notre monde numérique évolue. S'il s'agissait de quelque chose de physique, imaginez qu'un nouveau survol soit construit pour relier les continents toutes les heures. Et c'est un modèle autonome. Plus vous consommez de données en ligne, plus vous laissez d'empreinte numérique. Qui sont les points de données de quelqu'un d'autre. Examinons de près les applications du big data dans l'industrie des médias.

Près de 98 % de toutes les données sont numériques et non physiques. Il n'y a presque rien qui n'a pas été touché par les formes numériques. Il n'est donc pas surprenant que les médias d'entreprise se soient également tournés vers le big data pour profiter des nombreux avantages du big data.

Qui l'utilisent tous ? À quel point l'utilisation des données dans les médias est-elle rampante ?

Selon le MIT Technology Review, le plus grand bulletin quotidien des États-Unis d'Amérique, le New York Times, a embauché un mathématicien de renom, Chris Wiggins. En tant que scientifique en chef des données, son KRA inclurait l'utilisation de modèles de régression et d'analyses prédictives pour suivre l'abonnement en ligne du quotidien et pour suivre l'activité des données en ligne sur le site et déterminer quel type d'articles fonctionne le plus. Les mégadonnées dans l'industrie des médias sont d'une importance primordiale.

Le New York Times n'est en fait pas le seul portail médiatique à avoir exploité les merveilles du big data pour adopter la consommation d'informations numériques. The Guardian, BuzzFeed, Huffington Post (pour n'en nommer que quelques-uns) ont tous utilisé le Big Data pour tirer des informations afin d'améliorer l'expérience utilisateur et d'augmenter l'espace publicitaire pour les moteurs de contenu.

Même dans l'industrie de l'infodivertissement (information + divertissement), les plus grands acteurs tels que Netflix, Amazon, Hulu et Disney ont largement exploité le Big Data dans le cadre de leurs opérations commerciales et de fidélisation de la clientèle. Hulu, par exemple, utilise largement une analytique à des fins telles que l'acquisition de contenu et la recommandation.

Les mégadonnées et l'analyse de l'IA ont propulsé l'industrie de l'information numérique vers de nouveaux sommets. Naturellement, l'industrie des médias et du divertissement dans son ensemble gagne des avantages énormes. Ce ne sont que des chiffres purs. Le Big Data dans l'industrie des médias contribue à améliorer l'expérience client.

Quelles entreprises peuvent exploiter des données riches pour tirer des enseignements ?

C'est une idée fausse courante que seules les entreprises riches en ressources peuvent utiliser l'analyse de données volumineuses. Même les MPME à court de liquidités peuvent utiliser les données dans leurs principales techniques de prise de décision commerciale. Dans le cas des médias d'information, la principale force motrice est la réaction du public et le temps qu'il passe sur votre portail. Par conséquent, il existe une corrélation directe entre le modèle de comportement du client et les décisions commerciales de l'entreprise.

En quoi le Big Data change-t-il l'industrie des médias et du divertissement ?

1) Tirez des idées et prédisez les intérêts du public

La forme conventionnelle des médias a cédé la place à une myriade de services multimédias comme la télévision à la carte, la diffusion en direct et bien plus encore. Lorsque le contenu est livré, une énorme quantité de données utilisateur est collectée. Taux de rebond, points d'accroche, flux de curseur, etc. Après avoir cartographié tous ces points de données, les industries des médias peuvent optimiser la sortie de contenu pour qu'un utilisateur reste sur la plate-forme Tehri le plus longtemps possible.

2) Fournit des informations en temps réel sur le taux de désabonnement des clients

Avec le déluge de contenu qui nous frappe sur n'importe quelle plate-forme, notre capacité d'attention diminue de minute en minute. Par conséquent, concevoir des stratégies commerciales pour prendre en charge le risque de désabonnement des clients est l'une des choses les plus importantes pour un créateur de contenu et un agrégateur de contenu. Les données des utilisateurs potentiels et les personnalités des acheteurs peuvent être créées en suivant l'intégralité de leur empreinte numérique. Cela inclut le type de contenu qu'ils voient partout et pas seulement leurs propres chaînes. Comprendre tous ces bons plans et vendre des publicités en fonction de ce que le consommateur regarde peut aider une entreprise de médias à obtenir plus d'abonnements. Tout cela est possible grâce à la beauté du Big Data dans l'industrie des médias.

3) Augmentation massive de la fidélisation de la clientèle

Les gros bonnets des médias traditionnels et numériques comme Viacom18 utilisent l'analyse des mégadonnées pour assurer la rétention des téléspectateurs. Comment? La livraison des nouvelles est divisée en bons créneaux et en bons crochets en place afin que les pauses publicitaires puissent obtenir un maximum de vues. Garder les téléspectateurs en place même pendant la publicité est aussi important que de les maintenir engagés pendant la diffusion du contenu.

En fait, le plus grand exemple de la beauté d'une plate-forme qui maintient le spectateur engagé pendant les plus longues heures est YouTube. Vous savez toutes ces fois où vous vous plaignez de la façon dont vous avez passé plus de 5 heures la nuit à parcourir des vidéos. Tout est intégré dans leur algorithme de "vidéos recommandées". Sables mouvants, définitivement !

4) Analyse de performance très détaillée

Les grandes entreprises de médias d'information utilisent des informations analytiques sous la forme de rapports basés sur la langue pour décoder l'effet des modèles de consommation de contenu : dans quelle langue cela fonctionne le plus. Ceci est particulièrement important en Europe où la consommation de contenu hyper-local est très répandue. Il est important de comprendre les performances de leurs différents canaux et actifs médiatiques. Grâce à des analyses avancées et à la modélisation des données, les entreprises de médias obtiennent des informations en temps réel sur les performances de leurs émissions par rapport à celles de leurs concurrents immédiats, et marquent et apportent des améliorations dès le départ.

Et pas seulement cela, pour peaufiner davantage les informations tirées du Big Data, les entreprises de médias automatisent et numérisent la rédaction de rapports grâce à la génération de langage naturel. Une meilleure optimisation des canaux, l'acquisition et la fidélisation des clients ne sont qu'à quelques fiches techniques !

C'est en fait un gagnant-gagnant-gagnant! L'intégration de l'analyse des mégadonnées par les sociétés de médias et d'infodivertissement leur permet de fournir le meilleur du monde du divertissement, associé à des annonceurs et des créateurs de contenu satisfaits.

Le lac Big Data est suffisamment profond pour accueillir presque toutes les industries. D'autant plus quand c'est aussi imprévisible et instable que l'industrie des médias. Les scientifiques des données adoptent des capacités d' analyse de données volumineuses révolutionnaires pour déclencher une renaissance dans le secteur de l'information. Et il est clairement là pour rester. Pour de bonnes raisons.