Big Data ปฏิวัติอุตสาหกรรมข่าวดิจิทัลอย่างไร

ข้อมูลดิจิทัลคือสิ่งที่ข้อมูลดิจิทัลทำ ไม่มีจริงๆ. ถ้ามันแสดงออกมาในรูปแบบที่จับต้องได้มากกว่านี้จริง ๆ เราจะต้องตกตะลึงทีเดียว มันถูกทำลายอย่างสมบูรณ์และสร้างใหม่ทุกวัน อย่างแท้จริง. Hyper-acceleration เป็นคำเดียวที่สามารถอธิบายจังหวะที่โลกดิจิทัลของเรากำลังเปลี่ยนแปลงได้ หากเป็นเรื่องทางกายภาพ ลองนึกภาพว่ามีการสร้างสะพานลอยใหม่เพื่อเชื่อมโยงทวีปทุก ๆ ชั่วโมง และเป็นแบบอย่างอย่างยั่งยืน ยิ่งคุณใช้ข้อมูลออนไลน์มากเท่าไร รอยเท้าทางดิจิทัลก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น ซึ่งเป็นจุดข้อมูลของคนอื่น มาดูแอปพลิเคชันของ Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อกัน

เกือบร้อยละ 98 ของข้อมูลทั้งหมดเป็นข้อมูลดิจิทัลและไม่ได้อยู่ในรูปแบบทางกายภาพ แทบไม่มีอะไรที่รูปแบบดิจิทัลไม่แตะต้อง ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจเลยที่สื่อองค์กรได้หันมาใช้บิ๊กดาต้าเพื่อแลกกับประโยชน์มากมายของบิ๊กดาต้า

ใครใช้บ้าง? การใช้ข้อมูลใน Media Outlets เป็นอย่างไร?

ตามรายงานของ MIT Technology Review จดหมายข่าวรายวันที่ใหญ่ที่สุดในสหรัฐอเมริกาของ The New York Times ได้ว่าจ้าง Chris Wiggins นักคณิตศาสตร์ชื่อดัง ในฐานะหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูล KRA ของเขาจะรวมถึงการใช้แบบจำลองการถดถอยและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อติดตามการสมัครสมาชิกออนไลน์ของรายวันและเพื่อติดตามกิจกรรมข้อมูลออนไลน์ไปยังไซต์และกำหนดว่าบทความประเภทใดทำงานได้ดีที่สุด ข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมสื่อมีความสำคัญอย่างยิ่ง

อันที่จริง New York Times ไม่ใช่พอร์ทัลสื่อเพียงแห่งเดียวที่ควบคุมความมหัศจรรย์ของข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อดึงดูดการบริโภคข่าวดิจิทัล The Guardian, BuzzFeed, Huffington Post (หรือไม่กี่คน) ต่างก็ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้และเพิ่มพื้นที่โฆษณาให้กับโปรแกรมควบคุมเนื้อหา

แม้แต่ในอุตสาหกรรมสาระบันเทิง (ข้อมูล + ความบันเทิง) ผู้เล่นรายใหญ่ที่สุดเช่น Netflix, Amazon, Hulu และ Disney ได้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหลักในฐานะส่วนหนึ่งของธุรกิจและการดำเนินการรักษาลูกค้าของตน เช่น Hulu ใช้ การ วิเคราะห์อย่าง กว้างขวาง เพื่อวัตถุประสงค์เช่นการได้มาซึ่งเนื้อหาและการแนะนำ

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และ AI ได้ผลักดันให้อุตสาหกรรมข่าวดิจิทัลก้าวไปอีกขั้น โดยธรรมชาติแล้ว อุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิงโดยรวมกำลังได้รับประโยชน์มหาศาล เราเป็นเพียงตัวเลขล้วนๆ ข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมสื่อช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

บริษัทใดบ้างที่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่หลากหลายเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึก

เป็นความเชื่อที่ผิดทั่วไปว่ามีเพียงบริษัทที่มีทรัพยากรมากเท่านั้นที่สามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้ แม้แต่ MSME ที่ผูกมัดด้วยเงินสดก็สามารถใช้ข้อมูลในเทคนิคการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญได้ ในกรณีของสื่อข่าว แรงผลักดันหลักคือปฏิกิริยาของผู้ชมและระยะเวลาที่พวกเขาใช้ในพอร์ทัลของคุณ ดังนั้นจึงมีความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้ากับการตัดสินใจทางธุรกิจของบริษัท

บิ๊กดาต้ากำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิงในทางใดบ้าง?

1) ดึงข้อมูลเชิงลึกและคาดการณ์ความสนใจของผู้ชม

สื่อรูปแบบเดิมๆ ได้เปิดทางให้กับบริการสื่อมากมาย เช่น การจ่ายต่อการรับชม สตรีมมิงแบบสด และอีกมากมาย เมื่อเนื้อหาถูกส่งออกไป จะมีการเก็บรวบรวมข้อมูลผู้ใช้จำนวนมาก อัตราตีกลับ จุดเชื่อมต่อ การไหลของเคอร์เซอร์ ฯลฯ หลังจากจับคู่จุดข้อมูลเหล่านี้แล้ว อุตสาหกรรมสื่อสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเอาต์พุตเนื้อหาเพื่อให้ผู้ใช้อยู่บนแพลตฟอร์ม Tehri ได้นานที่สุด

2) ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับลูกค้า Churn

ด้วยปริมาณเนื้อหาที่กระทบเราบนทุกแพลตฟอร์ม ช่วงความสนใจของเราจึงลดน้อยลงทุกนาที ดังนั้น การกำหนดกลยุทธ์ทางธุรกิจเพื่อดูแลความเสี่ยงจากการเลิกราของลูกค้าจึงเป็นหนึ่งในสิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับผู้สร้างเนื้อหาและผู้รวบรวมเนื้อหา ข้อมูลผู้ใช้ที่คาดหวังและผู้ซื้อสามารถสร้างขึ้นได้โดยการติดตามรอยเท้าดิจิทัลทั้งหมด ซึ่งรวมถึงประเภทเนื้อหาที่พวกเขาดูทุกที่ ไม่ใช่แค่ช่องของตัวเอง การทำความเข้าใจจุดขายขนมหวานเหล่านี้ทั้งหมดและการขายโฆษณาตามสิ่งที่ผู้บริโภคกำลังดูอยู่สามารถช่วยให้บริษัทสื่อได้รับการสมัครรับข้อมูลเพิ่มขึ้น เป็นไปได้ทั้งหมดผ่านความสวยงามของ Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อ

3) การรักษาลูกค้าเพิ่มขึ้นอย่างมาก

bigwigs สื่อดั้งเดิมและสื่อดิจิทัลเช่น Viacom18 ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้แน่ใจว่าการเก็บข้อมูลของผู้ดู ยังไง? การส่งข่าวแบ่งออกเป็นช่องที่ถูกต้องและขอเกี่ยวที่ถูกต้อง เพื่อให้ช่วงพักโฆษณาได้รับการดูสูงสุด การรักษาผู้ดูให้อยู่กับที่แม้ในระหว่างโฆษณาก็มีความสำคัญพอๆ กับทำให้พวกเขามีส่วนร่วมระหว่างการนำเสนอเนื้อหา

อันที่จริง ตัวอย่างที่ใหญ่ที่สุดของความสวยงามของแพลตฟอร์มที่ช่วยให้ผู้ดูมีส่วนร่วมเป็นเวลานานที่สุดคือ YouTube คุณคงรู้ว่าทุกครั้งที่คุณบ่นว่าคุณใช้เวลามากกว่า 5 ชั่วโมงในการท่องวิดีโอตอนกลางคืนอย่างไร ทั้งหมดนี้อยู่ในอัลกอริธึม 'วิดีโอแนะนำ' ในตัว ทรายดูด แน่นอน!

4) การวิเคราะห์ประสิทธิภาพโดยละเอียด

บริษัทสื่อข่าวขนาดใหญ่ กำลังใช้ข้อมูลการวิเคราะห์ในรูปแบบของรายงานตามภาษาเพื่อถอดรหัสผลกระทบของรูปแบบการบริโภคเนื้อหา: ภาษาใดที่ใช้งานได้มากที่สุด นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในยุโรปที่มีการบริโภคเนื้อหาแบบไฮเปอร์โลคัลอย่างแพร่หลาย สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจประสิทธิภาพของช่องและเนื้อหาสื่อต่างๆ ด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูงและการสร้างแบบจำลองข้อมูล บริษัทสื่อจะได้รับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับประสิทธิภาพของการแสดง ซึ่งต่างจากคู่แข่งในทันที และทำเครื่องหมายและปรับปรุงทันที

และไม่เพียงแค่นั้น เพื่อขัดเกลาข้อมูลเชิงลึกที่วาดผ่าน Big Data ให้ดียิ่งขึ้น บริษัทสื่อจะทำการเขียนรายงานแบบอัตโนมัติและแปลงเป็นดิจิทัลด้วยการสร้างภาษาธรรมชาติ การเพิ่มประสิทธิภาพของช่องทางที่ดีขึ้นและการได้มาซึ่งลูกค้าและการรักษาลูกค้าอยู่ห่างออกไปเพียงไม่กี่แผ่นข้อมูล!

อันที่จริงมันเป็น win-win-win! การรวมตัวของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยบริษัทสื่อและสาระบันเทิงกำลังจัดเตรียมพวกเขาเพื่อมอบสิ่งที่ดีที่สุดในโลกของความบันเทิงควบคู่ไปกับผู้โฆษณาและผู้สร้างเนื้อหาที่พึงพอใจ

Big Data Lake นั้นลึกพอที่จะรองรับได้เกือบทุกอุตสาหกรรม ยิ่งเมื่อมันคาดเดาไม่ได้และผันผวนเหมือนอุตสาหกรรมสื่อ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลกำลังเปิดรับความสามารถใน การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ ก้าวล้ำเพื่อจุดประกายการฟื้นฟูในภาคข่าว และเห็นได้ชัดว่าอยู่ที่นี่ ด้วยเหตุผลที่ดี