html текст
All interests
  • All interests
  • Design
  • Food
  • Gadgets
  • Humor
  • News
  • Photo
  • Travel
  • Video
Click to see the next recommended page
Like it
Don't like
Add to Favorites

Как медиакорпорации используют Big data

Использование новых технологических возможностей, которые открывает Big data, помогает корпорациям становиться все более клиентоориентированными. На фоне конкуренции с социальными сетями традиционные медиа вынуждены перестраиваться, чтобы не растерять лояльную им годами аудиторию.

Илья Попов, член отраслевых рабочих групп при Министерстве Финансов РФ, Торгово-промышленной палате РФ и Деловой России, рассказывает о том, как и зачем медиакомпании используют большие данные в своей работе.

Чем точнее данные, тем больше заработает медиакорпорация

Анализ больших данных позволяет получить точную информацию о пользователях. По данным международной консалтинговой компании BCG, чем точнее информация, тем больше медиакорпорация может на ней заработать. Пример в таблице ниже наглядно показывает эту зависимость.

Большие данные представляют собой огромный объем информации разного типа: картинки, видео, текст, геоданные, веб-журналы, машинный код. Вся информация находится в различных хранилищах и трудно поддается анализу с помощью традиционных методов. Для этого используются специализированные технологии, включая искусственный интеллект и машинное обучение.

Пример. Netflix, крупнейший американский поставщик потокового видео, предлагает пользователям персонализированный контент, также анализируя огромные массивы данных. Среди них – время суток, выбранное для просмотра, длительность процесса выбора фильма, частота и периодичность постановки видео на паузу.

Компания внедрила собственную систему маркировки видео, чтобы на основе выбранных фильмов и сериалов рекомендовать новые к просмотру.

На сбор данных о потребительских интересах перед запуском хита «Карточный домик» понадобилось 6 лет, и теперь по аналогичной схеме запускаются все новые проекты компании. В итоге уровень успеха продуктов Netflix составляет 80% благодаря предиктивной аналитике, тогда как вероятность успеха традиционных телешоу оценивается на уровне 30-40%.

По статистике, ежедневно Facebook обрабатывает около 2 миллиардов запросов. Google получает 5,5 миллиардов запросов каждый день. И это не предел, объемы информации постоянно растут. Полученные данные анализируются и используются для повышения качества контента.

Благодаря тонкой настройке новостной ленты Facebook в нее попадают те посты, которые, скорее всего, понравятся пользователю. Учитывается буквально все: на что вы отреагировали лайком или грустным смайликом, что прокомментировали, какую ссылку открыли, досмотрели ли до конца видео, дочитали ли текст поста.

В итоге в ленту пробивается контент, способный заинтересовать пользователя с наибольшей вероятностью. Вслед за Facebook алгоритмическую ленту внедрили в Instagram, ВК и другие соцсети. Есть свои наработки и у YouTube: в топ выдачи поиска попадают не только самые просматриваемые видео, но и получившие большее число лайков, подписок на канал, комментариев и просмотров до конца.

Big data на ТВ

Цифровым медиа проще получать Big data, чем теле- и радиокомпаниям. Диверсификация источников данных может помочь решить эту проблему. Например, кабельные компании часто предлагают помимо ТВ-каналов подключить и интернет, а использование возможностей SMART-TV может еще больше рассказать о предпочтениях зрителей.

Показательный пример управления данными – адресное телевидение. Каждой точке подключения присваивается адрес, и можно точно знать состав семьи, возраст ее членов, есть ли у них домашние животные, автомобиль, частный это дом или квартира.

Такой набор информации позволяет осуществлять таргетинг с высокой точностью. Соответственно, рекламодатели получают больше положительных результатов, воздействуя на меньшее количество потенциальных потребителей.

Выигрывают не только кабельные и спутниковые компании, но и их клиенты, получающие меньший процент избыточных или нерелевантных для них рекламных объявлений. В США, по данным на конец 2017 года, насчитывалось 75-85 миллионов адресуемых домашних хозяйств, и эта аудитория быстро растет. Притом что процесс перехода американских потребителей к цифровому вещанию начался еще в 1990-х годах.

В России тем временем еще не завершился окончательный переход с аналога на «цифру». Так, около 70% телевизоров россиян способны поддерживать цифровой прием, хотя охват составляет в среднем 98%. Адресное планирование ТВ-рекламы в РФ – скорее, вопрос отдаленного будущего, чем настоящего.

Big data в интернет-изданиях

Не имея возможности соперничать с лидерами цифрового контента, СМИ вынуждены объединять усилия. Так появился проект Pangaea Alliance, созданный CNN, The Guardian, Financial Times, The Economist, Reuters совместно с другими медиакорпорациями. Компании обмениваются данными о пользователях, подписках, поведенческой информации на сайте. В итоге профиль каждого пользователя складывается как картинка из кусочков пазла.

Подобный опыт объединения можно наблюдать и в Германии. Речь идет о платформе Emetriq под управлением Deutsche Telekom. За пользование информацией каждый участник альянса платит фиксированную сумму, размер зависит от объема необходимой информации о клиентах. На итоговую цену рекламы влияет и количество показов на сайте партнера.

Зачем конкуренты объединяются и помогают друг другу? Такой шаг позволяет снизить зависимость медиакомпаний от Google и Facebook. Имея альтернативный банк данных, СМИ продолжают конкурировать с гигантами отрасли, увеличивать прибыль, улучшать качество публикаций и соответствовать ожиданиям аудитории.

Еще один тренд, которые обязует использовать Big Data – постановка в KPI сотрудников редакций не только количества посещений сайта, но и показателей просмотров статей, времени нахождения на сайте пользователем, показателей возврата читателей. Фокус СМИ переносится с трафика на вовлеченность, а это уже качественный, а не количественный показатель.

Пример. Так, сайт NBC News сократил количество выпускаемых статей на 25%. В NBC решили сделать ставку на то, чтобы читатель не просто зашел на сайт и покинул его, прочитав заинтересовавшую его новость, но и продолжил поиск интересного на сайте. Для этого СМИ запустил суббренды: ориентированный на науку Mach, пишущий статьи о здоровье Better, собравший мнения и идеи Think.

Такой редакционный сдвиг предполагает совпадение интересов читателей и показываемой рекламы, что помогает пользователям оставаться лояльными к сайту. Выявлению интересов как раз способствует сбор и аналитика Big data. Без этого обеспечить вовлеченность представляется сложной задачей.

The Guardian для аналитики использует продукт внутренней разработки – инструмент Ophan. С его помощью можно сформировать детализированный отчет и просмотреть поминутные данные по отдельным статьям: детализацию просмотра страниц (через смартфон или компьютер), время прочтения статьи, переход с опубликованного текста в соцсетях, геоданные о пользователях. Результаты изменений и корректировок, вносимых в статью, редакторы могут видеть в режиме онлайн. Так, Big data позволяет в среднем в 5 раз быстрее принимать решения на основе пользовательских реакций.

Но не только СМИ нуждаются в больших данных.

Корпорации должны объединяться для работы с Big data

Отток лояльных ранее клиентов – серьезная угроза для любой корпорации. Статистика говорит, что как минимум 30% потребителей делятся отзывами о товарах через соцсети и специализированные сайты. Причем негативным опытом покупки товаров или услуг делятся в 1,5 раза чаще.

Анализируя эти данные, компании могут улучшить качество сервиса, скорректировать ценовую политику, тип медиа-контента (сделать ставку на текстовое описание, фото или видео), изменить параметры доставки. Компании активно используют новые каналы продаж, используя те же соцсети, воздействуя на потребителя напрямую.

Яркий пример увеличения продаж с использованием Big data демонстрирует крупнейшая торговая сеть Walmart. Применив текстовый анализ, технологии машинного обучения и алгоритм подбора синонимов в поисковой системе, сайт ритейлера увеличил коэффициент конверсии на 10-15%. Для Walmart – это миллионы долларов дополнительной прибыли.

В рознице также есть примеры объединения. Один из них – британская площадка Skimlinks, на которой собраны данные более 55 тысяч онлайн-издателей, 20 тысяч ритейлеров и 1,3 миллиарда пользователей. С помощью анализа покупательского поведения и реакций на контент «из первых рук» партнеры получают эффективный инструмент рекламы.

Для настройки целевых сегментов аудитории используются сервисы таргетинга данных MediaMath, BlueKai, Lotame и Krux.

В России одними из первых к анализу больших данных обратились крупнейшие банки («Сбербанк», «Альфа-Банк», ВТБ24 и другие), операторы связи, ритейлеры (X5 Retail Group, «Лента», «М.Видео», Ozon, «Глория Джинс», «Азбука вкуса») и нефтяные компании. Так, представитель X5 Retail Group подтвердил, что компания уже анализирует архивы чеков покупателей для планирования продаж и промоакций.

К сожалению, в России еще не пришли к идее объединения между крупными корпорациями полученных данных. Этот шаг мог бы стать прорывным на пути роста продаж и доверия покупателей к брендам.

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

Читать дальше
Twitter
Одноклассники
Мой Мир

материал с rb.ru

1

      Add

      You can create thematic collections and keep, for instance, all recipes in one place so you will never lose them.

      No images found
      Previous Next 0 / 0
      500
      • Advertisement
      • Animals
      • Architecture
      • Art
      • Auto
      • Aviation
      • Books
      • Cartoons
      • Celebrities
      • Children
      • Culture
      • Design
      • Economics
      • Education
      • Entertainment
      • Fashion
      • Fitness
      • Food
      • Gadgets
      • Games
      • Health
      • History
      • Hobby
      • Humor
      • Interior
      • Moto
      • Movies
      • Music
      • Nature
      • News
      • Photo
      • Pictures
      • Politics
      • Psychology
      • Science
      • Society
      • Sport
      • Technology
      • Travel
      • Video
      • Weapons
      • Web
      • Work
        Submit
        Valid formats are JPG, PNG, GIF.
        Not more than 5 Мb, please.
        30
        surfingbird.ru/site/
        RSS format guidelines
        500
        • Advertisement
        • Animals
        • Architecture
        • Art
        • Auto
        • Aviation
        • Books
        • Cartoons
        • Celebrities
        • Children
        • Culture
        • Design
        • Economics
        • Education
        • Entertainment
        • Fashion
        • Fitness
        • Food
        • Gadgets
        • Games
        • Health
        • History
        • Hobby
        • Humor
        • Interior
        • Moto
        • Movies
        • Music
        • Nature
        • News
        • Photo
        • Pictures
        • Politics
        • Psychology
        • Science
        • Society
        • Sport
        • Technology
        • Travel
        • Video
        • Weapons
        • Web
        • Work

          Submit

          Thank you! Wait for moderation.

          Тебе это не нравится?

          You can block the domain, tag, user or channel, and we'll stop recommend it to you. You can always unblock them in your settings.

          • rusbase
          • искусственный интеллект
          • домен rb.ru

          Get a link

          Спасибо, твоя жалоба принята.

          Log on to Surfingbird

          Recover
          Sign up

          or

          Welcome to Surfingbird.com!

          You'll find thousands of interesting pages, photos, and videos inside.
          Join!

          • Personal
            recommendations

          • Stash
            interesting and useful stuff

          • Anywhere,
            anytime

          Do we already know you? Login or restore the password.

          Close

          Add to collection

             

            Facebook

            Ваш профиль на рассмотрении, обновите страницу через несколько секунд

            Facebook

            К сожалению, вы не попадаете под условия акции