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A indústria do entretenimento e de mídia está a enfrentar um mercado cada vez mais competitivo e em constante transformação, uma vez que os padrões de comportamento de consumo de conteúdos são mais complexos do que nunca. Por conseguinte, é essencial optimizar os processos para reduzir os custos e gerar mais receitas. O Machine Learning e o Data Science são apresentados como a grande arma para aproveitar as oportunidades que surgem a médio e a longo prazo. A pandemia acelerou as mudanças e tendências que foram detectadas no sector. Actualmente, a indústria é mais digital, tem ofertas muito mais personalizadas e fez dos dados o protagonista deste filme.
"Os humanos tropeçam duas vezes sobre a mesma pedra". Psicologia, neuromarketing, arquétipos de personalidade, inquéritos e muitas outras ferramentas que temos utilizado ao longo da história, dizem-nos que nós humanos somos previsíveis e que uma série de características e comportamentos anteriores, nos dirá como serão os nossos comportamentos futuros. Portanto, poderíamos dizer que os humanos são os únicos seres que tropeçam duas vezes sobre a mesma pedra. Mas o que aconteceria se deixássemos de sair de casa? O que aconteceria se deixássemos de ir por aquele caminho onde está aquela pedra? (Falaremos disto em artigos futuros, mas graças à Predictive Analytics poderíamos saber a resposta a perguntas como "E se..."). Poderíamos ser filosóficos ou mesmo românticos para tentar dar uma resposta à pergunta, mas a verdadeira realidade é que os seres humanos mudam. O seu comportamento muda. Mesmo que seja difícil para eles, eles adaptam-se. O nosso cérebro é criado para procurar conforto. É por isso que é tão difícil para nós mudar a nossa rotina e começar a ir ao ginásio, levantar-se cedo, comer bem ou fazer algum tipo de actividade que nos obrigue a fazer um esforço.
O nosso próprio cérebro boicota-nos sem nos dar conta. Está à procura da sua própria zona de conforto. Dessa forma, mesmo que em termos de comportamento, os seres humanos acabem por mudar, numa base diária, procuramos conforto e gratificação imediata. Quando falamos de entretenimento ou meios de comunicação, temos de ir muito de mãos dadas com este instinto humano básico, juntamente com a análise do máximo de dados que pudermos. No momento em que uma pessoa relaxa ou quer aceder a um determinado tipo de conteúdo, seja ele divertido ou informativo, o nosso cérebro procura satisfazer essa necessidade o mais rapidamente possível, da forma mais fácil e conveniente possível. E este é o principal desafio que o sector enfrenta. Encontrar modelos empresariais rentáveis, inovadores e sustentáveis que ofereçam ao utilizador experiências adequadas ao imediato e à relevância que o utilizador (ou se formos picuinhas, o seu cérebro) procura.
Ele quer algo e quer agora!
Desde que a pandemia explodiu em Espanha, as nossas vidas mudaram significativamente, especialmente na forma como nos relacionamos uns com os outros e na forma como consumimos conteúdo. Os utilizadores são cada vez mais exigentes e estão dispostos a pagar por conteúdos de qualidade que satisfaçam as suas expectativas.
As empresas da indústria do entretenimento tiveram de repensar os seus modelos de negócio e iterar para modelos mais rentáveis, sustentáveis e competitivos. Tudo é mais digital, exigindo tecnologia de ponta, boa gestão de dados e modelos de negócio baseados em assinaturas, em vez de receitas de publicidade puramente digital. A tecnologia 5G abre muitas possibilidades, permitindo-nos oferecer serviços mais completos e avançados, enquanto que a Inteligência Artificial nos permite gerir eficazmente os dados para conhecer melhor os utilizadores.
Os dados sempre desempenharam um papel importante na indústria dos media e do entretenimento. A televisão e a rádio sempre tiveram um forte enfoque nas audiências, enquanto os jornais sempre analisaram os dados demográficos dos seus assinantes ou, hoje em dia, ao vivo por e para cliques e partilhas nas redes sociais. As empresas deste sector estão a adaptar as suas ofertas e modelos de negócio para girar em torno das preferências dos utilizadores, tirando partido dos dados, avanços tecnológicos e padrões de utilização para direccionar os seus produtos para estes milhões de utilizadores de uma forma totalmente personalizada. Aqueles que melhor se adaptaram a esta necessidade de personalização foram grandes empresas como o Google, Amazon ou Netflix, orientando os seus modelos de negócio para o utilizador e tirando o máximo partido da enorme quantidade de informação de que dispõem.
O uso do Advanced Analytics e da IA permite-lhes compreender e criar valor para os clientes, apresentando conteúdos que possam gostar e que possam ser relevantes para eles. Muitas empresas deste sector já iniciaram a sua transição para a transformação digital total, o que significa tornar-se uma empresa orientada para os dados.
Por outro lado, outros segmentos deste sector estão a experimentar o declínio em que têm estado imersos durante anos, pelo que vamos assistir a uma recuperação do sector em forma de K (sectores puramente digitais ou sectores com possibilidades de transformação irão crescer nos próximos quatro anos, enquanto o resto dos segmentos que não podem inovar poderão afundar-se ainda mais).
Referências:
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Os bancos estão a sentir de perto a respiração dos concorrentes de fora do panorama bancário na maratona para tornarem-se "os melhores" amigos dos utilizadores nas suas transacções e gerenciamentos bancários diários.
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Imagina que estás num jogo de vídeo. O típico onde se tem de fugir do mau da fita até chegar a um castelo onde se estará a salvo. Estás a dar o teu melhor, vê o castelo à distância, mas... oh oh mesmo antes de lá chegar cais num penhasco. Por isso tens a opção de ficar no limite e deixar que o mau da fita o apanhe ou saltar de um penhasco... do qual não sabe se vai conseguir sair com vida. O que farias?
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Neste guia vamos descifrar o antes e o depois da troca e análise de dados à medida que estes evoluem dos sistemas tradicionais herdados para novas plataformas de dados em cloud. Vamos descobrir o desafio fundamental que os analistas enfrentam, revelar a solução que põe fim a todos os problemas, e finalmente olhar para 4 best practices para pôr a mudança em marcha agora. Soa bem, não achas? Rápido e conciso. Agora vamos ao que interessa.
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Um dos fundamentos de qualquer organização orientada para os dados é estabelecer uma série de processos analíticos capazes de simplificar o acesso a todos os tipos de dados. Do mesmo modo, quando se começa a utilizar tecnologias de nuvem, os processos analíticos tornam-se mais abrangentes, permitindo-lhe deixar para trás tarefas enfadonhas de gestão de informação e começar a fornecer grandes experiências de dados.
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Criar uma boa cultura de dados para começar a colher os benefícios da personalização à escala. A Data Science permite aos marqueteiros consolidar e extrair insights de todos os seus dados (independentemente do formato), reconhecer padrões nesses dados, e prever comportamentos futuros para criar campanhas de personalização à escala quase em tempo real.
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Já passou uma década desde que o termo "Big Data" se tornou omnipresente, e o investimento dos departamentos de marketing em tecnologia para aproveitar os benefícios destes "Grandes Dados" aumentou significativamente desde então.
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Se és um analista de marketing, conheces demasiado bem as expectativas em torno de uma tomada de decisão ágil e baseada em dados. A pressão para fornecer uma visão mais rápida da eficácia das campanhas recai directamente sobre os teus ombros, incluindo permitir uma tomada de decisão ágil para que as campanhas possam ser optimizadas. Mas porque é que os analistas de marketing não estão a analisar, não estão a trabalhar o suficiente, estão a fazer snowboard, a jogar ténis de paddle ou a trabalhar à distância com as suas séries favoritas em segundo plano?
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Diz a lenda que não há muito tempo havia uma empresa muito boa que todos invejavam porque tinha os melhores analistas do mercado, as melhores plataformas internas e uma riqueza de dados proprietários com os quais tomava todas as suas decisões. Viveram num mundo idílico, até que de repente os seus concorrentes começaram a ultrapassá-los de uma forma surpreendente.
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A análise de dados está a tornar-se rapidamente a chave para uma estratégia empresarial de sucesso. Mas sem a abordagem, competências e tácticas correctas, as suas iniciativas de dados podem não ter sentido. A análise de dados tornou-se um dos mais importantes diferenciadores empresariais e tecnológicos para as empresas, permitindo-lhes obter conhecimentos detalhados sobre praticamente todos os aspectos das suas operações, ganhando assim uma vantagem sobre a concorrência.
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Graças ao Machine Learning pronto para melhorar e, em alguns casos, até mesmo substituir a tomada de decisões humanas, os Responsáveis de Dados, Cientistas de Dados e CIOs estão a reconhecer que as formas tradicionais de organização de dados para consumo humano não serão suficientes na próxima era de tomada de decisões baseada na inteligência artificial (IA). Isto deixa um número crescente de empresas focadas no futuro com apenas um caminho em frente: para que as suas estratégias de machine learning tenham sucesso, terão de ser perturbadoras na cadeia de valor de gestão de dados de ponta a ponta.