Dado que los comportamientos de consumo de contenidos son cada vez más complejos y evolucionan más rápidamente que nunca, las empresas de medios de comunicación y entretenimiento se enfrentan a mercados cada vez más competitivos e inciertos, que impulsan la necesidad de reducir los costes operativos y, simultáneamente, generar más ingresos por la entrega de contenidos.
Las empresas, por su parte, están adaptando sus ofertas y modelos de negocio para que giren en torno a las preferencias personales, aprovechando los datos y los patrones de uso para lanzar sus productos no a audiencias de miles de millones, sino a miles de millones de individuos. Pero los medios de comunicación y los datos siempre han ido de la mano: índices de audiencia, número de suscripciones, etc. Pero…
¿QUÉ HAY DE NUEVO, VIEJO?
La nueva era de los datos significa hacer cambios en el negocio constantemente basados en la entrada en tiempo real de todo tipo de fuentes de datos. En Keyrus, buscamos humanizar esos datos, convertirlos en activos útiles de cara a mejorar las organizaciones y con ello la sociedad y la vida de las personas.
Las empresas de la industria del entretenimiento están aprovechando la IA y el Machine Learning para sacar el máximo partido a los cambios en los patrones de comportamiento de sus clientes:
1. Publicidad hiper-orientada
La posibilidad de combinar datos de diferentes fuentes en un solo lugar puede permitir a las empresas mirar a sus clientes, no como un todo, si no como individuos, y ofrecerles ofertas únicas e hiper-dirigidas. En la televisión y la publicidad, esto se aplica en el concepto de direccionabilidad: la capacidad de interactuar con los consumidores en función de lo que sus elecciones específicas revelan sobre sus intereses y preferencias.
Por lo tanto, gracias a la IA y el Machine Learning, las empresas de medios de comunicación y entretenimiento pueden predecir las tasas de abandono con mayor precisión, colocar la publicidad en el momento y el lugar adecuados, y tener ofertas más apropiadas y personalizadas para aumentar la conversión.
2. Programación optimizada de medios
La IA y las soluciones basadas en datos consisten en tomar datos no sólo de una fuente, sino de muchas fuentes diversas, y obtener predicciones precisas sobre las acciones de los usuarios en tiempo real. Para una programación optimizada, incluso las fuentes de datos externas inesperadas pueden ser útiles. Como el tiempo, por ejemplo: una empresa puede ajustar los flujos de programación de medios en función de una audiencia más "cautiva" en un día lluvioso.
Y no se queda ahí; las predicciones detalladas de quién será más probable que vea qué, y en qué dispositivo, permitirán una programación completamente optimizada a la audiencia para obtener el máximo de visualizaciones.
3. Compra programática de anuncios
Tradicionalmente, la compra de espacios publicitarios se basa en un análisis de los datos de la audiencia (edad/género/geografía, etc.), pero no tiene en cuenta el alto nivel de fluidez de la audiencia. Además, el proceso de compra de publicidad es manual y engorroso. De ahí la llegada de la compra programática de publicidad, que aprovecha el análisis de datos en tiempo real y la automatización para comprar anuncios en una amplia variedad de plataformas de medios: televisión, cable, satélite, servicios de pago como Hulu y Netflix, y servicios de vídeo en línea como YouTube. Este método de compra de publicidad implica sistemas que pueden monitorear constantemente la dinámica de la audiencia a través de múltiples canales y responder a la compra de espacio publicitario tan pronto como esté disponible.
4. Modelos predictivos para la generación de contenidos específicos
Cuando Netflix creó la exitosa serie House of Cards, afirman que ya sabían que sería un éxito porque los datos inspiraron su dirección creativa. Es decir, en lugar de reunir a la gente en una sala, proponer una idea, crear un piloto y sólo entonces utilizar los datos para ver cómo funciona, se basan en gran medida en los datos y en la modelización predictiva desde el principio del proceso creativo. El Machine Learning y el análisis predictivo pueden ayudar a producir contenidos de bajo riesgo y seguros.
Así, el modelado predictivo ayuda a las empresas de entretenimiento no sólo permitiéndoles reaccionar a los consumidores en tiempo real, sino también anticipar su comportamiento, influyendo en las inversiones a largo plazo, por ejemplo, qué tipo de películas y en qué microsegmentos de consumidores serán populares dentro de dos años. Además, las empresas pueden hacer predicciones sobre qué clientes son más propensos a ver un determinado tipo de contenido, y qué dispositivo utilizarán cuando lo vean.
5. Prevención de la pérdida de clientes
No es específico del sector de los medios de comunicación y el entretenimiento. Es un caso de uso super importante para todos los sectores y merece la pena mencionarlo. Saber qué clientes cambiarán de opinión y ser capaz de dirigirse específicamente a los que probablemente vuelvan con ofertas y acciones de marketing a medida, es fundamental para el éxito.
6. Recomendaciones inteligentes y experiencias de contenido personalizadas
Los motores de recomendación se han utilizado ampliamente en la industria de los medios de comunicación para predecir qué tipo de información o contenido les interesaría a los clientes. Las empresas pueden combinar datos estructurados y no estructurados y métodos de aprendizaje automático para emparejar personas y contenidos, mejorando así la relevancia de las recomendaciones de contenidos y la eficiencia de su distribución.
Con los principales actores de los medios de comunicación tecnológicos, como TikTok y Netflix, que se aventuran cada vez más en los contenidos interactivos e inteligentes basados en la IA, es probable que veamos un cambio de los sistemas de recomendación de contenidos más simples a toda una experiencia de contenidos personalizados impulsada por la IA.
Referencias:
-Derechos reservados a Dataiku y Keyrus.