Big Data: Die Zukunft der Medien- und Werbebranche gestalten

In den letzten Jahren hat die datengesteuerte Digitalisierung zunehmend an Bedeutung gewonnen, wobei der Markt für Big-Data-Technologien bis 2020 voraussichtlich ein Volumen von 57 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Die Auswirkungen dieser Entwicklung sind in allen Branchen zu spüren, darunter auch in der Medienbranche, insbesondere im Werbebereich.

Da die Medienbranche weiterhin in beispiellosem Tempo wächst, müssen Medienunternehmen neue Technologien wie Big Data frühzeitig nutzen. Mit dem verstärkten Fokus auf Digitalisierung sowie datengesteuerte Werbung und Marketing hat in der Medienbranche eine Revolution hinsichtlich der Nutzung von Daten und Analysen stattgefunden.
Zu den zentralen Herausforderungen, die Medienunternehmen dazu veranlassen, sich mit den Möglichkeiten von Big Data auseinanderzusetzen, gehört die Notwendigkeit, die Betriebskosten in einem hart umkämpften Umfeld zu senken und gleichzeitig weiterhin hohe Umsätze zu erzielen.

Da die Zukunft der Branche von der Verschmelzung digitaler und analytischer Lösungen abhängt, untersuchen wir, wie Big Data die Zukunft der Medien- und Werbebranche im Bereich Ad Operations prägt.

1. Zuschauerprognosen

Da Verlage und Medienunternehmen ihren Weg in die datengesteuerte Zukunft beschreiten, werden Daten erstmals in großem Umfang genutzt, um den richtigen Menschen auf der richtigen Plattform zur richtigen Zeit die richtigen Inhalte bereitzustellen.
Angesichts des Umfangs der heute gesammelten Big Data und des Potenzials, diese auszuwerten, um zu verstehen, welche Inhalte, Filme und Musik die Verbraucher wünschen, sind die Möglichkeiten enorm. Es wurde hervorgehoben, dass Daten zum Nutzerverhalten, die über soziale Medien gewonnen werden, oft bisher übersehene Faktoren aufzeigen, die das Interesse der Kunden wecken können.

Da Verbraucher heutzutage zwischen verschiedenen Formaten wie On-Demand, Streaming-Medien, Pay-per-View, Abonnementdiensten und vielen anderen wählen können, werden die meisten Inhalte mittlerweile über verschiedene digitale Kanäle bereitgestellt, was es Medienunternehmen ermöglicht, Nutzerdaten effizient und effektiv zu erfassen, zu analysieren und auszuwerten. So wertete Netflix beispielsweise die Zuschauerzahlen aus, um zu ermitteln, welche fiktionalen Dramaserien bei den Verbrauchern besonders beliebt waren. Mit diesen Daten sicherte sich das Unternehmen die Ausstrahlungsrechte für die beliebteste Serie „House of Cards“, indem es die Konkurrenz überbot.

Ebenso hat YouTube wichtige Daten ausgewertet, um den Nutzern genau das zu bieten, was ihnen am besten gefällt. Anhand der gesammelten Informationen konnte YouTube herausfinden, welche Videos den Zuschauern am besten gefallen haben, welche Geräte zum Streamen verwendet wurden und wie lange bestimmte Videos angesehen wurden.

2. Verbesserte zielgerichtete Werbung

Da Werbung in der Medienbranche eine entscheidende Rolle spielt, basierte sie in den vergangenen Jahren ausschließlich auf Annahmen. Heutzutage nutzen Unternehmen jedoch Big Data, um Präferenzen zu erfassen und so detaillierte Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, beispielsweise wann und zu welcher konkreten Uhrzeit Kunden Werbung ansehen würden. Diese verbesserte Transparenz hilft den Ad-Ops-Teams dabei, Anzeigen zu bestimmten Zeitfenstern zu platzieren, um höhere Konversionsraten zu erzielen.

Da Big Data Einblicke in die Nutzung digitaler Medien ermöglicht, lassen sich diese Verhaltensdaten mit herkömmlichen demografischen Daten kombinieren, um personalisierte Werbung anzubieten. Big-Data-Anwendungen verbessern die Ausrichtung von Werbung angesichts eines zunehmend komplexen Nutzungsverhaltens. Da Verbraucher heutzutage Zugang zu mehreren Geräten haben, helfen Erkenntnisse aus Big Data dabei zu verstehen, wann Verbraucher einen zweiten Bildschirm nutzen, sodass Kampagnen geräteübergreifend optimiert werden können. Die digitalen Konversionsraten lassen sich zudem steigern, indem eine Mikrosegmentierung der Kunden über Werbenetzwerke und -börsen hinweg angeboten wird.

Auch wenn Social-Media-Plattformen und YouTube bessere Daten für gezielte Werbung liefern, lässt sich nicht leugnen, dass das Fernsehen nach wie vor Aufmerksamkeit auf sich zieht. Laut Fox Media wurde 2017 bestätigt, dass digitale Zuschauer und Fernsehzuschauer, die ihre Inhalte abriefen, dieselben Werbeanzeigen sehen konnten. Diese Werbeanzeigen wurden auf der Grundlage des Video Quality Score (VQS) ausgewählt, wobei Moat zum Einsatz kam, das Echtzeit-Marketinganalysen für mehrere Plattformen und umsetzbare Erkenntnisse liefert. Neben Fox haben auch führende Medienunternehmen wie NBC, Vice, die New York Times und CBC begonnen, Moat zu nutzen.

Aufgrund dieser Vorteile setzt sich die Big-Data-Analyse bei verschiedenen Medienunternehmen weltweit zunehmend durch. Sie schafft ein Ökosystem, in dem die Kunden im Mittelpunkt stehen. Letztendlich hängt der Erfolg in der Medienbranche vollständig von den Nutzererlebnissen ab, die geboten werden.

3. Ausgeweitete Kundengewinnung und -bindung

Die steigende Kundenabwanderung ist für Medienunternehmen von großer Bedeutung. Heutzutage informieren sich die meisten Kunden sowohl in sozialen Medien als auch auf Bewertungsportalen, bevor sie bestimmte Serien, Filme, Shows oder Musiksendungen ansehen oder Publikationen herunterladen. Die Entwicklung von Big Data hat es Medienunternehmen ermöglicht, maßgeschneiderte Strategien zu entwickeln, um Kunden zu gewinnen und zu binden. Durch die Nutzung verschiedener Datensätze können Unternehmen die Vorlieben und Abneigungen der Verbraucher sowie die Gründe für Abonnements und Kündigungen nachvollziehen. Dies hilft Medienunternehmen dabei, attraktive Werbe- und Produktstrategien zu entwickeln und anzupassen, um Kunden zu gewinnen und zu binden.

Unstrukturierte Big-Data-Quellen lassen sich am besten mit Datenanwendungen verarbeiten; Faktoren wie Anrufdetailaufzeichnungen, E-Mails und soziale Medien werden bei der Analyse von Kundeninteressen und Kundenabwanderung oft übersehen.

Unternehmen wie Warner Bros.haben Softwareanwendungen mit Verkaufsdaten implementiert, um schnellen Zugriff auf aussagekräftige, präzise Berichte zu erhalten, damit sie Wissen sammeln und nutzen können, um Erkenntnisse zu gewinnen, die ihnen helfen, die Kundenakquise und -bindung zu verbessern.

4. Entwicklung neuer Produkte und Monetarisierung von Inhalten

Big Data und Analysen können Medienunternehmen dabei helfen, zusätzliche Einnahmequellen zu erschließen. Anhand präziser Daten lassen sich Anreize für das Verbraucherverhalten schaffen, wodurch sich der tatsächliche Marktwert von Inhalten ermitteln oder potenzielle neue Produkt- oder Dienstleistungsmöglichkeiten aufzeigen lassen.

Ein Beispiel hierfür ist die Weather Company, Eigentümerin von The Weather Channel ( TWC), an dem auch IBM beteiligt ist. TWC nutzte Big Data, um das Kundenverhalten in Bezug auf bestimmte Wetterbedingungen zu beobachten und zu analysieren.
Auf der Grundlage der ihnen zur Verfügung stehenden Daten haben sie den neuen Marktplatz WeatherFX geschaffen, der es Werbekunden ermöglicht, ihre Display-Werbung mit Wetterereignissen zu verknüpfen, basierend auf verschiedenen Produkten, die sich unter bestimmten Wetterbedingungen am ehesten verkaufen lassen. Schätzungen zufolge erzielt TWC mindestens die Hälfte seiner Werbeeinnahmen mithilfe der Ergebnisse von Big-Data-Analysen.

Die zunehmende Verbreitung mobiler Geräte und die Erweiterung der Bandbreiten ermöglichen es, einen größeren Teil der digital vernetzten Zielgruppen für die Monetarisierung von Inhalten anzusprechen, da Big Data dabei hilft, genau die Inhalte zu identifizieren, die das Publikum bevorzugt.

5. Optimierung der Medienplanung

Bis vor einigen Jahren bestand eine Kluft zwischen Händlern und Verbrauchern. Mit der Entwicklung digitaler Medienplattformen hat sich dies jedoch geändert, sodass es für Händler nun einfacher ist, potenzielle Verbraucher ohne Zwischenhändler anzusprechen.
Soziale Netzwerke ermöglichen es Anbietern, persönliche Beziehungen zu Verbrauchern aufzubauen. Durch die Abstimmung von Medieninhalten können sie mit Verbrauchern in Kontakt treten, um ihre Gewinne zu maximieren. Dank der Skalierbarkeit von Big Data lassen sich Informationen auf detaillierter Ebene analysieren, beispielsweise auf Postleitzahlenebene, um den Vertrieb lokal anzupassen.

Ein Beispiel hierfür ist der Start des Bollywood-Films „Chennai Express“: Vor dem Kinostart erzielten Tweets zum Film im Rahmen einer dreimonatigen Kampagne mehr als 1 Milliarde Impressionen, und Tweets mit entsprechenden Hashtags generierten mehr als 750.000 Impressionen. Dank verschiedener Datenanalysequellen und Marketingmaßnahmen stellte der Film mehrere neue Rekorde auf, die bis heute ungebrochen sind. Er ist wahrscheinlich einer der Filme, die am schnellsten in den „Milliarden-Dollar-Club“ aufgestiegen sind.

Die „große“ Zukunft, die vor uns liegt

Big Data bietet der Medienbranche zahlreiche Chancen, da es dabei helfen kann, den wichtigsten Wandel in der Branche zu bewältigen – das Kundenverhalten.

Analysen können Medienunternehmen dabei helfen, schnell Entscheidungen zu treffen, beispielsweise welche Formate und Kanäle Kunden bevorzugen und welche Inhalte voraussichtlich zu welcher Zeit und auf welchem Gerät konsumiert werden, um personalisierte Erlebnisse zu entwickeln. Da sie zudem Aufschluss über den ständigen Wandel der Kundenpräferenzen geben, ermöglichen sie eine Verringerung der Kundenabwanderung, die Erschließung alternativer Einnahmequellen sowie die Steigerung der Kundenakquise und -bindung durch datengestützte Erkenntnisse.

Letztendlich schafft Big Data ein Ökosystem, in dem das Kundenerlebnis im Vordergrund steht. Schließlich steht und fällt der Erfolg der Medien- und Werbebranche mit dem Erlebnis, das sie für den Endnutzer schafft.