Negli ultimi anni si è assistito a una crescente attenzione verso la digitalizzazione basata sui dati, con big data che dovrebbe raggiungere i 57 miliardi di dollari entro il 2020. I suoi effetti sono evidenti in tutti i settori, compreso quello dei media e, in particolare, nel campo della pubblicità.

Poiché il settore dei media continua a crescere a un ritmo senza precedenti, le aziende del settore devono essere tra le prime ad adottare nuove tecnologie come big data. Con una maggiore attenzione alla digitalizzazione e alla pubblicità e al marketing basati sui dati, si è verificata una rivoluzione nel settore dei media per quanto riguarda l'uso dei dati e dell'analisi.
Il problema chiave che spinge le aziende del settore dei media a considerare le potenzialità dei big data la necessità di ridurre i costi operativi in un panorama altamente competitivo, continuando al contempo a generare ricavi elevati.

Poiché il futuro del settore dipende dalla fusione tra soluzioni digitali e analitiche, analizziamo in che modo big data plasmando il futuro del settore della pubblicità nei media per quanto riguarda le operazioni pubblicitarie.

1. Previsioni sul pubblico

Mentre gli editori e le aziende del settore dei media intraprendono il loro percorso basato sui dati, per la prima volta questi ultimi vengono utilizzati su larga scala per fornire i contenuti giusti alle persone giuste, sulla piattaforma giusta e al momento giusto.
La mole di big data oggigiorno e il potenziale di analizzarli per capire quali contenuti, film e musica desiderano i consumatori è enorme. È stato sottolineato che i dati raccolti sui comportamenti degli utenti tramite i social media spesso rivelano fattori spesso trascurati che hanno il potenziale di stimolare l'interesse dei clienti.

Poiché oggi i consumatori possono scegliere tra diversi formati, quali on demand, streaming, pay-per-view, abbonamenti e molti altri, la maggior parte dei contenuti viene ora distribuita attraverso vari canali digitali, consentendo alle emittenti di raccogliere, analizzare e interpretare i dati degli utenti in modo efficiente ed efficace. Ad esempio, Netflix ha analizzato i dati di ascolto per capire quali serie drammatiche fossero preferite dai propri consumatori. Grazie a questi dati, si è aggiudicata i diritti di trasmissione della serie più apprezzata, "House of Cards", superando l'offerta dei concorrenti.

Allo stesso modo, YouTube ha analizzato i dati statistici fondamentali per offrire agli utenti ciò che preferiscono. Le informazioni raccolte hanno permesso a YouTube di capire quali video piacessero di più agli spettatori, quali dispositivi venissero utilizzati per lo streaming e per quanto tempo venissero guardati determinati video.

2. Pubblicità mirata migliorata

Poiché la pubblicità riveste un ruolo fondamentale nel settore dei media, negli anni passati veniva gestita esclusivamente sulla base di ipotesi. Oggi, invece, le aziende sfruttano big data comprendere le preferenze dei clienti, ottenendo informazioni approfondite su aspetti quali i momenti in cui questi ultimi guardano gli annunci e a che ora precisamente. Questa maggiore visibilità aiuta gli addetti alle operazioni pubblicitarie a posizionare gli annunci in fasce orarie specifiche, al fine di ottenere tassi di conversione più elevati.

Poiché big data di comprendere le modalità di fruizione dei media digitali, è possibile combinare i dati comportamentali con quelli demografici tradizionali per offrire pubblicità personalizzata. Big data migliorano il targeting pubblicitario in un contesto in cui i comportamenti di fruizione dei contenuti diventano sempre più complessi. Poiché oggi i consumatori hanno accesso a più dispositivi, big data aiutano a capire quando utilizzano un secondo schermo, consentendo così di ottimizzare le campagne su tutti i dispositivi. È inoltre possibile aumentare i tassi di conversione digitale offrendo una microsegmentazione dei clienti attraverso le reti pubblicitarie e le piattaforme di scambio.

Sebbene le piattaforme dei social media e YouTube forniscano dati più efficaci per la pubblicità mirata, è innegabile che la TV continui ad attirare l'attenzione. Secondo Fox Media, nel 2017 è stato confermato che gli spettatori digitali e quelli televisivi che guardavano i loro contenuti potevano vedere gli stessi annunci pubblicitari. Questi annunci sono stati selezionati sulla base del Video Quality Score (VQS), utilizzando Moat, che fornisce analisi di marketing in tempo reale, multipiattaforma e utilizzabili. Oltre a Fox, anche aziende mediatiche leader come NBC, Vice, The New York Times e CBC hanno iniziato a utilizzare Moat.

Grazie ai vantaggi sopra citati, big data sta gradualmente diventando una scelta privilegiata per numerose organizzazioni mediatiche in tutto il mondo. Essa crea un ecosistema che mette i clienti al centro dell'attenzione. In definitiva, il successo nel settore dei media dipende interamente dall'esperienza utente offerta.

3. Ampliamento delle attività di acquisizione e fidelizzazione dei clienti

L'aumento del tasso di abbandono dei clienti è un fattore di grande importanza per le aziende del settore dei media. Oggigiorno, la maggior parte dei clienti consulta sia i social media che i siti di recensioni prima di guardare una determinata serie, un film, uno spettacolo o un programma musicale, oppure prima di scaricare una pubblicazione. L'evoluzione dei big data permesso alle aziende del settore dei media di elaborare strategie su misura per attrarre e fidelizzare i clienti. Sfruttando vari set di dati, le aziende possono comprendere le preferenze e le avversioni dei consumatori, nonché i motivi per cui questi ultimi si abbonano o disdicono l'abbonamento, aiutando così le aziende del settore dei media a sviluppare e personalizzare strategie promozionali e di prodotto accattivanti al fine di attrarre e fidelizzare i clienti.

big data non strutturate vengono gestite al meglio da applicazioni dedicate ai dati; elementi quali i registri dettagliati delle chiamate, le e-mail e i social media possono spesso essere fattori trascurati quando si analizzano gli interessi dei clienti e il tasso di abbandono.

Aziende come la Warner Broshanno implementato applicazioni software basate sui dati di vendita per poter accedere rapidamente a report precisi e utilizzabili, con l'obiettivo di supportare e accumulare conoscenze che consentano di ottenere informazioni utili per ampliare l'acquisizione e la fidelizzazione dei clienti.

4. Sviluppo di nuovi prodotti e monetizzazione dei contenuti

Big data l'analisi dei dati possono aiutare le organizzazioni del settore dei media a generare ulteriori fonti di reddito. Grazie a dati accurati, è possibile influenzare il comportamento dei consumatori, il che può contribuire a rivelare il vero valore di mercato dei contenuti o a individuare potenziali opportunità relative a nuovi prodotti o servizi.

Un esempio in tal senso è rappresentato da The Weather Company, proprietaria di The Weather Channel ( TWC), di cui IBM è comproprietaria. TWC ha utilizzato big data analizzare e comprendere il comportamento dei clienti in relazione a specifiche condizioni meteorologiche.
Utilizzando i dati a loro disposizione, hanno creato il nuovo marketplace WeatherFX, che consente agli inserzionisti di correlare i propri annunci pubblicitari con gli eventi meteorologici, basandosi sui vari prodotti che avrebbero maggiori probabilità di essere venduti in correlazione con particolari condizioni meteorologiche. Si stima che TWC guadagni almeno la metà dei propri ricavi pubblicitari utilizzando i risultati big data .

La diffusione dei dispositivi mobili e l'aumento della larghezza di banda consentono di raggiungere una fetta più ampia di pubblico connesso digitalmente ai fini della monetizzazione dei contenuti, mentre big data individuare con precisione i contenuti che il pubblico preferisce.

5. Ottimizzazione della programmazione dei media

Fino a un paio di anni fa, esisteva un divario tra distributori e consumatori. Tuttavia, con l'evoluzione delle piattaforme dei media digitali, la situazione è cambiata, rendendo più facile per i distributori rivolgersi ai potenziali consumatori senza bisogno di intermediari.
I social network consentono ai distributori di creare legami personali con i consumatori. Entrare in contatto con i consumatori attraverso la programmazione di flussi multimediali al fine di massimizzare i profitti. Grazie alla scalabilità dei big data, le informazioni possono essere analizzate a livelli granulari, come ad esempio a livello di codice postale, per una distribuzione localizzata.

Un esempio calzante è l'uscita del film di Bollywood *Chennai Express*: prima dell'uscita, i tweet relativi al film hanno generato oltre un miliardo di visualizzazioni, mentre i tweet con hashtag pertinenti hanno generato più di 750.000 visualizzazioni nel corso di una campagna durata tre mesi. Grazie all'utilizzo di diverse fonti di analisi dei dati e alle strategie di marketing, il film ha stabilito diversi nuovi record che ad oggi rimangono imbattuti. Si tratta probabilmente di uno dei film che più rapidamente è entrato nel "club del miliardo di dollari".

Il “grande” futuro che ci attende

Big data in grado di offrire numerose opportunità nel settore dei media, poiché consentono di orientarsi nel principale fattore di cambiamento del settore: il comportamento dei clienti.

L'analisi dei dati può aiutare le aziende del settore dei media a prendere decisioni rapide, ad esempio in merito ai formati e ai canali preferiti dai clienti, ai contenuti che potrebbero essere fruiti in determinati momenti e su quali dispositivi, al fine di sviluppare esperienze personalizzate. Poiché fornisce inoltre informazioni sui continui cambiamenti nelle preferenze dei clienti, ciò consente di ridurre il tasso di abbandono, creare canali di ricavo alternativi e aumentare l'acquisizione e la fidelizzazione dei clienti grazie all'intelligenza dei dati.

In definitiva, big data un ecosistema in cui l'esperienza del cliente è al centro dell'attenzione. Dopotutto, il successo del settore della pubblicità sui media dipende dall'esperienza che offre all'utente finale.