In den letzten Jahren hat sich der Fokus verstärkt auf die datengestützte Digitalisierung mit Big Data-Technologien gelegt, die bis 2020 voraussichtlich einen Umsatz von 57 Milliarden Dollar erreichen werden. Die Auswirkungen sind in allen Branchen spürbar, auch in der Medienbranche, insbesondere in der Werbung.
Da die Medienindustrie weiterhin in einem beispiellosen Tempo wächst, müssen Medienunternehmen frühzeitig neue Technologien wie Big Data einsetzen. Mit einer verstärkten Ausrichtung auf Digitalisierung und datengetriebene Werbung und Marketing hat es in der Medienbranche eine Revolution in Bezug auf die Nutzung von Daten und Analysen gegeben.
Das Hauptproblem, das Medienunternehmen dazu veranlasst, sich mit den Möglichkeiten großer Datenmengen zu befassen, besteht darin, die Kosten für den operativen Betrieb in einer wettbewerbsintensiven Umgebung zu senken und gleichzeitig weiterhin hohe Einnahmen zu erzielen.
Da die Zukunft der Branche von der Zusammenführung von digitalen und analytischen Lösungen abhängt, untersuchen wir, wie Big Data die Zukunft der Medien-Werbebranche für den Ad Operations-Bereich prägen.
1. Vorhersage von Zielgruppenverhalten
Wenn Verlage und Medienunternehmen ihre datengesteuerten Reisen beginnen, werden erstmals Daten in großem Maßstab genutzt, um die richtigen Inhalte zur richtigen Zeit an die richtigen Personen auf der richtigen Plattform zu liefern.
Der Umfang an großen Datenmengen, die heutzutage gesammelt werden und das Potenzial, sie zu analysieren, um zu verstehen, was Inhalte, Filme und Musikkonsumenten wollen, ist enorm. Es wurde hervorgehoben, dass Daten, die über das Nutzerverhalten über Social Media gewonnen wurden, oft übersehene Faktoren aufdecken, die das Potenzial haben, das Kundeninteresse zu steigern.
Da die Verbraucher heutzutage die Wahl zwischen Formaten wie On-Demand, Streaming Media, Pay-per-View, Abonnement und vielem mehr haben, werden die meisten Inhalte heute über verschiedene digitale Kanäle bereitgestellt, so dass Medienhäuser Benutzerdaten effizient und effektiv sammeln, analysieren und interpretieren können. So interpretierte Netflix beispielsweise die Menge der Zuschauerinformationen, um festzustellen, welche fiktiven Dramen von ihren Konsumenten bevorzugt wurden. Mit diesen Daten sicherte sie sich das Recht, das beliebteste Drama “House of Cards” zu senden, indem sie Konkurrenten überboten hat.
Ebenso hat YouTube wichtige Statistiken interpretiert, um den Nutzern das zu bieten, was ihnen am besten gefällt. Die gesammelten Informationen ermöglichten es YouTube zu erfahren, welche Videozuschauer am meisten Spaß hatten, welche Geräte für das Streaming verwendet wurden und wie lange bestimmte Videos angesehen wurden.
2. Verbesserte zielgerichtete Anzeigen
Da die Werbung in der Medienbranche von entscheidender Bedeutung ist, wurde sie in den Vorjahren ausschließlich auf der Grundlage von Annahmen durchgeführt. Heutzutage nutzen Unternehmen jedoch Big Data, um Präferenzen zu verstehen, die tiefgehende Kundeninformationen liefern, z.B. wann und zu welchem Zeitpunkt sie Anzeigen sehen würden. Diese verbesserte Sichtbarkeit hilft Ad Ops, Anzeigen zu bestimmten Zeitpunkten zu platzieren, um höhere Konversionsraten zu erzielen.
Da es Big Data ermöglicht, den Konsum digitaler Medien zu verstehen, kann das Verhalten zusammen mit traditionellen demografischen Daten genutzt werden, um personalisierte Werbung bereitzustellen. Big Data Applications verbessern das Ad-Targeting bei immer komplexeren Nutzungsverhalten von Inhalten. Da die Verbraucher heutzutage Zugang zu mehreren Geräten haben, helfen die Erkenntnisse über Big Data zu verstehen, wann die Verbraucher einen zweiten Bildschirm verwenden, so dass Kampagnen geräteübergreifend optimiert werden können. Die digitalen Konversionsraten können auch erhöht werden, indem die Mikrosegmentierung der Kunden über Werbenetzwerke und Plattformen angeboten wird.
Obwohl Social-Media-Plattformen und YouTube bessere Daten für eine zielgerichtete Werbung liefern, kann nicht geleugnet werden, dass das Fernsehen immer noch Aufmerksamkeit erregt. Laut Fox Media bestätigten sie 2017, dass digitale Zuschauer und Fernsehzuschauer, die ihre Inhalte abstimmen, die gleichen Werbungen sehen können. Diese Anzeigen wurden auf der Grundlage von Video Quality Score (VQS) ausgewählt, wobei Moat verwendet wird, das Echtzeit-, Multiplattform- und umsetzbare Marketinganalysen bietet. Neben Fox haben führende Medienunternehmen wie NBC, Vice, The New York Times und CBC begonnen, Moat zu nutzen.
Aufgrund der vorhergehenden Vorteile wird Big Data Analytics langsam zu einer Wahl für verschiedene Medienunternehmen weltweit. Es schafft ein Ökosystem, das es den Kunden ermöglicht, im Mittelpunkt zu stehen. Letztendlich hängt der Erfolg in der Medienbranche ganz und gar von den Benutzererfahrungen ab, die sie liefern.
3. Erweiterte Kundengewinnung und -bindung
Die zunehmende Kundenabwanderung ist für Medienunternehmen sehr wichtig. Heutzutage greifen die meisten Kunden sowohl auf Social Media- als auch auf Review-Sites zurück, bevor sie sich bestimmte Serien, Filme, Shows, Musikprogramme 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 verstehen, warum sich die Verbraucher an- und abmelden und so Medienunternehmen bei der Entwicklung und Anpassung attraktiver Werbe- und Produktstrategien unterstützen und Kunden gewinnen und binden.
Unstrukturierte Quellen von Big Data werden am besten von Datenanwendungen wie Call Detail Records, E-Mail und Social Media verarbeitet, die oft übersehen werden können, wenn es um Kundeninteressen und -abwanderung geht.
Unternehmen wie Warner Bros. implementierten Softwareanwendungen mit Verkaufsdaten, um schnellen Zugriff auf aussagekräftige, genaue Berichte zu erhalten, um Wissen zu unterstützen und zu sammeln, um Erkenntnisse zur Erweiterung der Kundengewinnung und -bindung zu gewinnen.
4. Neue Produktentwicklung & Monetarisierung von Inhalten
Big Data und Analysen können Medienunternehmen helfen, zusätzliche Einnahmequellen zu generieren. Mit genauen Daten können Anreize für das Verbraucherverhalten geschaffen werden, die helfen können, den wahren Marktwert von Inhalten zu ermitteln oder potenzielle neue Produkt- oder Dienstleistungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Ein Beispiel dafür ist die Weather Company, Eigentümer von The Weather Channel (TWC), das ebenfalls im Besitz von IBM ist. TWC verwendete Big Data, um das Kundenverhalten in Bezug auf spezifische Wetterbedingungen zu beobachten.
Auf der Grundlage der ihnen zur Verfügung stehenden Daten haben sie den neuen WeatherFX-Marktplatz geschaffen, der es Werbetreibenden ermöglicht, ihre Display-Werbung mit Wetterereignissen basierend auf verschiedenen Produkten zu korrelieren, die am ehesten in Relation zu bestimmten Wetterbedingungen verkaufen würden. Es wird geschätzt, dass TWC mindestens die Hälfte seiner Werbeeinnahmen mit den Ergebnissen von Big Data Analytics erzielt.
Mobile Fülle und Bandbreitenerweiterung ermöglichen es, mit einem größeren Teil der digital vernetzten Zielgruppen zur Monetarisierung von Inhalten zu arbeiten, da Big Data die Einteilung in die richtigen Inhalte erleichtern, die das Publikum bevorzugt.
5. Optimierung der Mediaplanung
Bis vor einigen Jahren gab es eine Kluft zwischen Händlern und Verbrauchern. Mit der Entwicklung der digitalen Medienplattformen hat sich dies jedoch geändert, was es den Händlern erleichtert, potenzielle Verbraucher anzusprechen, ohne dass ein Vermittler erforderlich ist.
Soziale Netzwerke ermöglichen es Händlern, persönliche Verbindungen zu den Verbrauchern herzustellen. Verbindung mit den Verbrauchern durch die Planung von Medienströmen, um den Gewinn zu maximieren. Mit der Skalierbarkeit von Big Data können Informationen auf granularer Ebene analysiert werden, z.B. auf PLZ-Ebene für die lokalisierte Verteilung.
Ein Beispiel dafür ist die Veröffentlichung des Bollywood-Films Chennai Express, der vor der Veröffentlichung mehr als 1 Milliarde Impressionen generiert hat und Tweets mit relevanten Hashtags mehr als 750.000 Impressionen während einer 3-monatigen Kampagne. Durch eine Reihe von Quellen zur Datenanalyse und Vermarktung hat der Film mehrere neue Rekorde aufgestellt, die bis heute unangefochten bleiben. Es ist wahrscheinlich einer der schnellsten Filme, um in den Milliarden-Dollar-Club einzusteigen.
Big Data: die Zukunft liegt vor uns
Big Data hat die Fähigkeit, zahlreiche Möglichkeiten in der Medienbranche zu bieten, da es helfen kann, den größten sich verändernden Faktor in der Branche – das Kundenverhalten – zu steuern.
Analytics kann Medienunternehmen helfen, Entscheidungen schnell zu treffen, z.B. welche Formate und Kanäle Kunden bevorzugen, welche Inhalte zu welchem Zeitpunkt und auf welchem Gerät konsumiert werden, um personalisierte Erfahrungen zu entwickeln. Wie es auch im Hinblick auf die ständige Veränderung der Kundenpräferenzen informieren kann, ermöglicht dies eine Reduzierung der Kundenabwanderung, die Etablierung alternativer Umsatzkanäle sowie die Möglichkeit, die Kundengewinnung und -bindung über Data Intelligence zu erhöhen.
Letztendlich schafft Big Data ein Ökosystem, in dem die Kundenzufriedenheit im Vordergrund steht. Schließlich gelingt es der Medienwerbung, das von ihr geschaffene Endanwendererlebnis zu nutzen.
