Медиа, индустрия развлечений и торговля

Средства массовой информации (СМИ, медиа) и индустрии развлечений часто были в авангарде внедрения новых технологий, как отметила Lippell H. [8. c. 248] Ключевыми бизнес-проблемами, побуждающими медиа-компании обращать внимание на возможности больших данных, являются необходимость снижения затрат на работу в условиях растущей конкуренции и в то же время необходимость получения дохода от доставки контента и данных через различные платформы и товары. В настоящее время игроки медиа-индустрии больше связаны со своими клиентами и конкурентами, чем когда-либо прежде, причем благодаря влиянию дезинтермедиации контент может генерировать, делиться, отслеживать и переиздавать буквально любой пользователь с подключенным к Интернету устройством. Ожидается, что глобальные доходы от таких устройств, в том числе смартфонов, планшетов, настольных ПК, телевизоров, игровых консолей, электронных книг, носимых гаджетов и даже беспилотных летательных аппаратов, в 2020 году составят около 950 млрд. долларов США. Это означает, что способность технологии Big Data принимать, хранить и обрабатывать множество различных источников данных и в режиме реального времени является ценным активом для компаний, которые готовы в нее инвестировать [15].
Медиа сектор во многих отношениях является одним из первых, кто внедрил технологии Big Data, но для полного раскрытия потенциала необходимо гораздо больше эволюции. Лучшая интеграция между решениями в цепочке создания ценности данных будет иметь важное значение для того, чтобы убедить лиц, принимающих решения, вкладывать средства в инновации, особенно в период экономической неопределенности. Big Data играет большую роль в медиа и в индустрии развлечений, и нижеприведенная статистика это подтверждает [29]:
1. Miniclip является одним из крупнейших игровых веб-сайтов с более чем 70 млн. активных пользователей. Чтобы удержать клиентов и увеличить прибыль, компания использует Big Data. Анализ собранной информации помогает определить, какие игры будут более успешными;
2. Статистические данные подтверждают, что переход Miniclip на Amazon Web Services (англ. AWS) – «облачную» платформу, специализирующуюся на сборе и обработке больших данных, был очень разумным шагом. Развертывание новой игры в онлайн-пространстве теперь занимает 4 часа, тогда как раньше это занимало 4-5 недель;
3. Перейдя на AWS, Miniclip сэкономил 100 тыс. долларов на новых балансировщиках нагрузки на сервера, отчего игры и развлекательный контент поставляется без задержек, причем эта же «облачная» платформа сократила время открытия сайта с 4,5 до 2 секунд, что увеличилось уровень удовлетворенности игроков на 97%;
4. Корпорация Netflix – еще одна компания, использующая Big Data. Анализ огромных объемов данных, собранных от их 100 млн. подписчиков, позволил им предсказать интерес каждого клиента, предлагая им те или иные фильмы и сериалы;
5. Именно Big Data влияют на 80% всех фильмов и шоу, которые смотрят на Netflix;
6

. Применение Big Data позволил Netflix увеличить прибыль на 1 млрд. долларов США ежегодно за счет предикативной аналитики.
С миллионами цифровых потребителей медиа и развлекательные компании имеют уникальную возможность использовать свои активы Big Data для более прибыльного взаимодействия с клиентами. К примеру, используя информацию о больших данных, медиа и развлекательные компании могут понять, когда клиенты с большей вероятностью будут просматривать контент и какое устройство они будут использовать при его просмотре. Благодаря масштабируемости больших данных эту информацию можно анализировать на уровне детального почтового индекса для локализованного распространения. Помимо этого, проводя имплементацию больших данных, компании собирают информацию, чтобы понять, почему потребители подписываются и отписываются, вследствие чего медиа и развлекательные компании могут разработать лучшие рекламные и продуктовые стратегии для привлечения и удержания клиентов. Неструктурированные источники больших данных, которые лучше всего обрабатываются приложениями для работы с Big Data, выявляют часто упускаемые из виду факторы, вызывающие интерес и отток клиентов.
Большие данные позволяют понять потребление и поведение цифровых медиа и развлечений, которые можно использовать вместе с традиционными демографическими данными для предоставления персонализированной рекламы в нужном контексте, в нужное время и в нужном месте. Приложения для больших данных помогают улучшить таргетинг рекламы на фоне все более усложняющегося поведения при использовании контента. Например, поскольку потребители получают доступ к мультимедиа и развлечениям на нескольких устройствах одновременно, полезно использовать анализ больших данных, чтобы понять, когда потребители используют второй экран, чтобы оптимизировать кампании на разных устройствах. Медиа и развлекательные компании также могут повысить показатели цифровой конверсии, предлагая микросегментацию клиентов в свои рекламные сети и биржи [14].
Big Data могут также помочь медиа и развлекательным компаниям генерировать дополнительные источники дохода, предлагая новые способы стимулирования поведения потребителей, раскрывая истинную рыночную стоимость контента или определяя новый продукт или возможность обслуживания. Например, компания Weather, владелец сети Weather Channel, создала новую рыночную услугу WeatherFX, которая позволяет рекламодателям соотносить свои медийные объявления с погодными событиями, исходя из того, какие продукты наиболее вероятно будут продаваться в различных погодных условиях. Но Big Data важны для опыта компаний не только в сферах медиа и развлечений, но также необходимы и для торговли, учитывая, что данный сегмент показывает значительный рост с каждым годом.
Большие данные находятся в центре внимания при принятии решений во многих организациях, особенно в розничной торговле. Консалтинговая фирма McKinsey предсказала, что розничные продавцы, использующие большие данные, могут увеличить операционную маржу более чем на 60%