数据驱动的未来,文娱创意类行业将会碰到怎样的冲击和机遇?

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IT生意场摘选 文娱 数据

  进入数字化时代,媒体与娱乐传播的模式已经发生了重大变化。数据媒体、个性化推送、效果广告等新概念的出现意味着今天的媒体传播不再是以自我为中心、基于自我认知的思维模式,数据已然成为运营的主角。

  美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年增长50%,每两年便翻一番,目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。有效收集、挖掘和处理这些数据,是数据驱动运营的前提和条件。大数据是数据驱动的基础,数据驱动是大数据的应用体现。

  技术应该引领创新,而不是抑制创新。通过技术整合,可以过滤大量日益增长的信息,筛选出有用的部分。使用智能数据分析这样的尖端工具,不仅有利于改善媒体业务的盈亏底线,还可以帮助企业优化信息使用,打败竞争对手。以数据为导向,引导媒体和娱乐公司迈向一个崭新而激动人心的未来。

  未来世界将由数据驱动,这会让创意产业发生怎样的变化呢?下面我们将从出版、音乐、影视等行业进行分析。

  出版业和数字媒体

  近几年来,出版业经历了一系列的大规模颠覆,包括网络出版和电子书的兴起。数字化阅读体验已经威胁到了传统的出版模式。更为重要的是,它开辟了一个新的领域,出版商越来越多地开始采纳这些新方式。

  随着数字出版市场过去几年的发展,出版商可利用的数据量也在不断增加。出版商对数据进行收集并加以智能化的综合分析,可以帮助他们对消费者行为的现有模式和潜在模式充分了解,让作者和出版商保持一致,从而更好地预测图书销售、更好地销售图书。

  未来,创作将更贴合读者的口味。预测分析消费者对各种主题的兴趣度,在互联网内容的发布和推广方面获得了首次成功(消息分发)。随着数据分析的不完善,出版商现在也开始采用关键绩效指标(KPI)做评估,以便从众多稿件和建议中选择最合适的图书发布,甚至还能越来越了解消费者的兴趣、需求和倾向,指导作家按照特定的流派和主题进行创作。

  这场革命还处于初期,但迟早会来的。像他们的数字媒体同行一样,图书出版商正在以前所未有的方式利用数据来找出读者真正想要的东西。总之,大数据和机器学习不仅被用来与忠实的粉丝和用户建立更紧密的联系,而且还将决定当下及未来潜在的读者今后将要读什么。最终,数据可以成为增加出版行业收入的驱动力,并以复杂,智能的方式服务读者。

  音乐行业将会如何发展?

  起初,音乐圈内普遍担心新技术的出现会破坏艺术的可鉴赏性。但近十年来,随着手机、流媒体、社交媒体和各种连接设备的逐渐兴起,人们无需亲临大剧院、音乐会现场,便能即时聆听音乐大师的杰作。技术进步对音乐行业引发的变革,也在慢慢的被大众所接受。

  相比以前,现在用户信息的流动也更为广泛。有效的数据分析,可以从所有用户流入的信息中挖掘出更多的有用价值。过去往往根据个人的经验来把握音乐市场走向,制定商业决策。现在有了人工智能和大数据,从数据采集、分析到制定最佳决策,全都可以自动化实现。

  例如,Gracenote可以根据每个音乐爱好者的品味、最喜爱的艺术家和收听偏好来生成相应的广播电台和播放列表。Pandora、Spotify、Apple Music最近都收购了音乐分析公司,如Next Big Sound,Echo Nest,Semetric。目前看来,基于数据驱动对音乐进行分析相当活跃,每周都会有新的AI创业公司成立,不断以充满趣味的方式推陈出新。

  未来将可以提供精准的音乐推荐并预测流行趋势。Spotify Discover Weekly已经成为音乐行业最具影响力的创新成果之一,它可以根据每个不同用户的收听习惯进行“成长和改变”。截止到2016年5月,Discover Weekly的用户量已超4000万人,一年内收录歌曲达50亿首。这些巨大的数字充分反映了用户对个性化音乐推荐服务的积极参与,同时不断增加的交互数据也让系统变得更加智能。

  用户的参与度对于音乐行业而言,具有前所未有的重要性。预测分析必将成为下一个前沿技术。智能数据分析算法不仅可以提供消费者的偏好信息,还可以帮助企业在整个音乐生态系统中发现潜在的新热点。例如,英国华纳唱片公司的“streaming-first”下的子标签“Artists To Watch Records”已经在使用复杂的算法预测即将大规模流行的曲目。

  机器学习和人工智能,及其它创新技术(如audio fingerprinting技术,Shazam用来将声音转化为数据)将提供更为准确的推送服务,不仅体现在对艺术家进行个性化分类上,也体现在听众发现新音乐之上。

  电影和电视

  电视正从线性消费观看演变为网络互动体验。这一变化对许多传统行业参与者而言并非易事。TDG和Limelight Networks的最新报告显示,越来越多的消费者正放弃有线电视,转向OTT和流媒体视频服务。在1亿户宽带用户中,仅有22%的用户未付费购买电视服务。至少订阅一项OTT流媒体视频服务的消费者数量也猛增了15%。此外,一些消费者甚至愿意购买多个流媒体视频服务。这表明,购买流媒体电视服务的消费者可能会额外购买OTT服务,以满足他们的口味偏好。

  激烈的竞争由此产生。俗话说,“内容为王”,只有拥有正确的内容才能满足现在观众高度分散的关注点以及多任务的需求。在这场持续的较量中,精准把握消费者的偏好、观看习惯和个人兴趣等信息是至关重要的。从流媒体服务到好莱坞电影公司,各类视频创作者都在积极使用智能数据科学服务于各个阶段的业务转变,包括项目许可到预算、开发,再到营销,最后发行的全过程。

  未来的影视将可以预测分析并实现个性化编程。提供许许多多的频道但价格昂贵的捆绑式电视节目大势已去。有关数据表明,观众将很快抛弃这种捆绑式消费,而选择以用户为中心的订阅服务。这种服务由算法驱动,可提供精选的、个性化的观看体验。

  Netflix和Amazon等娱乐巨头都将数据作为其企业战略和旗舰产品的重要组成部分,利用高度复杂的预测性技术解决方案引领潮流,提供高品质的内容。例如,Netflix已经可以将其内容分成七万多个微型流派。而Netflix的竞争对手可以通过视频基因组项目得到类似的分类结果,该项目由最近被Hulu收购的名为“结构化数据智能”的公司创建。同时,内容所有者也正努力实现其价值,并通过个人平台以各种方式获利。内容交易的势头在不断增长。

  然而,对数据驱动程序的态度也不全都是乐观的,尚存一些保留意见。虽然它能帮助你决定播放哪个故事,增加哪个角色的播出时间,甚至会向不同的用户展示不同的结局。但这种改变真的能带来更好的内容吗?这对艺术/创意,商业,甚至是社会又会带来怎样深远的影响呢?一切都将拭目以待。

  除了大数据之外,还有小数据

  当大数据变得家喻户晓并渗入创意产业的商业面时,另一概念正开始产生影响——小数据。大数据可以提供顶层趋势,而小数据则可以帮助企业更亲密地连接消费者,以更本土化和个人化的方式营销。

  从技术层面看,大数据,无论是来自商业交易,社交网络还是机器之间的交互,本质上都是大量的结构化和非结构化信息。相比之下,小数据则是一组非常具体的属性,可以通过分析较小的、规模适中的数据块来创建。它更具信息性,及时性,并以一种通俗易懂的方式把信息变成有意义的观点,帮助企业找到解决特定问题的办法并取得可行性结果。

  在媒体和娱乐领域,小数据收集方法可以包括智能结构化问题访谈,帮助论坛增加互动的详细分析以及其他不依赖大量数据集的数据分析。这种方法可以帮助公司避免处理大数据的开支。因此,小数据有助于在公司内建立可行的、现实的目标。比如,创造定制“产品”或用户体验,让终端用户感到关怀备至并对此深深着迷。

  行业真的准备好了吗?

  数据驱动运营的关键是使用数据和内化数据,也就是依据分析、处理后的数据进行判断和决策,让数据成为战略管理和战术运营的核心。数据驱动运营的本质是要改变过去更多凭借经验和直觉进行运营的模式,利用新技术手段观察和思考全样本数据,从复杂的数据中找到相关性,挖掘数据的潜在价值,大到战略决策,小到商品销售,一切从数据出发,一切又回归数据,让数据成为生产力的一个重要构成部分。传统商业模式里,企业通过差异化的战略定位、高效率的经营管理以及低成本获得竞争优势。大数据时代,数据及数据驱动模式将成为企业的核心竞争力。

  媒体需要树立数据运营思维,建立媒体传播与数据驱动之间的关联。数据驱动运营是指通过对数据的获取、处理和使用,不断开发、迭代新产品并创造效益的一种运营模式,具体表现为——助力(Empower)、优化(Optimize)和创新(Innovate)。

  去年,MarkLogic和Marketforce对媒体和娱乐领域的100多位高级管理人员进行了调查,以了解行业对数字时代的适应程度,以及是否已经准备好面对下一波冲击。

  结果可以说是喜忧参半。一方面,令人备受鼓舞的是,调查证明行业已经应对了数字化的最初冲击,并迅速的组织了能够快速适应新商业模式,找到更好的方式来抓住这一难得的机会。另一方面,令人担忧的是,调查显示,许多媒体和娱乐公司都未准备好提供迅捷的、数据驱动的服务,这些服务对于吸引那些拿不定主意的新消费者必不可缺。

  无论是出版,音乐还是广播,提供个性化创意的能力已经从理论转向实践,同样,对于数字电视的观众而言,也从难以想象转变为情理之中了。为在将来取得成功并站稳脚跟,现在创作者和提供者需要回顾其如何存储、管理、综合及利用数据。做好这些事情可以让企业利用新技术,使其业务面向未来(包括做好准备以适应不可避免的下一轮变化,它们让人无法预料且具备破坏性),最终提供令观众满意的服务。