Quand prédire le prochain succès demande plus que de l'intuition

CAS D'USAGE
Intelligence sur la performance et l'investissement du contenu

Les décisions d'investissement dans le contenu comptent parmi les décisions les plus risquées et les moins informées de l'industrie du divertissement. Une plateforme de streaming qui parie sur un drame prestigieux engage des dizaines de millions de dollars sur la base d'une combinaison d'intuition des dirigeants, de benchmarking concurrentiel et des données de performance historiques que l'équipe d'analyse a réussi à faire remonter avant la réunion d'approbation.

Le problème n'est pas le manque de données, mais leur accessibilité. Les informations sur le contenu et le public qui peuvent éclairer ces décisions sont souvent enfermées dans des tableaux de bord et des feuilles de calcul auxquels les décideurs n'ont pas facilement accès. Les dirigeants doivent s'appuyer sur les analystes pour traiter les données, les synthétiser et itérer ; un jeu de téléphone maladroit qui signifie qu'au moment où ils obtiennent une recommandation solide, les données ont plusieurs semaines et le cycle de vie du contenu a évolué.

Quand les données de visionnage prédisent la performance du contenu

La plupart des sociétés de médias disposent d'une mine d'informations sur le comportement des spectateurs, notamment les métriques d'engagement, les taux d'achèvement et l'acquisition d'abonnés par type de contenu. Les taux d'achèvement par épisode vous indiquent où le public perd intérêt et quelles histoires le maintiennent rivé à son écran. La performance par genre et par démographie vous indique où la demande n'est pas satisfaite. Les courbes de rétention des abonnés par type de contenu vous indiquent ce qui génère de la valeur à long terme par rapport à ce qui génère des acquisitions à court terme mais ne parvient pas à endiguer le désabonnement. Ce sont tous des signaux réels pour les décisions d'approbation, mais ils sont enfouis dans des systèmes auxquels les responsables du contenu ne peuvent pas accéder facilement.

L'équipe d'analyse a des réponses incroyables. Le problème, c'est qu'elle répond aux questions qui ont été posées il y a deux mois, pas à celles qui sont posées lors de la réunion d'approbation d'aujourd'hui.

Genie pour l'intelligence du contenu

Databricks Genie donne aux responsables du contenu un accès direct à leur environnement de données complet en langage naturel. Un Chief Content Officer peut demander : 'Comment les séries documentaires de true crime se comparent-elles à la rétention des abonnés à la marque des 90 jours, par rapport aux drames scénarisés, pour les abonnés acquis dans la tranche démographique 35-49 ans ?' Cette question est extraite de vos données réelles de visionnage et d'abonnés, sans analyste intermédiaire.

Prendre des décisions d'approbation avec des données d'audience réelles

Les décisions d'approbation nécessiteront toujours un jugement créatif. Mais un jugement créatif éclairé par des données propres, actuelles et accessibles de manière conversationnelle est meilleur qu'un jugement créatif basé sur un diaporama vieux de deux semaines et l'intuition. Le contenu qui aurait dû être approuvé il y a six mois, dont les signaux d'audience étaient enfouis dans le rapport mais pas facilement accessibles à ceux qui en avaient besoin, représente une opportunité manquée. Genie comble le fossé entre ce que vos données savent et ce que votre direction de contenu peut faire.

DATABRICKS GENIE · DIFFÉRENCIATEURS CLÉS
Conçu pour vos données, régi par vos règles, répondant à tout chef d'entreprise.

• Profondeur du comportement de visionnage : taux d'achèvement, modèles de saut, taux de revisionnage, le tout interrogeable en langage naturel sans expertise en outil de BI.
• Lien avec les abonnés : la performance du contenu peut être analysée par rapport à la valeur vie de l'abonné, à la source d'acquisition et aux résultats de rétention dans la même question.
• Contexte concurrentiel : les données du marché externe peuvent être intégrées aux performances internes, garantissant que les décisions de contenu sont éclairées par les bons signaux de l'ensemble de l'industrie.
• Benchmarking historique : 'Comment ce format se compare-t-il aux approbations similaires des trois dernières années ?' est une question à laquelle on peut répondre à partir de vos propres données de bibliothèque.

Découvrez ce que Genie peut faire pour votre équipe

Databricks Genie est disponible dès aujourd'hui. Découvrez comment vos pairs de l'industrie l'utilisent pour réinventer la manière dont ils accèdent à leurs données et agissent sur celles-ci.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original