Big Data Analytics: la clé pour offrir de meilleures expériences de streaming en ligne

La numérisation continue, l'amélioration de la vitesse de mise en réseau et la multiplication des utilisateurs d'Internet dans le monde ont été les principaux catalyseurs d'un pic spectaculaire de croissance de l'industrie du streaming vidéo OTT (over-the-top) récemment. Selon une étude récente de IHS Markit Technology les abonnements aux services de streaming en ligne devraient passer de 600 Mn en 2019 à 1,1 milliard d'ici 2021. Une autre enquête de Statista prévoit que les revenus OTT mondiaux atteindront 158,84 milliards USD d'ici 2024.

Les services à la demande ont alimenté les attentes des clients pour accéder au contenu souhaité à tout moment, en tout lieu, sur tous les appareils de leur choix. À la suite de la pandémie de COVID-19, alors que la plupart des industries sont à l'arrêt, il y a une lueur d'espoir pour l'industrie du streaming vidéo OTT. La plupart d'entre nous restant à la maison, sans aucun accès aux théâtres, centres commerciaux et autres sources de divertissement, l'industrie OTT connaît une augmentation spectaculaire de la demande. Dans le scénario actuel, il ne sera pas faux de dire que le monde post-COVID verra une nouvelle augmentation de la base de clients et des prévisions de revenus pour l'industrie de la vidéo OTT.

La numérisation rapide change la façon dont certaines des facettes critiques de l'industrie de la vidéo OTT fonctionnent. Les données pilotent désormais la création, la distribution et la recommandation de contenu. L'industrie traditionnelle des médias et du divertissement empruntait la voie des «essais et erreurs» pour fournir du contenu. Cependant, la nature numérique de l'industrie OTT a rendu la dépendance aux données, le véritable changeur de jeu. Les approches conventionnelles pour atteindre les clients réussissent rarement dans les environnements très incertains d'aujourd'hui où chaque client est unique et exige une prestation de service personnalisée.

Contenu engageant, expérience utilisateur haut de gamme et livraison de contenu personnalisé est le mélange de formules parfait pour soutenir dans le marché très concurrentiel de la vidéo OTT. Les services de streaming vidéo utilisant des données pour comprendre les téléspectateurs sont mieux placés pour accéder à des informations sur les modèles de consommation de contenu, les performances du réseau et les problèmes pour réussir le jeu d'une meilleure prestation de services vidéo. Les fournisseurs de services vidéo OTT ont accès à une gamme de données utilisateur et réseau. Cependant, ce qui différencie un acteur OTT performant des autres dans un marché hautement concurrentiel, c'est la capacité à tirer des informations exploitables de l'énorme volume de données disponibles pour améliorer la qualité de service (QoS) et la qualité de l'expérience (QoE) pour le consommateur. Les fournisseurs de services vidéo OTT peuvent maximiser cette opportunité en exploitant les données pour:

• Mieux connaître les téléspectateurs: Les données répondent à plusieurs questions essentielles sur les téléspectateurs. Qui regarde quelle vidéo? Quand les utilisateurs regardent-ils des vidéos? Quel est le genre préféré d'un utilisateur? Les utilisateurs abandonnent-ils un type de contenu particulier? Obtenir des informations sur toutes ces questions est impératif pour fidéliser les spectateurs.

• Visualiseurs de segments avec précision: Une meilleure compréhension des utilisateurs permet de créer des profils d'utilisateurs spécifiques et de répondre à leurs besoins et exigences grâce à des offres de prix et de promotion sur mesure. [19659015] Offrez un catalogue de contenu hautement personnalisé: L'analyse des modèles de visualisation centrés sur le contenu révèle le contenu le plus populaire ainsi que le contenu fortement abandonné. Les joueurs OTT peuvent tirer parti de ces informations pour formuler des recommandations de contenu personnalisées afin de garantir un meilleur engagement des utilisateurs et de minimiser le taux de désabonnement.

• Améliorer la qualité de l'expérience de divertissement: L'analyse de l'emplacement, du réseau et de la conception des données associées permet de découvrir et de résoudre de manière proactive les problèmes qui peuvent entraver l'expérience du spectateur. Les données des appareils des utilisateurs contribuent également à optimiser la prestation de services pour une meilleure expérience de visionnage.

L'analyse des mégadonnées maximise la possibilité pour les joueurs OTT de proposer des expériences personnalisées en déterminant le bon mélange de contenu à proposer au bon public au bon moment. [19659010]

Les plates-formes OTT se tournent de plus en plus vers l'analyse de données pour exploiter des flux de données massifs afin d'obtenir des informations précieuses sur les tendances de visualisation de contenu et les profils d'utilisateurs. Étant donné que les plates-formes OTT génèrent un éventail de points de données divers tels que les données démographiques des utilisateurs, les classifications du contenu, la localisation des utilisateurs et les données des appareils, les données de recherche et bien d'autres, il est impératif de mettre en contexte tous les points de données dispersés et cloisonnés. Les techniques d'ingénierie des données telles que Data Lakes, une solution évolutive et agile pour prendre en charge des données toujours plus nombreuses, est généralement la pierre angulaire de la plupart des joueurs OTT pour consolider de manière transparente les énormes données pour une interrogation facile des données et analyse.

Voyons comment les principaux services d'analyse de données aident les acteurs OTT à tirer parti de la puissance du Big Data pour débloquer des opportunités de croissance.

• Data Science and Advanced Analytics

Pour offrir une expérience utilisateur personnalisée , Les plates-formes vidéo OTT mettent en œuvre des techniques de science des données et des analyses avancées pour recommander un contenu pertinent, améliorer l'engagement, augmenter le nombre de téléspectateurs et réduire le taux de désabonnement de l'audience. L'application de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage en profondeur et de l'apprentissage automatique permet d'affiner les algorithmes de recommandation en analysant les modèles de visualisation et les préférences de contenu d'énormes ensembles de données au fil du temps. Dans le paysage concurrentiel actuel, la découverte de contenu est un facteur de différenciation clé, et l'IA et les analyses avancées aident les joueurs OTT à exécuter la recommandation intelligente via des métadonnées de contenu dynamique.

• Business Intelligence (BI) and Data Visualization

Suivi des métriques clés et des indicateurs de performance clés grâce à des tableaux de bord visuels et des rapports interactifs accélère l'analyse globale des données utilisateur, des données réseau, des modèles de consommation de contenu et des données d'abonnement. L'application de techniques de BI permet de consolider les tendances des données de différents segments dans des informations commerciales complètes. La ​​BI et la visualisation de données simplifient les données pour une compréhension rapide et implémentent de manière proactive la prise de décision.

OTT a définitivement transformé l'industrie des médias et du divertissement et le paysage actuel a ouvert la voie à de nouveaux acteurs dans le monde. Les technologies numériques telles que l'analyse du Big Data, l'IA, le ML, etc. accélèrent la croissance et le développement des plateformes OTT, et les entreprises se tournent vers ces technologies pour obtenir un avantage concurrentiel. Les pionniers de l'OTT comme Netflix, Disney et Amazon Prime, entre autres, changent les règles du jeu en tirant parti de l'analyse des mégadonnées pour produire du contenu attrayant, améliorer la qualité de service et la qualité de service pour monétiser avec succès.

L'énorme croissance des plates-formes comme Netflix sur une décennie est phénoménal. Ils affinent continuellement leurs algorithmes de recommandation, leurs métadonnées de contenu et l'interface utilisateur de la plateforme pour assurer une expérience utilisateur hautement personnalisée et augmenter la valeur à vie d'un client.

Par conséquent, dans un monde numérique hyper-connecté, où l'empreinte en ligne des téléspectateurs croît de façon exponentielle et le Big Data devient encore plus gros, des analyses intelligentes sont indispensables pour obtenir des informations précieuses afin de prévoir les demandes et les préférences des clients.

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