Whip Media: Las predicciones basadas en datos pueden ayudar a las empresas de M&E a competir

Por: Nadine Suleiman|21 de junio de 2020

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Ahora que las audiencias se han vuelto tan fragmentadas y hay mucha más competencia que nunca por su tiempo de pantalla, captar la atención de un espectador y mantenerla al encontrar y explotar el contenido adecuado para la audiencia adecuada se ha vuelto aún más difícil que nunca.

Sin embargo, los datos pueden ser enormemente efectivos para eliminar las conjeturas al predecir el éxito de un título en cualquier plataforma, según Carol Hanley, directora de ingresos y estrategia de Whip Media Group.

"Mucho ha cambiado" como resultado de COVID-19, dijo durante el seminario web "Haciendo contenido digital más inteligente: predicciones basadas en datos sobre qué contenido funcionará bien en una plataforma determinada".

“Predecir el rendimiento del contenido [es] más importante que nunca porque las personas están gastando más dinero que nunca”, dijo, y agregó: “Cuando tienes decisiones con mucho en juego, cada decisión que tomas en esa cadena de contenido y el ecosistema, por así decirlo, se vuelve cada vez más importante”.

Antes de COVID-19, la industria del entretenimiento estaba "invirtiendo una tonelada en contenido a un ritmo sin precedentes", incluso para catálogo y nuevos títulos originales, señaló Guy Finley, presidente de Media & Entertainment Services Alliance (MESA), al principio. del seminario web. Las empresas de medios y entretenimiento de EE. UU. gastaron más de $120 mil millones en contenido original, incluidas películas y programas de televisión, solo en 2019, dijo, citando Datos de la plataforma de inteligencia de variedades. “Parecía que la estrategia para ganar la atención de los espectadores en las guerras de transmisión se centró en la fuerza bruta y el gasto en contenido”, dijo. Sin embargo, a pesar de las enormes cantidades de dinero que se gastan en contenido original, los proveedores de servicios de transmisión también gastaron mucho dinero comprando las "joyas de la corona" entre los populares programas de televisión de catálogo como una forma de diferenciar sus plataformas, señaló. Mientras tanto, los programadores han tenido que depender de los títulos del catálogo para llenar los vacíos en los horarios de la red como resultado de la pandemia que cerró la producción de programas de televisión, agregó.

Whip Media ha desarrollado un proceso que ayuda a las empresas de medios y entretenimiento a aprovechar las predicciones basadas en datos para descubrir qué contenido funcionará mejor en una plataforma determinada, dijo Hanley a los oyentes. El puntaje DemandIQ que desarrolló la compañía combina los datos rastreados por la división Mediamorph de Whip Media con los datos de visualización de TV rastreados por la división TV Time de la compañía, señaló, y agregó: "El resultado es que te ayuda a predecir la probabilidad de que una pieza del contenido estará en el 10 por ciento superior de sus títulos en los próximos 30 días”.

Aunque hoy "el mayor desafío es el hecho de que todos estos activos de datos están aislados, estamos elaborando un modelo que tomará todos esos activos aislados y los combinará y sintetizará y los convertirá en algo que se vuelve procesable y puede ayudar a cambiar resultados”, dijo. Un beneficio adicional es que “cuanto más lo usa, más inteligente se vuelve”, agregó.

DemandIQ fue “compuesto como resultado de dos aportes clave”, señaló. El primero fue el concepto de un puntaje/modelo de similitud de contenido que, según ella, mide cuánto se relaciona una audiencia con otra audiencia en función de todos los programas de televisión y películas que ven y tienen en común, explicó. Luego, esos datos se incluyen en un modelo de aprendizaje automático con capacitación continua que predice la probabilidad en función de las entradas de datos y actualiza las predicciones en función del éxito, dijo, y agregó que el sistema también analiza las licencias, "ayuda a hacer recomendaciones de comercialización [e] incluso puede ayudar con precios.” También se utilizan metadatos y procesamiento de lenguaje natural, señaló.

La primera generación de ese sistema se lanzó en el primer trimestre de 2020 y "tenemos otra generación que saldrá a principios del tercer trimestre", dijo a los oyentes, y agregó que la compañía "continuamente hará de este un enfoque aún mejor". y un modelo aún más inteligente”.

Whip Media ha estado trabajando con algunos clientes para ver cómo su sistema puede ayudar con funciones que incluyen recomendaciones de licencias e identificación de contenido de bajo rendimiento, agregó. La compañía también buscará más socios para comenzar a trabajar, señaló.

Whip Media también se integra con otros sistemas de administración de derechos además de usar su propio sistema Mediamorph, señaló durante la sesión de preguntas y respuestas.