Pour que les métiers soient plus agiles, plus réactifs, plus innovants, plus efficaces, ils doivent désormais placer l’exploitation de la donnée au cœur de leur stratégie. Exemple dans le secteur des médias et du divertissement où les données sont essentielles pour limiter l’érosion des audiences après deux années de crise pandémique porteuses et accélératrices.

Sur le marché ultra concurrentiel des médias et du divertissement, la différence entre le succès et l’échec réside dans la capacité à, au mieux, anticiper, au pire, savoir s’adapter à l’évolution des usages de ses audiences. Et le moins que l’on puisse dire est que la pandémie a largement impacté les tendances de consommation en matière de contenus, notamment la vidéo. Pour les créateurs et producteurs de contenu, savoir exploiter les données en temps réel n’a donc jamais été aussi crucial. Même les acteurs traditionnels de l’audiovisuel doivent désormais accélérer leur transformation numérique pour suivre. La bataille est rude pour gagner de nouveaux abonnés ou limiter l’érosion des audiences.

Réorganiser sa stratégie de contenu grâce à l’analyse des données

En quête de nouvelles audiences, les médias numériques et plateformes de streaming jouent des coudes pour proposer les contenus les plus attractifs. Mais comment décider par exemple s’il vaut mieux créer ou acquérir de nouveaux programmes ?

En visionnant des contenus numériques, les utilisateurs génèrent des données qui sont extrêmement précieuses puisque leur analyse va permettre de structurer les orientations stratégiques des médias et plateformes. Est-il pertinent d’opter pour une programmation linéaire en direct ? Peut-on diffuser le même contenu plusieurs fois ? Quelle est la fréquence de diffusion optimale ? Quel jour diffuser ? Quelle place accorder aux contenus dits « Premium » ?

En analysant les données en temps réel, les médias numériques affûtent leur compréhension des habitudes de consommations de leurs utilisateurs et peuvent proposer des contenus réellement adaptés à la demande. La qualité du contenu reste évidemment essentielle, mais les données sur la façon dont le contenu est consommé sont le réel moteur des stratégies de programmation des médias.

Lutter contre la fatigue publicitaire en ajustant l’exposition

A force d’être trop sollicités par des publicités, les consommateurs finissent par ne plus y être réceptifs du tout, victimes du phénomène de fatigue publicitaire. Alors quel est le nombre de publicités limite à ne pas franchir pour éviter cette lassitude ? Les données sont là encore une clé pour répondre.

D’une manière générale, les téléspectateurs sont aujourd’hui plus ouverts à la publicité que par le passé lorsqu’ils choisissent un service de streaming – il suffit de voir la progression fulgurante des plateformes de télévision connectée et des services de télévision en streaming avec publicité gratuite (FAST).

Il n’en reste pas moins que la qualité de la publicité est un élément essentiel à prendre en compte : moins de publicités, et de meilleure qualité. Grâce à des données détaillées fournies en temps réel par des outils d’analyse, il est possible de recueillir des informations clés sur les préférences et les comportements du public, comme le moment précis où les téléspectateurs quittent une publicité ou changent de chaîne, pour permettre de déterminer une durée optimale de diffusion des publicités et ainsi maintenir l’intérêt du public. Il en résulte de meilleures stratégies de monétisation, plus personnalisées, proposant des publicités pertinentes et utiles que les spectateurs veulent voir.

Faire parler les données avec l’intelligence artificielle

Il existe aujourd’hui des plateformes adaptées aux médias qui permettent d’extraire les données de visionnage et de les transformer en informations exploitables pour ajuster sa stratégie de contenu, de distribution et de monétisation. Intégrant des capacités d’intelligence artificielle, ces plateformes deviennent de véritables outils d’aide à la décision.

Par exemple, les données peuvent révéler qu’une chaîne d’un bouquet est plus performante qu’une autre, poussant à investir davantage dans cette chaîne et à la distribuer sur les plateformes de FAST TV. Aujourd’hui, l’IA peut aider à affiner cette stratégie, en indiquant précisément les programmes de cette chaîne qui ont été les plus plébiscités. Ce type d’information est précieux car il permet de créer des listes de lecture personnalisées et des recommandations qui attirent et fidélisent.

L’intelligence artificielle crée une meilleure expérience pour les téléspectateurs, à de nombreux points de vue. Elle peut permettre d’ajouter des sous-titres, de mettre en place des fonctions de recherche, de repérer des scènes pour l’insertion dynamique de publicités, etc.

Sans aucun doute, l’avenir de la création, de la distribution et de la monétisation du contenu repose sur les données. Tous les acteurs sont capables de dénicher de bons contenus. La différence va désormais se faire sur leur capacité à exploiter les données pour piloter l’ensemble de la stratégie autour du contenu.
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Par Stefan Niesen, Vice-Président Ventes EMEA, Amagi

 

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