L’industrie du divertissement et des médias à l’heure de l’analyse prédictive

Le monde a changé, nous sommes au cœur de l’âge du numérique. Comme partout ailleurs, le secteur du divertissement et des médias est confronté à des publics de plus en plus variés et les canaux de diffusion se multiplient. Chaque jour, les consommateurs créent de nouvelles données qui traduisent leurs sentiments à propos des films, des séries télé, de leur support de diffusion, des canaux de vente, etc. Face au consommateur connecté toujours plus exigeant, le recours à l’analyse prédictive est la seule voie possible pour mieux cerner ses exigences. Alors, par où commencer ?

Avec l’adoption galopante des smartphones et des tablettes, notre manière de consommer des contenus s’est transformée, ce qui change la donne pour les industries du secteur. Pour prospérer dans ce nouvel environnement numérique, les médias et entreprises de divertissement doivent innover. Et pour comprendre qui consomme quel contenu, où, quand et comment, ils doivent collecter les données issues d’internet, des réseaux sociaux et d’autres sources numériques, et les croiser.

Avec ces informations à disposition, les entreprises ont ainsi les moyens de mieux comprendre les tenants et aboutissants de leur activité. Et, chose désormais possible avec l’analyse prédictive, elles peuvent estimer la performance d’un contenu. Après un état des lieux précis, elles déterminent leurs objectifs, puis sur quelles données pertinentes elles peuvent s’appuyer et enfin, elles se concentrent sur une idée à tester.

Un axe possible est la mise en place d’une campagne de marketing reposant sur les données. Pour une relation client plus personnalisée, l’entreprise doit créer une vue à 360° de son client, grâce aux données issues des programmes fidélité, des réseaux sociaux, des interactions sur Internet ou encore des données des points de vente. L’entreprise peut ainsi segmenter son marketing et ainsi, mieux mesurer la performance de sa campagne marketing. De même, l’analyse de sentiment sur les réseaux sociaux peut largement contribuer à évaluer la performance d’un nouveau contenu. La distribution est également un point d’amélioration : faut-il privilégier les ventes de support physiques, dans les magasins, ou se concentrer sur les achats en ligne ?

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En complément:
un article (en anglais) sur l’analyse prédictive dans la finance
et un autre (en anglais) sur les principaux pièges de l’analyse prédictive

A lire sur Business-Analytics-Info.fr :
« Big data et industries créatives : coup d’œil sur un rapport de force »
et « Quand les big data s’incrustent dans le champ de l’industrie cinématographique »