Was ist Inhaltsaffinität?
Die Affinität zu Inhalten ist das wahrscheinliche Interesse eines Nutzers an einem einzelnen Inhalt oder einer Kategorie von Inhalten. Plattformen, die Medieninhalte anbieten, nutzen häufig Software für maschinelles Lernen, um die Affinität zu Inhalten für verschiedene Nutzersegmente vorherzusagen.
Wie nutzen Medien- und Unterhaltungsunternehmen Content Affinity?
Medien- und Unterhaltungsunternehmen haben sich traditionell auf demografische Daten verlassen, um ihr Publikum zu segmentieren und Entscheidungen über Inhalte zu treffen. Demografische Daten beschreiben zwar, wer die Kunden sind, aber nicht, was sie tatsächlich tun. Verhaltensdaten über die Interessen und Handlungen der Kunden hingegen liefern aussagekräftige Informationen über die inhaltlichen Vorlieben einzelner, spezifischer, individueller Kunden. Demografische Daten über das Geschlecht, das Alter und den Wohnort eines Zuschauers geben beispielsweise keinen Aufschluss darüber, welche Sendungen er oder sie sich ansieht. Verhaltensdaten von Erstanbietern, die zeigen, dass ein Kunde mehrere Horrorfilme gesehen hat, deuten jedoch darauf hin, dass er eine hohe Affinität zu dieser Art von Inhalten hat und wahrscheinlich auf ähnliche Inhaltsempfehlungen eingehen würde.
Mit Hilfe von Content-Affinitätsdaten können Marketingfachleute aussagekräftige Profile bestehender und potenzieller Kunden erstellen und anschließend hochpräzise Multi-Touchpoint-Kampagnen zur Vertiefung der Beziehung zu diesen Kunden entwickeln und optimieren.
Wie kann Content Affinity helfen, die Abwanderung von Abonnenten zu verringern?
Marketingteams, die in Echtzeit Einblicke in die Inhaltsaffinität erhalten, können die Abonnentenbindungsraten erhöhen und die Abwanderung verringern. Inhaltsaffinität kann genutzt werden, um Abonnenten gezielter zu segmentieren, wichtige Berührungspunkte während des Kundenlebenszyklus zu identifizieren und letztendlich hochgradig personalisierte Erfahrungen zu ermöglichen.
Content-Affinitätsdaten ermöglichen es Unternehmen, Abonnenten erneut zu binden und Testnutzer mit personalisierten Werbeaktionen und Inhaltsempfehlungen zu konvertieren. Die Möglichkeit, Kundenprofile auf der Basis von hohem, mittlerem und geringem Kündigungsrisiko zu erstellen, bietet einen echten Mehrwert für Vermarkter, die sich bei ihren Kampagnen oft auf eine breite Segmentierung nach demografischen Merkmalen verlassen.
Wie verändern künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Affinität zu Inhalten?
Medien- und Unterhaltungsanbieter setzen schon lange auf Personalisierung. Erst seit kurzem haben die Unternehmen Zugang zu Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), die eine quantitative Echtzeitmessung der Affinität eines Zuschauers zu Inhalten ermöglichen. Vereinfacht ausgedrückt, ist maschinelles Lernen eine Technik der künstlichen Intelligenz. ML verleiht Computern die Fähigkeit, selbstständig aus Daten zu lernen, ohne von einem Programmierer trainiert zu werden; eine ML-fähige Lösung ist also in der Lage, ihre Algorithmen selbst zu verbessern. Die meisten kommerziellen KI-Lösungen verfügen über ML-Funktionen.
Teams für die Erstellung und Akquise von Inhalten, die datengesteuerte KI-Technologien nutzen, verstehen ihre Abonnenten auf einer Ebene, die in der Medien- und Unterhaltungsbranche bisher unbekannt war. Medienverantwortliche können KI-gestützte Datenanalysen nutzen, um die Affinität zu Inhalten zu erkennen, das Engagement zu maximieren und personalisierte Inhaltsempfehlungen in großem Umfang bereitzustellen.
Die digital fortschrittlichsten Medien- und Unterhaltungsunternehmen wie Netflix und Amazon setzen bereits ML-Algorithmen ein, um das Kundenerlebnis zu optimieren und mehr Einnahmen aus Inhalten zu generieren und gleichzeitig die Betriebskosten zu senken. Es wird erwartet, dass sich die weltweiten Ausgaben für KI von 118 Milliarden Dollar im Jahr 2022 auf 300 Milliarden Dollar im Jahr 2026 mehr als verdoppeln werden.
Künstliche Intelligenz und Inhaltsaffinität
KI-Software für Unternehmen kann verfolgen, welche Arten von Inhalten ein Zuschauer am häufigsten besucht, wie lange er sich mit bestimmten Arten von Inhalten beschäftigt und wie viele Inhalte für einen Zuschauer mit einer bestimmten Inhaltsaffinität verfügbar sind. KI-Software kann die Affinität zu Inhalten über Demografien, Genres und Talente hinweg identifizieren, um relevante Inhaltsempfehlungen auf die Abonnenten abzustimmen. Darüber hinaus kann sie Inhaltstrends in Schlüsselregionen aufdecken, um geografisch ausgerichtete Marketingkampagnen zu unterstützen.
KI-Softwareanwendungen können ein kontinuierliches Zuschauerprofil über alle Kontaktpunkte und Geräte hinweg erstellen und speichern. Content-Affinitäts-Tools für Medienunternehmen können möglicherweise auch Zuschauerdaten von anderen Plattformen wie Social-Media-Seiten einbeziehen. KI kann Integrationen mit anderen Plattformen nutzen, um Verhaltensdaten über Kundenaktivitäten wie "Likes" auf Facebook, Gruppen auf LinkedIn oder Podcasts, die der Kunde hört, zu analysieren. Die Kenntnis dieser Inhaltsaffinitäten ermöglicht es den Unternehmen, ihre Zielgruppen besser zu verstehen und ihnen die richtigen Medien zur richtigen Zeit zu empfehlen.
Ohne KI-Technologie war dieses Maß an zielgerichtetem, personalisiertem Marketing bisher nur für Unternehmen möglich, die ihre eigenen umfangreichen Data-Science-Teams aufgebaut haben. Dieser Prozess erfordert jedoch eine enorme Menge an Ressourcen, ist zeitaufwändig in großem Umfang zu replizieren und beruht oft auf reaktiven Strategien, die auf begrenzten und veralteten Daten basieren. Heute können KI-Softwareanwendungen aufschlussreiche Inhaltsanalysen, Echtzeit-Automatisierung und Workflow-Optimierung bieten, die sicherstellen, dass Vermarkter bei der Abonnentenbindung proaktiv vorgehen können.
Wie hilft SymphonyAI Media bei der Inhaltsaffinität?
SymphonyAI Media wendet KI auf die Verhaltensanalyse an, um die Affinität zu Inhalten auf einzigartige Weise zu verfolgen und zu analysieren, wertvolle Echtzeit-Einsichten zu gewinnen und umsetzbare Empfehlungen zur Maximierung der Einnahmen zu liefern. Die von Medien- und Unterhaltungsexperten entwickelte Revedia-Plattform kombiniert maschinelles Lernen, topologische Datenanalyse sowie statistische und geometrische Algorithmen, um die Entscheidungsfindung von Inhaltserstellern, -besitzern und -vertreibern zu unterstützen.
