Qu'est-ce que l'affinité de contenu ?
L'affinité avec le contenu est la probabilité qu'un utilisateur s'intéresse à un élément de contenu individuel ou à une catégorie de contenu. Les plateformes qui diffusent des contenus médiatiques s'appuient souvent sur des logiciels d'apprentissage automatique pour prédire l'affinité du contenu pour différents segments d'utilisateurs.
Comment les entreprises du secteur des médias et du divertissement utilisent-elles l'affinité de contenu ?
Les entreprises du secteur des médias et du divertissement s'appuient traditionnellement sur des données démographiques pour segmenter leur public et prendre des décisions en matière de contenu. Mais si les données démographiques décrivent qui sont les clients, elles ne décrivent pas ce qu'ils font réellement. Les données comportementales sur les intérêts et les actions des clients, en revanche, fournissent des informations précieuses sur les affinités de contenu d'un client unique, spécifique et individuel. Par exemple, les données démographiques relatives au sexe, à l'âge et à la localisation d'un téléspectateur ne révèlent pas les émissions qu'il regarde. Cependant, des données comportementales de première main montrant qu'un client a regardé plusieurs films d'horreur indiquent qu'il a une grande affinité pour ce type de contenu et qu'il s'intéressera probablement à des recommandations de contenu similaires.
Les spécialistes du marketing peuvent utiliser les données relatives aux affinités de contenu pour créer des profils significatifs de clients existants et potentiels, puis pour créer et optimiser des campagnes de haute précision et à points de contact multiples qui approfondissent leur relation avec ces clients.
Comment Content Affinity peut-il contribuer à réduire le taux de désabonnement ?
Les équipes marketing qui disposent d'informations en temps réel sur l'affinité du contenu peuvent augmenter les taux de rétention des abonnés et réduire le taux d'attrition. L'affinité avec le contenu peut être utilisée pour segmenter les abonnés à un niveau plus ciblé, identifier les points de contact clés au cours du cycle de vie du client et, en fin de compte, permettre des expériences hautement personnalisées.
Les données relatives aux affinités de contenu permettent aux entreprises de réengager les abonnés et de convertir les utilisateurs expérimentés grâce à des promotions et des recommandations de contenu personnalisées. La possibilité d'établir des profils de clients en fonction d'un risque d'annulation élevé, moyen ou faible apporte une réelle valeur ajoutée aux spécialistes du marketing qui s'appuient souvent sur une large segmentation démographique pour leurs campagnes.
Comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique modifient-ils l'affinité pour le contenu ?
Les fournisseurs de médias et de divertissements ont depuis longtemps adopté la personnalisation. Ce n'est que récemment que les entreprises ont eu accès à l'intelligence artificielle (IA) et à la technologie d'apprentissage machine (ML) qui peuvent créer une mesure quantitative en temps réel de l'affinité d'un spectateur pour un contenu. En termes simples, l'apprentissage automatique est une technique d'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre à partir de données de manière autonome, sans être formés par un programmeur ; une solution basée sur l'apprentissage automatique est donc capable d'améliorer elle-même ses algorithmes. La plupart des solutions commerciales d'IA possèdent des capacités d'apprentissage automatique.
Les équipes de création et d'acquisition de contenu qui exploitent les technologies d'IA basées sur les données comprennent leurs abonnés à un niveau jusqu'ici inédit dans les médias et le divertissement. Les responsables des médias peuvent utiliser l'analyse des données alimentée par l'IA pour détecter les affinités avec le contenu, maximiser l'engagement et fournir des recommandations de contenu personnalisées à grande échelle.
Les entreprises de médias et de divertissement les plus sophistiquées sur le plan numérique, telles que Netflix et Amazon, exploitent déjà les algorithmes de ML pour optimiser les expériences des clients et générer davantage de revenus à partir du contenu tout en réduisant les coûts d'exploitation. En fait, les dépenses mondiales en matière d'IA devraient plus que doubler, passant de 118 milliards de dollars en 2022 à 300 milliards de dollars en 2026.
Intelligence artificielle et affinité avec le contenu
Les logiciels d'IA d'entreprise peuvent suivre les types de contenu qu'un spectateur visite le plus souvent, la durée d'engagement d'un spectateur avec certains types de contenu et la quantité de contenu disponible pour un spectateur ayant une certaine affinité avec le contenu. Les logiciels d'IA peuvent identifier les affinités de contenu en fonction de la démographie, des genres et des talents afin d'aligner les recommandations de contenu pertinentes avec les abonnés. En outre, il peut découvrir les tendances en matière de contenu dans des régions clés pour aider à mener des campagnes de marketing ciblées géographiquement.
Les applications logicielles d'IA peuvent établir et stocker un profil continu du téléspectateur à travers les points de contact et les appareils. Les outils d'affinité de contenu pour les entreprises de médias pourraient éventuellement être en mesure de tirer des données sur les téléspectateurs à partir d'autres plateformes telles que les sites de médias sociaux. L'IA peut utiliser les intégrations avec d'autres plateformes pour analyser les données comportementales sur l'activité des clients, telles que les "likes" sur Facebook, les groupes sur LinkedIn ou les podcasts écoutés par le client. La connaissance de ces affinités de contenu permet aux entreprises de mieux comprendre les publics et de leur recommander les bons médias au bon moment.
Sans la technologie de l'IA, ce niveau de marketing personnalisé ciblé n'était auparavant accessible qu'aux entreprises qui mettaient en place leurs propres équipes de science des données. Toutefois, ce processus nécessite d'énormes ressources, est long à reproduire à grande échelle et repose souvent sur des stratégies réactives basées sur des données limitées et obsolètes. Aujourd'hui, les applications logicielles d'IA ont le pouvoir de fournir des analyses de contenu perspicaces, une automatisation en temps réel et une optimisation des flux de travail qui permettent aux spécialistes du marketing d'être proactifs en matière d'engagement des abonnés.
Comment SymphonyAI Media contribue-t-elle à l'affinité de contenu ?
SymphonyAI Media applique l'IA à l'analyse des comportements pour suivre et analyser de manière unique l'affinité des contenus, révéler des informations précieuses en temps réel et fournir des recommandations exploitables pour maximiser les revenus. Conçue par des experts des médias et du divertissement, la plateforme Revedia combine l'apprentissage automatique, l'analyse topologique des données et des algorithmes statistiques et géométriques pour aider les créateurs, propriétaires et distributeurs de contenu à prendre des décisions commerciales.
