メディア・エンターテイメント組織におけるインテリジェンスの活用方法

メディア・エンターテイメント組織は、断片化、不安定性、コスト上昇によって定義される環境で事業を展開しています。オーディエンスは複数のプラットフォームやデバイスに分散しており、利益率は低下しています。また、公開、配信、収益化の意思決定もますますデータドリブンになっています。

こうした企業は、再構築やスケーリングなしにかつてないほど多くのデータを抱えていますが、一方でインサイトとアクションの間のギャップも拡大しています。 

メディア組織はインテリジェンスギャップに直面している

これらの課題に対処するための最初の問題としてフラグメンテーションがあります。 オーディエンスは、エンターテイメントの選択肢がかつてないほど多くなっているため、プラットフォーム、ストリーミングサービス、デバイスなど、さまざまな選択肢に分断されています。また、広告テクノロジースタック、CRM、コマース、サードパーティにまたがって、オーディエンスデータも断片化しています。 

そのため、プログラミング、マーケティング、広告販売、財務など、さまざまなツールや部門にわたってインサイトがサイロ化しています。また、センチメント、創造的根拠、権利規約、キャンペーン学習など、データの背後にある「理由」に関する重要なコンテキストは、ドキュメント、Eメール、契約書、チャットスレッドなどの非構造化ソースに保存されていることが多く、メトリクスとともに分析することが難しいため、重要なインサイトや機会を見落とすことも少なくありません。

データの断片化はインテリジェンスの断片化につながり、意思決定の遅延、信頼の失墜、データが本来の資産からボトルネックへと変わってしまう可能性があります。競争力を維持するための鍵は、データの統合と結びついて、よりシンプルで迅速、インテリジェントなインサイトを得るための基盤を構築することにあります。    

統合されたインテリジェンスのためのプラットフォーム 

Snowflake Intelligenceは、データ、コンテキスト、意思決定を統合することで、インサイトとアクションの間のギャップを埋めるように設計されています。Snowflake AIデータクラウドを基盤とするこのプラットフォームは、メディアおよびエンターテイメント業界のリーダーが自然言語を使用してデータに簡単にアクセスして分析できるようにすることで、組織全体にわたってインサイトへのアクセスを広げます。 

ビジネスユーザーは、技術的な専門知識に依存したり、カスタムダッシュボードを待ったりすることなく、平易な言葉で質問するだけでデータの文脈に沿った回答を数秒で得ることができます。アンケートやレビューのテキストを含め、構造化データと非構造化データの両方に対してクエリを実行できるこの機能により、メディア・エンターテイメント企業は包括的なオーディエンスプロファイルを構築できるようになります。

統合インテリジェンスの実際

オーディエンスを理解して広告を大規模にアクティベートするためには、統合されたデータが必要です。Fanaticsは、コマース、コレクティブル、ゲーミングの各領域にわたって事業を展開しており、日々数十億件ものファンシグナルを生成しています。このプラットフォームは、統合されたデータとインサイトにSnowflake Intelligenceを活用してインサイトとアクションのギャップを解消し、成果を変革できることを示しています。

Fanaticsは、以下を統合してアクセスできるようになりました。

• 共有定義の下でのファンID、エンゲージメントシグナル、コマースアクティビティ、広告アクティベーションにまたがる構造化データ

• ガバナンスが確保され、検索可能な非構造化データ（スクリプト、プレゼンテーション、契約書、キャンペーン計画）

• コンテンツ、オーディエンス、収益化のための信頼できる唯一の情報源

オーディエンスとエンゲージメントに関するコンテキストは、今後数年のうちにメディアおよびエンターテイメント業界の競争優位性を定義するものとなります。 組織のナレッジは隠された資産であり、多くの場合、メモやアナリストのコメント、メディアコンテンツや広告キャンペーンの成功または失敗の理由を探るレビューに埋もれています。多くの場合、権利やライセンスに関する意思決定は、過去のコンテキストに依存します。

Fanaticsのような組織では、このコンテキストは、クリエイティブ、商用、オーディエンスに関するインサイトにまたがって存在しており、ダッシュボードだけでは十分に把握できないことがほとんどです。従来のデータ分析手法では、競争力を高めるために必要なインサイトのスピード、ガバナンス、民主化されたアクセスの実現に苦労することがよくあります。

新たなモデルの登場：エンタープライズデータに基づく自然言語アクセス

複雑な質問には迅速な回答が求められます。また、コンテンツ、広告販売、ソーシャルなどの部門がサイロ化しているのではなく、複数のチームにまたがってデータにアクセスできなければなりません。自然言語での対話により、ガバナンス制御を維持しながら摩擦を排除できます。Snowflakeは、構造化データと非構造化データの両方にわたってAIのための組み込みのコンテキストとガバナンスを提供し、自動分類、タグ付け、保護、モニタリングを通じて機密情報の保護を支援します。

Snowflake Intelligenceにより、AIエージェントは構造化データと非構造化データを推論して、何が起きたのか、そしてなぜ起きたのかについてのインサイトを明らかにできます。たとえば、ビジネスユーザーは、特定のリージョンでキャンペーンが低調だった理由、公開したコンテンツが予想を超える視聴者数を獲得できた理由、広告キャンペーンが意図の高いオーディエンスのコンバージョンに失敗した理由、特定のインベントリの歩留まりが低かった理由をデータチームに頼る必要はありません。

Fanaticsの事例がメディア・エンターテイメント業界のリーダーに示唆するもの

Fanaticsは、Snowflakeを使用して統合されたファンデータを構築し、Snowflake Intelligenceを活用して、具体的な実装とデータ環境に基づいてビジネス全体にわたってデータとオーディエンスインサイトへのアクセスを民主化し、オーディエンスの理解と広告成果を大規模に変革しました。

Snowflake上で統合されたファンIDグラフにより、Fanaticsはより正確でアドレス可能なオーディエンスセグメントを大規模に構築できるようになりました。Snowflake Intelligenceは、マーケティング、広告販売、コマースにわたる信頼できるインサイトへの全社的なアクセスをサポートし、共通のオーディエンス理解に基づいてチームの認識を一致させます。ビジネスユーザーはデータを直接探索できるため、クロスセルの機会と広告のアクティベーションが加速します。

 「Snowflakeは、コマース、収集品、ゲームのエコシステム全体にわたって数十億ものタッチポイントをリンクするファンIDグラフであるFanGraphをサポートするエンジンです。Snowflake Intelligenceにより、SnowflakeはFanGraph全体のビジネスユーザーを支援し、最も豊富なデータから対応可能なオーディエンスを構築することで、簡単かつ高精度のセグメンテーションを実現し、エンタープライズのクロスセルの機会を加速させ、広告ビジネスを加速させています。それによって、市場をリードするファン体験にデータを変換し、組織全体で真のデータ探索と意思決定の迅速化を実現しています」 — Maddy Want氏、Fanatics、データ担当副社長

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自信を持ってより迅速に行動し、インテリジェンスをアクションに変える

このレベルのインテリジェンスは、信頼やガバナンスを犠牲にすることなく、複雑なデータや組織が蓄積したナレッジにアクセスできるかどうかにかかっています。自然言語アクセスにより、オーディエンスメトリクス、広告パフォーマンス、収益などの構造化データと、契約書、キャンペーン計画、クリエイティブドキュメントなどの非構造化ソースの両方を探索できます。ユーザーは、複数のツールを操作したり、アナリストを待ったりすることなく、インサイトが得られるたびに質問を反復して深掘りできます。

同様に、提供される回答に対する信頼も重要です。トレースと監査が可能な応答は、基盤となるクエリや参照先のドキュメントなど、インサイトがどこから抽出されているかをチームが把握するのに役立ちます。また、認証済みの質問定義を活用することで、組織全体で一貫性を保つことが可能になります。これにより、チームごとに異なるメトリクスを突き合わせるような無駄な作業がなくなり、全員が同じ定義と答えに基づいて行動できるようになります。

最後に、このインテリジェンスは企業全体に拡張する必要があります。ガバナンスとアクセス制御は、ユーザーロールと権限に基づいて適用されるため、ユーザーはアクセスを許可された情報のみを確認でき、チーム、リージョン、ユースケースにわたってインサイトを得られます。これらのケイパビリティを組み合わせることで、メディア組織は自信を持ってより迅速に行動できるようになり、インテリジェンスを業界が求めるペースでアクションに変換できます。

瞬間を永続的な関係に変える

Snowflake Intelligenceは、センチメントを分析し、トレンドを特定し、パーソナライズされたレコメンデーションを生成することで、企業がオーディエンスの行動や嗜好をプロアクティブに理解できるよう支援します。たとえば、Snowflake Intelligenceを使用して、テーマや感情を抽出して調査データを分析したり、過去のパターンから抽出した予測インサイトを適用してスタジアム内の体験やオファーをパーソナライズしたりできます。スケーラブルで信頼できるインテリジェンスがチーム間で共有されるため、再編や統合がますます進む業界において競争優位性が企業に提供されます。 

インサイトの迅速化により、よりパーソナライズされた体験をリアルタイムで創出できるため、メディア・エンターテイメント企業は瞬間のインタラクションを永続的なエンゲージメントと関係に変えることができます。こうしたデータドリブンなアプローチにより、カスタマイズされたコンテンツ通知、スタジアム内のカスタマイズされた広告、あるいは購入履歴に基づいて個々のファンに送信される特定のプロモーションなど、ハイパーパーソナライズされた顧客体験を提供できます。また、チャーンや顧客行動の予測モデルの作成などのタスクを自動化できるため、企業は戦略的なイニシアチブに集中できます。つまり、Snowflake Intelligenceは、生データを実用的なインサイトへと変え、データドリブンなパーソナライズされたファンエンゲージメントの新たな時代を実現します。

関連リソース/必要なアクション

ナレッジを信頼性の高い意思決定に変える準備はできていますか？

• Snowflake Intelligenceデモでは、これらの機能の動作をご確認いただけます。

• Snowflake Intelligenceの詳細をご覧ください。

• このクイックスタートでは、Snowflake Intelligenceを使用して構造化データと非構造化データからインサイトを得られます。