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Soluções por setor

Cinco principais tendências que estão transformando os setores de streaming e de radiodifusão

Cinco principais tendências que estão transformando os setores de streaming e de radiodifusão

Nos últimos anos, as empresas de streaming e de radiodifusão (transmissão de TV, rádio, entre outros meios de comunicação) têm passado por rápidas transformações, com constantes mudanças na forma como os conteúdos de mídia são consumidos e com o aumento da popularidade na transmissão de conteúdos por streaming. Essas empresas também precisam lidar com uma maior preocupação dos clientes em relação à privacidade e à proliferação de dados entre muitos canais e ferramentas. David Fisher, Industry Principal for Advertising, Media and Entertainment na Snowflake para a região da Europa, Oriente Médio e África (EMEA), destaca diversas tendências e dinâmicas importantes que estão moldando a evolução do setor nessa região.

1. Evolução dos modelos de negócios de streaming

Seguindo o aumento da digitalização dos conteúdos consumidos, o modelo de negócios de streaming também evoluiu. Hoje, o modelo direto ao consumidor (direct-to-consumer, DTC) de serviços por assinatura se estabeleceu como uma opção atraente às redes de distribuição tradicionais. Seja por meio de pay-per-view, assinatura ou com base em anúncios, esse modelo permite que emissoras e criadores de conteúdo interajam diretamente com seu público-alvo, eliminando os intermediários tradicionais. O modelo DTC oferece vantagens significativas, como melhores insights sobre os assinantes, maior controle sobre a narrativa da marca e melhores oportunidades de geração de receita, entre outras.

Paralelo a isso, muitas emissoras estão buscando plataformas de dados na nuvem para sustentarem seu stack de tecnologias de marketing, possibilitando a quebra de silos de dados, a conexão entre diferentes conjuntos de dados em toda a organização e uma visão 360 graus dos assinantes. Essa visão de 360 graus, aliada ao uso de plataformas de dados de clientes (customer data platforms, CDPs) combináveis, possibilita o enriquecimento de perfis dos clientes de modo a obter uma visão detalhada do comportamento dos assinantes. Ao conhecerem seu público profundamente (saberem quem são, o que consomem, quando e por que consomem), as emissoras podem personalizar conteúdos e estratégias de marketing para aumentar a retenção de espectadores, reduzir a rotatividade e, em última instância, aumentar a receita atraindo novos assinantes e otimizando o valor dos assinantes já existentes. Esse cenário também revoluciona totalmente a abordagem de dados no local, pois em vez de mover os dados para vários aplicativos, as cargas de trabalho e os aplicativos é que são transferidos para os próprios dados.

2. IA e a migração para o Data Cloud

A estratégia de Data Cloud é fundamental para o uso da IA. Levando em conta a enorme quantidade de dados necessários para o uso de IA, não é possível ter uma estratégia de IA sem uma estratégia de dados eficaz. A IA permite que as emissoras analisem, interpretem e tomem decisões com base em uma ampla variedade de dados, de maneira dinâmica e praticamente em tempo real. Seja por meio de sofisticadas recomendações de conteúdo personalizado que sugerem experiências de visualização, ou por meio de análises de dados avançadas que identificam as tendências do espectador, a IA age como um catalisador, melhorando a experiência do cliente e possibilitando até mesmo outros casos de uso, como tradução em tempo real e análise de dados preditiva. Os rápidos avanços no campo da tecnologia de IA significam que, agora, as emissoras conseguem prever as mudanças de mercado, adaptar-se às alterações das necessidades dos espectadores e lançar conteúdo mais relevante para seus usuários. Esses recursos estão, mais do que nunca, abrindo caminhos para um setor mais responsivo, ágil e mais conectado ao público-alvo.

Para gerenciar e utilizar de maneira eficaz as enormes quantidades de dados necessários para o uso da IA, muitas organizações do setor estão adotando uma metodologia voltada para o Data Cloud. Essa abordagem possibilita a consolidação de todos os dados em um único local seguro, criando um "centro de gravidade de dados". 

3. Mudanças nos padrões de visualização

O cenário de radiodifusão em toda a região de EMEA vem passando por uma mudança transformadora nos padrões de visualização. Essa transformação é resultado das iniciativas estratégicas de emissoras e empresas de streaming que utilizam a colaboração e a interoperabilidade de dados (compartilhamento de dados por várias organizações e parceiros) para decifrar padrões complexos de comportamento de visualização, dados demográficos e métricas de engajamento. Os dados adquiridos por meio desses esforços formam o alicerce dessas estratégias de transmissão e distribuição, possibilitando que essas empresas ajustem suas ofertas para atenderem às necessidades e preferências dinâmicas do seu público.

4. Distribuição de conteúdo híbrida

Com a contínua convergência entre a radiodifusão tradicional e o streaming digital, as emissoras estão adotando cada vez mais modelos de distribuição híbrida. Esses modelos são uma combinação das transmissões tradicionais com os serviços de streaming pela Internet (over-the-top, OTT), que possibilitam fornecer opções mais diversas e abrangentes aos espectadores. Quando as emissoras otimizam a combinação dos canais de distribuição, elas podem atingir uma variedade maior de espectadores, obtendo flexibilidade e adaptabilidade tão necessárias em um cenário de mídia cada vez mais competitivo e em rápida evolução.

A ciência de dados desempenha um papel indispensável nesse modelo híbrido. Ela é a chave que possibilita as decisões baseadas em dados, guiando as escolhas dos canais de distribuição e a composição do conteúdo oferecido. A análise de dados avançada melhora as recomendações e a personalização de conteúdo, criando uma experiência de visualização individualizada, que cativa os espectadores e promove a fidelização. Além de fornecer conteúdo extremamente interessante, as emissoras podem optar por veicular lançamentos agendados para tornar o conteúdo mais desejável, aumentar o valor atribuído a ele e, assim, melhorar o apelo ao público-alvo.

5. Evolução das medições

Por fim, o âmbito das medições de transmissão também está passando por mudanças significativas, ao deixar para trás as métricas de visualização tradicionais e migrar para formas de medição mais sofisticadas e granulares. Esses novos métodos oferecem uma compreensão mais completa do comportamento do espectador, incluindo hábitos de visualização, conteúdos preferidos e níveis de engajamento, entre outros aspectos. Essa compreensão detalhada permite que as emissoras personalizem suas estratégias de conteúdo e publicidade, aumentando a satisfação do espectador e maximizando o retorno sobre o investimento (ROI).

Essa evolução está sendo impulsionada pelas plataformas modernas de dados na nuvem. As plataformas modernas de dados na nuvem oferecem uma solução segura, flexível e dimensionável para o armazenamento, o processamento e a análise de grandes quantidades e tipos de dados, um recurso crítico no atual ambiente de transmissões tão repletas de dados. Enquanto isso, sua funcionalidade de colaboração de dados permite que as emissoras compartilhem insights obtidos em toda a empresa para aprenderem uns com os outros e inovarem coletivamente, superando os limites do que é possível fazer em todo o setor. Os Data Clean Rooms também desempenham um papel fundamental ao fornecerem uma maneira de as emissoras e seus parceiros analisarem os dados com segurança e sigilo. Isso lhes permite veicular anúncios direcionados e personalizados aos seus espectadores e aumentar o engajamento geral com o seu conteúdo. 

Saiba mais sobre essas tendências e sobre como o Data Cloud para Mídia pode ajudar você a acompanhá-las. Para isso, confira nosso webinar sobre Top Trends in Broadcasting, em 31 de agosto, às 11h BST/12h CEST. Inscreva-se agora.

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