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Tres formas en que la inteligencia artificial y el machine learning impulsan la producción de contenido y el streaming

por Joey Davis
AVIXA, Jefe de Redacción

Cualquiera que esté suscrito a múltiples servicios de streaming o trabaje con productores de contenido probablemente haya notado que los actores de la industria están tratando de optimizar el rendimiento de su negocio de tantas maneras como sea posible. Los proveedores de servicios de contenido deben prestar atención a los deseos, necesidades y preferencias de sus suscriptores en el panorama competitivo actual. La buena voluntad de un suscriptor a menudo se pierde como resultado de la experiencia del cliente, que abarca múltiples aspectos del customer journey (el recorrido del cliente).

Con este fin, los Netflix del mundo, junto con una gran cantidad de casas de producción de video que ofrecen B-roll personalizado y de archivo, han comenzado a utilizar datos y conocimientos obtenidos de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) o aprendizaje automático para maximizar sus habilidades y competir por una base de clientes en rápida expansión.

"La personalización de contenido es quizás el ejemplo más común de aplicación de IA para mejorar la experiencia del cliente", dice Paul Erickson, analista sénior de Parks Associates. "Más allá de la personalización del contenido, existen numerosos casos en los que la información habilitada por IA puede mejorar diferentes aspectos de la experiencia del cliente".

Los datos de un suscriptor se pueden introducir y analizar de varias maneras para obtener una comprensión más completa y profunda de los deseos, necesidades y comportamiento del suscriptor, según Erickson.

"Esta comprensión más profunda del suscriptor puede impulsar una personalización más precisa y efectiva de las ofertas de contenido, publicidad, precios dinámicos, ofertas de productos y servicios, y más".

En su artículo más reciente sobre medios digitales y físicos, dispositivos y servicios de transmisión, AV doméstico y profesional, Erickson presenta tres formas en que la inteligencia artificial y el machine learning impulsan la producción de contenido y el streaming.

La optimización de ingresos es una obviedad, pero puede ser un desafío para las empresas en el mercado de servicios de video OTT, especialmente dada la cantidad de esfuerzo necesario para analizar y recopilar información de una variedad de fuentes de big data.

"Para los servicios, las soluciones de IA pueden automatizar el proceso de generar ingresos óptimos a través de varios aspectos comerciales de la distribución de video y/o la provisión de servicios, como generar recomendaciones más inteligentes, reducir la rotación, crear una segmentación de suscriptores más avanzada, optimizar el contenido, aumentar la conversión de las pruebas y reducir el costo de adquisición de clientes", aconseja Erickson.

Y para los distribuidores de contenido, Erickson cree que usar IA para rastrear, analizar, informar y auditar los ingresos basados en licencias puede acelerar y simplificar el proceso. "Las soluciones que utilizan datos mejorados con IA pueden maximizar la generación de ingresos para cualquier perspectiva comercial al reducir la velocidad y los costos generales del análisis de datos y minimizar la pérdida de ingresos".

La columna vertebral de cualquier empresa de servicios es la retención de audiencia y la distribución de medios no es diferente. Los suscriptores satisfechos son la clave para la retención a largo plazo.

"Un factor vital para retener a los clientes es tener un suministro fresco y constante de contenido individualmente relevante", señala Erickson. "AI y ML pueden facilitar la identificación del contenido más relevante tanto para suscriptores individuales como para segmentos de la base de suscriptores más grande y también ayudar a predecir e impulsar las sugerencias de contenido que probablemente generarán los ingresos máximos para individuos y segmentos de clientes".

Una tercera herramienta basada en IA y ML necesaria para el éxito de las entidades de streaming y producción de contenido en cualquier nivel es el análisis de audiencia y esta es probablemente la más importante. Debido a la complejidad y la variabilidad del panorama actual de video OTT, como los cambios en los patrones de consumo de streaming de video entre diferentes grupos de edad, las posibles diferencias entre el consumo de video antes y después de la pandemia y el comportamiento de suscripción, y la competencia cada vez mayor, los servicios deben ser capaces de analizar su audiencia y detectar patrones y anomalías para solucionar problemas potenciales o aprovechar nuevas oportunidades lo antes posible.

Para descubrir cuál es la tendencia del consumo de video antes y después de la pandemia, junto con otras píldoras de sabiduría reveladas por Parks Associates, te sugerimos leer el artículo original de Erickson aquí. Y además te invitamos a seguir la conversación en la nueva plataforma Xchange de AVIXA.

Temas en este artículo: Producción de Contenido y Streaming

Joey Davis 
Jefe de Redacción 
AVIXA 

Joey es un veterano profesional de contenido y marketing con más de 15 años de experiencia progresiva en los ágiles entornos de los medios digitales. Ganador del 2019 TAG Marketing Innovator of the Year, se especializa en desarrollo de contenido web, estrategias de marketing, redacción y diseño gráfico.