Kommentar von Richard Scott, Sony Professional Europe

Big Data im Rundfunk – der schlafende Riese

| Autor / Redakteur: Richard Scott / Nico Litzel

Der Autor: Richard Scott ist Head of Media Solutions bei Sony Professional Europe
Der Autor: Richard Scott ist Head of Media Solutions bei Sony Professional Europe (Bild: Sony Professional Europe)

Die Digitalisierung geht im Rundfunk- und Entertainmentsektor schleppend voran. So erfolgte die vollständige Umstellung des Satellitenfernsehens von analog zu digital erst im Jahr 2012, das Kabelfernsehen soll den Umstieg sogar erst Ende 2018 vornehmen und das deutsche Radio nutzt analoges UKW noch bis 2025. Kein Wunder also, dass sich der Rundfunk- und Entertainmentsektor auch beim Thema Big Data langsam und vorsichtig vorantastet.

Big Data, also die Auswertung digitaler Informationen, ist im Rundfunk tatsächlich noch ein schlafender Riese. Doch durch den routinierten und sachkundigen Umgang mit für das Unternehmen sinnvollen Daten kann er zum Leben erwachen und seine Kraft entfalten.

Durch Datenanalysen wertvolle Einblicke gewinnen

Rohdaten haben an sich noch keinen Wert für Unternehmen – sie erhalten ihn erst durch den sinnvollen Gebrauch. Also müssen sie analysiert und interpretiert werden, mit dem Ziel, nützliche und umsetzbare Einblicke zu gewinnen. In diesen liegt der Geschäftsvorteil, denn sie können für intelligente und fundierte Unternehmensentscheidungen genutzt werden. Vorbei sind die Zeiten, als man sich noch allein auf sein Bauchgefühl verlassen musste. Unternehmer müssen heutzutage klare Fakten zur Hand haben, um kritische Entscheidungen treffen zu können und dem eigenen Unternehmen einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz zu verschaffen.

So investiert beispielsweise die Entertainment-Plattform Netflix jährlich zehn Millionen US-Dollar in den Bereich Datenwissenschaft, da das Geschäftsmodell darauf basiert, das eigene Publikum zu kennen und es mit Streaming-Empfehlungen zu versorgen. Innerhalb des Log-in-Bereiches der Online-Videothek können Titelwahl, Titelverlauf und Suchverlauf der Nutzer ausgewertet werden, genauso wie der ungefähre Abrufort der Filme und die zum Abruf genutzten Endgeräte, wie Spielekonsolen, Smart-TVs oder Mobilgeräte. Diese Daten werden mit Informationen von Online- und Offline-Datenanbietern vermengt und führen so zu einem recht genauen Bild der Nutzergruppen des eigenen Angebots.

Allgemein können die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse auf jeden Geschäftsbereich eines jeden Unternehmens angewendet werden: von der Nachverfolgung von Lieferungen über die Auswertung von Kundenbeschwerden via Twitter bis hin zur Betrachtung von Online-Nutzungsgewohnheiten. Das Anwendungsfeld von Big-Data-Analysen ist in Zeiten der Digitalisierung schier endlos. Die wichtigsten Datenformen für Entscheider im Rundfunk- und Entertainmentbereich sind jedoch: operative Betriebsdaten und externe Verbraucherdaten.

Operative Betriebsdaten und ihr Wert für das Unternehmen

Operative Betriebsdaten sind Informationen, die durch die Arbeitsvorgänge im Unternehmen selbst erzeugt werden. Man kann sie auch als interne Daten bezeichnen. Dazu zählen beispielsweise Informationen über Lohnabrechnungen, Details zur Lagerhaltung und Daten aus Forschung und Entwicklung. Kurzum: Sämtliche Daten, die durch den täglichen Betrieb des Unternehmens anfallen.

Die operativen Daten werden schnell übersehen, da Organisationen sich auf die zweite Datenkategorie, die Verbraucherdaten, konzentrieren, um den Kunden besser verstehen zu können. Dabei besteht gerade durch die operativen Daten die Möglichkeit, die Effizienz des Unternehmens zu steigern. Die internen Prozesse zu analysieren und zu verstehen, kann verdeutlichen, wo neue Ideen und Rationalisierungsprozesse den größten Effekt für den Rundfunk- und Entertainment-Sektor hervorrufen könnten. Sind Videoinhalte auf ein und demselben System abgespeichert, das zudem technisch auf dem neuesten Stand ist? Oder liegen die Daten an mehreren Orten mit alter, unzuverlässiger Ausstattung? Wie unterscheiden sich die Verkaufszahlen der Märkte? Wie lassen sich mögliche Diskrepanzen erklären?

Um Fragen dieser Art zu beantworten, empfiehlt es sich, operative Daten zu nutzen. Zeitintensive, ineffiziente Prozesse werden dadurch beschleunigt – und teilweise sogar automatisiert. Unausgewogene Arbeitsbelastungen und Engpässe werden auf ein Minimum reduziert, die Abläufe in Unternehmen reibungsloser.

Operative Daten helfen, Probleme im Betriebsablauf zu lösen, bevor sie aufkommen. Das Thema Risikominderung ist ein wichtiger Faktor für alle Unternehmen, vor allem für jene mit einer Online-Präsenz, da heutzutage allgemein wenig Verständnis gegenüber Service-Ausfällen zu erwarten ist. Systemdaten dann auszuwerten, wenn Fehler auftreten, kann offenlegen, wie diese ursprünglich entstanden sind. Durch die Kombination dieser Daten mit maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz sind Geschäftssysteme in der Lage, Ungereimtheiten frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu Schwierigkeiten führen.

Externe Verbraucherdaten legen den Fokus auf das Kundenverhalten

Verbraucherdaten werden hochgeschätzt, weil sie wertvolle Einblicke in das Verhalten der Kunden geben, denen ein Unternehmen etwas verkauft oder zu verkaufen versucht. Dazu gehören externe Verbraucherangaben wie Altersinformationen, Adressen und Konsumgewohnheiten. Genau diese Daten sind es, auf die sich viele Unternehmen, insbesondere im Rundfunk- und Entertainment-Sektor, mit besonderem Nachdruck konzentrieren. Diese Fokussierung entsteht aus der Notwendigkeit heraus, zu wissen, wer und wo die eigenen Kunden sind und wie sie sich mit dem Unternehmen und seinen Produkten und Dienstleistungen identifizieren.

Das Sammeln dieser Daten kann jedoch problematisch werden. Allgemeine Trends und anonymisierte Daten können verschiedenen Quellen, unter anderem Social-Media-Plattformen, entnommen werden. Die meisten Unternehmen wollen jedoch spezifische Daten, heruntergebrochen auf den einzelnen Endverbraucher. Sie müssen sich die Daten also von den Verbrauchern selbst beschaffen. Das Hauptproblem war hierbei bisher, dass viele Verbraucher ihre privaten Informationen nicht teilen wollten. Glücklicherweise werden Kundendaten heutzutage weniger widerwillig zur Verfügung gestellt, aber die Unternehmen müssen sie immer noch aktiv verfolgen.

Paradebeispiel Channel 4

Der britische Sender Channel 4 bietet ein Paradebeispiel dafür, wie Daten von Kunden eingesammelt werden können, ohne diese zu verärgern. Der Ansatz basiert auf zwei Ideen: Anreize schaffen und Sicherheit bieten. Channel 4 hatte zum Ziel, die Sehgewohnheiten seiner Kunden zu analysieren. Da viele Personen die Online-Programme anonym anschauten, blieb der Einblick in die Daten begrenzt. Es war zwar möglich, zu erfassen, welche die beliebtesten und unbeliebtesten Programme waren – ein tieferer Einblick in die demografischen Daten der Zuschauer blieb Channel 4 jedoch verborgen.

Das Unternehmen führte daher einen Registrierungsprozess ein, der seinen Kunden einen klaren Nutzen versprach: Mit der Einrichtung eines Nutzerkontos war der exklusive Zugriff auf Online-Inhalte möglich. Das schuf einen Anreiz. Gleichzeitig versprach das Unternehmen, die Kundendaten nur für ganz spezifische Zwecke zu nutzen und diese nicht mit unbeteiligten Dritten zu teilen. Die Sicherheit, dass die eigenen Daten respektvoll behandelt und nicht weiterverbreitet werden, ermutigte auch zögernde Zuschauer, sich ein Konto einzurichten und private Daten preiszugeben. Mit den sich daraus ergebenden Einsichten in das Nutzerverhalten war Channel 4 in der Lage, Werbeplätze besser an Marken zu verkaufen, da detaillierte Nutzerinformationen es den Unternehmen erlaubten, ihre Zielgruppe besser zu erreichen und unnötige Werbeausgaben zu vermeiden.

Auf den Schultern des Riesen zu größerer Weitsicht

Netflix und Channel 4 sind Unternehmen, die den innovativen und zukunftsgewandten Umgang mit Big Data bereits umsetzen. Sie zeigen, dass die systematische Nutzung von operativen Betriebsdaten und externen Verbraucherdaten große Chancen birgt, das eigene Unternehmen effizienter zu gestalten und Wettbewerbsvorteile gezielt einzusetzen. Ist der Riese Big Data erst einmal geweckt, lässt es sich auf seinen Schultern schnell zu größerer Weitsicht gelangen. So können neue Geschäftsfelder, Investitions- und Kooperationsmöglichkeiten, die über den eigenen Tellerrand hinausgehen, eher erkannt und genutzt werden.

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Anonym mitdiskutieren oder einloggen Anmelden

Avatar
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 44946254 / Best Practices)