メディア/エンターテインメント業界における顧客データ分析・AI(人工知能) の活用
コンテンツのライフサイクルを考慮した
視聴者の行動分析、予測およびコンテンツ活用の革新


大手メディア/エンターテインメント企業における Databricks の活用ガイド
Databricks でイノベーションを加速
メディア/エンターテインメント業界(M&E)における
データ分析、コンテンツのパーソナライズ化、AI 活用の最新事例
Databricks が選ばれる理由

リアルタイムデータによる
意思決定
エンゲージメントの損失や解約につながるバッファリング、ピクセル化、レイテンシなど、視聴者に影響を与える問題を迅速に分析・特定し、修正する。プラットフォームへの注目度を高めて購読者を維持し、収益性を高める。

データ部門間の
コラボレーション
Databricks のデータと AI のためのコラボレーション型ワークスペースを利用することで、継続的にイノベーションを加速し、データサイエンティスト、エンジニア、アナリストの連携の妨げとなるデータのサイロ化や共有不可能なデータツールの問題を解決する。

需要にあわせた
スケーリング
動画や画像などの構造化・非構造化データを顧客ニーズにあわせて瞬時に分析。ピーク需要の予測を基にしたプロビジョニングを不要にすることで、コストが低減する。
ユースケース
契約を増やし、解約を防ぎ、コンテンツに関して先見性のある意思決定をするためには、
視聴者・コンテンツ・顧客ニーズをより深く分析し、理解することが鍵となります。
メディア企業は、Databricks を利用してその重要な課題に挑戦しています。

D2C 分析
サービスの質
顧客の生涯価値
次善のアクション/提案

広告の最適化
パーソナライズ化
インベントリの価格設定
オーディエンスのセグメンテーション
広告パフォーマンス

コンテンツのライフサイクル
計画
価格設定
オーディエンスのサイジング/将来性