Profesi Data Scientist Pada Industri Media Massa
Dengan digitalisasi dan pengambilan keputusan berbasis data yang merevolusi sebagian besar domain fungsional, industri dengan alur kerja tradisional sepenuhnya mengubah diri mereka sendiri untuk menyesuaikan langkah mereka dengan kemajuan dalam data dan analitik. Alat ilmu data yang canggih semakin banyak digunakan oleh para manajer untuk membuat konten yang lebih baik dan lebih dipersonalisasi untuk mendorong kepuasan konsumen yang lebih tinggi.
Sejumlah besar data dihasilkan di sektor ini yang memegang kekuatan untuk mengubah cara konsumen berinteraksi dengan merek. Masalahnya di sini bukanlah pengumpulan data, tetapi analisis dari sejumlah besar data ini untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan meningkatkan keterlibatan audiens dengan konten yang dihasilkan, baik itu serial televisi atau kampanye iklan. Analisis data berpotensi membawa perubahan besar dalam struktur sektor media dan hiburan dengan mengurangi biaya dan memperkenalkan kampanye yang memiliki penargetan yang lebih baik dan kemampuan yang sesuai dengan minat audiens.
Salah satu dampak penggunaan keilmuan data adalah media dan hiburan. Ada sejumlah cara di mana perusahaan media dan hiburan dapat memanfaatkan aplikasi ilmu data untuk meningkatkan keterlibatan pelanggan dan membangun keunggulan atas pesaing mereka. Pelanggan adalah titik fokus dari segala sesuatu yang terjadi di industri periklanan. Memahami psikologi konsumen, memanfaatkan jejak digital mereka untuk membentuk kampanye iklan yang sesuai, mereformasi produk berdasarkan umpan balik pelanggan, menghasilkan konten berdasarkan data penayangan sebelumnya semua ini dan lebih banyak lagi, adalah kontribusi analitik di ruang hiburan.
1. Prediksi Perilaku Audiens
Platform seperti Netflix dan Amazon memiliki potensi besar untuk menganalisis data yang mereka kumpulkan dan menggunakan kesimpulan untuk membuat lebih banyak acara yang berfokus pada pengguna dalam genre yang berbeda.
Misalnya, mari kita ambil kasus salah satu hit terbesar Netflix, House of Cards. Platform ini memanfaatkan data pemirsa dengan luar biasa dengan melakukan analisis terperinci dan mendalam tentang kebiasaan menonton dan preferensi untuk menyimpulkan bahwa drama politik dengan Kevin Spacey sebagai protagonis kemungkinan akan menjadi populer di kalangan penonton. Oleh karena itu, ia mengajukan tawaran yang jauh lebih tinggi untuk membeli hak acara House of Cards melawan HBO dan cabler lainnya.
Tidak hanya itu, dengan wawasan yang lebih baik menggunakan ilmu data, platform ini dapat mengukur kapan pelanggan paling mungkin melihat konten dan perangkat apa yang akan digunakan untuk menonton. Dengan kemampuan big data untuk menganalisis data dalam jumlah besar, informasi ini dapat digunakan untuk memungkinkan distribusi konten yang dilokalkan.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Menganalisis Sentimen Pelanggan
Semua organisasi yang menghadapi konsumen, baik berbasis produk atau berbasis layanan, berusaha memahami bagaimana perasaan pengunjung tentang konten, situs web, dan kehadiran media sosial mereka. Pemahaman ini memberi mereka kesempatan untuk mengubah strategi mereka agar sesuai dengan selera pemirsa.
Analisis sentimen pelanggan memungkinkan merek untuk mengumpulkan informasi itu. Algoritma mampu mengklasifikasikan posting, pesan, dan bahkan fragmen percakapan berdasarkan sentimen yang mereka ungkapkan, menghilangkan kecenderungan pelanggan terhadap merek. Ini menghasilkan pemahaman tentang perilaku pelanggan tetap serta apa yang mungkin menarik audiens serupa.
3. Personalisasi Konten
Dengan menggunakan aplikasi ilmu data, perusahaan dapat dengan mudah mendeteksi perilaku konsumen di berbagai platform. Dengan alat segmentasi canggih, perusahaan memiliki kemampuan untuk membuat kampanye iklan yang sangat dipersonalisasi dan ditargetkan, yang mengarah pada peningkatan rasio konversi dan pada akhirnya meningkatkan keterlibatan pengguna dengan merek atau platform.
Mesin rekomendasi bekerja dengan prinsip yang sama, menggunakan tren data masa lalu untuk menunjukkan rekomendasi konten yang disesuaikan kepada pengguna. Misalnya, platform streaming seperti Netflix, Hotstar, Amazon Prime, dan lainnya menganalisis pola menonton Sahabat DQ sebelumnya untuk menunjukkan kepada Sahabat DQ jam tangan yang paling direkomendasikan berikutnya.
Menggunakan ilmu data dan pembelajaran mesin untuk mendikte apa yang harus ditampilkan kepada pengguna bahkan jika mereka tidak tahu itu yang mereka inginkan dulunya merupakan strategi bidang kiri, tetapi telah terbukti sangat efektif. Secara pribadi, beberapa acara favorit saya sepanjang masa adalah yang saya temukan melalui mesin rekomendasi.
4. Mesin rekomendasi
Mesin rekomendasi memberikan kesempatan kepada penyedia hiburan dan media untuk fokus pada keinginan dan perasaan pengguna. Selain riwayat pengguna dalam satu perusahaan, penyedia memberikan perhatian khusus pada sensasi yang terkait dengan pengguna ini.
Mesin rekomendasi modern menggunakan algoritma pencocokan yang memproses data dan melampirkan tag ke kata-kata yang mengandung sikap emosional serta mencocokkan item yang disebutkan atau dicari sebelumnya. Atas dasar ini, rekomendasi dan saran yang akurat, relevan dan menarik dibuat. Penyedia sangat ingin mengembangkan konten yang membawa keterikatan emosional dengan pemirsa. Dengan demikian, konten yang sesuai akan menjangkau pemirsa yang tepat pada waktu yang tepat.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Belajar Data dan Bangun Portfolio bersama DQLab!
Mulai bangun portfolio datamu sekarang yuk bersama DQLab! Lakukan proses belajar dengan live code editor dan bangun kompetensi data science Sahabat DQ mulai dari sekarang.
Yuk asah skill mengolah data secara terstruktur dan akurat. Dengan bangun portfolio kamu akan lebih terbiasa dalam membangun informasi berdasarkan data yang kamu punya. Yuk sign up sekarang di DQLab.id!