5 wichtige Trends, die für einen Wandel der Streaming- und Rundfunkbranchen sorgen

Streaming- und Rundfunkunternehmen sind seit einiger Zeit mit rasanten Veränderungen konfrontiert. Das Medienkonsumverhalten ändert sich ständig und die Beliebtheit von Streaming-Inhalten hat immer weiter zugenommen. Angesichts des starken Datenwachstums über verschiedenste Kanäle und Tools hinweg spielt Datenschutz für Verbraucher:innen eine immer größere Rolle. David Fisher, Industry Principal for Advertising, Media & Entertainment in EMEA bei Snowflake, geht auf verschiedene wichtige Trends ein, die prägend für die Dynamik der Branche in der EMEA-Region sind.

Mit der zunehmenden Digitalisierung des Konsums von Inhalten hat sich auch das Streaming-Geschäftsmodell weiterentwickelt. Heutzutage hat sich das Direct-to-Consumer-Modell (DTC) für Abo-Dienste als überzeugende Alternative zu herkömmlichen Vertriebsnetzwerken etabliert. Ob Pay-per-View, Abonnement oder anzeigenbasiert – dieses Modell gestattet es Sendern und Produzenten von Inhalten, ihre Zielgruppe direkt anzusprechen und dabei herkömmliche Mittelsmänner außen vor zu lassen. Das DTC-Modell bietet erhebliche Vorteile wie zum Beispiel erweiterte Einblicke zu Abonnent:innen und stärkere Kontrolle der Markenwahrnehmung sowie verbesserte Ertragsmöglichkeiten.

Gleichzeitig setzen viele Sender verstärkt auf Cloud-Datenplattformen als Basis für ihre Marketingtechnologien. Mit diesen lassen sich Datensilos aufbrechen und disparate Datasets aus verschiedenen Organisationsbereichen zusammenführen, sodass eine 360-Grad-Perspektive auf Abonnent:innen ermöglicht wird. In Verbindung mit konfigurierbaren Kunden-Datenplattformen (Customer Data Platform – CDP) entstehen so aussagekräftige Kundenprofile, die eine umfassende Analyse des Abonnentenverhaltens ermöglichen. Sender, die nachvollziehen können, wer wann warum welche Inhalte abruft, können maßgeschneiderte Inhalts- und Marketingstrategien konzipieren, um Zuschauer:innen zu binden, Abwanderung zu reduzieren und ihr Geschäftsergebnis durch Gewinnung neuer Abonnent:innen sowie Optimierung des Wertes bestehender Abonnent:innen zu verbessern. Außerdem wird der übliche On-Premise-Datenansatz auf den Kopf gestellt: Anstatt Daten in verschiedene Anwendungen zu verschieben, werden Workloads und Anwendungen zu den Daten gebracht.

Für die Nutzung von KI ist eine Data-Cloud-Strategie von entscheidender Bedeutung. Da für KI riesige Datenmengen erforderlich sind, ist eine effektive Datenstrategie unerlässliche Voraussetzung für eine KI-Strategie. KI ermöglicht Sendern, die dynamische Analyse und Auswertung einer Vielzahl von Daten zur Entscheidungsfindung, und das beinahe in Echtzeit. Ob über ausgefeilte personalisierte Inhaltsempfehlungen, Kuratierung des Zuschauererlebnisses oder erweiterte Analytik zur Ermittlung von Zielgruppentrends – KI fungiert neben anderen Anwendungsfällen wie Echtzeit-Übersetzung und prädiktive Analytik als Katalysator, der die gesamte Kundenerfahrung verbessert. Die rasanten Entwicklungen auf dem Gebiet der KI-Technologie ermöglichen Sendern inzwischen, Marktänderungen zu antizipieren, sich auf Nachfrageänderungen der Zielgruppe einzustellen und Inhalte mit mehr Resonanz auszurollen. Diese Funktionen sorgen maßgeblich dafür, dass die Branche schneller und flexibler auf die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe eingehen kann.

Um die enormen Datenmengen, die für KI benötigt werden, effektiv zu verwalten und zu erschließen, setzen viele Organisationen in der Branche auf einen Data Cloud-zentrierten Ansatz. Dies ermöglicht ihnen, alle Daten an einem einzigen, sicheren Speicherort zu konsolidieren und so einen „Datenschwerpunkt“ zu schaffen. 

Die Sendelandschaft in der EMEA-Region erlebt derzeit einen tiefgreifenden Wandel der Sehgewohnheiten. Dieser Wandel ist das Ergebnis strategischer Initiativen von Sendern und Streaming-Unternehmen, die die Vorteile von Data Collaboration und Interoperabilität (Data Sharing zwischen Unternehmen und Kooperationspartnern) nutzen, um komplexe Muster bei Zuschauerverhalten, Demographie und Interaktionskennzahlen zu entschlüsseln. Die in diesem Zuge gewonnenen Daten bilden die Grundlage ihrer Sende- und Vertriebsstrategien und ermöglichen ihnen, maßgeschneiderte Angebote zu erstellen, die an den sich dynamisch wandelnden Bedürfnissen und Vorlieben der Zuschauer:innen orientiert sind.

Herkömmlicher Rundfunk und digitales Streaming nähern sich immer weiter an und Sender setzen zunehmend auf hybride Vertriebsmodelle. Bei diesen Modellen verschmelzen herkömmliche Sendeangebote und OTT-Streaming-Dienste (Over-the-Top), sodass für die Zuschauer:innen ein umfassenderes und vielseitigeres Inhaltsangebot bereitgestellt werden kann. Ein optimaler Mix an Vertriebskanälen ermöglicht Sendern, weitere Zielgruppen anzusprechen, und verschafft ihnen die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, die in einer von rasanten Veränderungen und zunehmendem Wettbewerb geprägten Medienlandschaft unerlässlich sind.

Data Science spielt bei diesem hybriden Ansatz eine unverzichtbare Rolle. Sie ist der Schlüssel für datengestützte Entscheidungen zur Auswahl geeigneter Vertriebskanäle und zur Zusammenstellung der angebotenen Inhalte. Moderne Datenanalytik ermöglicht Inhaltsempfehlungen und Personalisierung und sorgt so für ein maßgeschneidertes Erlebnis, das Zuschauer:innen begeistert und bindet. Neben der Bereitstellung von fesselnden Inhalten können Sender Inhalte auch gestaffelt veröffentlichen, um diese begehrter zu machen, den ihnen beigemessenen Wert zu steigern und auf diese Weise die Attraktivität für die Zielgruppe zu erhöhen.

Nicht zuletzt hat sich auch die Erhebung von Kennzahlen im Rundfunkbereich verändert. Anstelle herkömmlicher Einschaltquoten werden komplexere und detailliertere Daten erhoben. Diese neuen Ansätze liefern umfassende Einblicke zum Zuschauerverhalten wie zum Beispiel Sehgewohnheiten, bevorzugte Inhalte, Interaktionsniveau usw. Solche detaillierten Einblicke ermöglichen Sendern, ihre Inhalte und Werbestrategien anzupassen, die Zufriedenheit der Zuschauer:innen zu verbessern und ihre Gewinne zu erhöhen.

Diese Entwicklung wird durch moderne Cloud-Datenplattformen vorangetrieben. Sie bieten eine sichere, flexible und skalierbare Lösung für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, die in verschiedenster Form vorliegen. Diese Fähigkeiten sind in der von Daten geprägten Sendelandschaft von heute entscheidend. Gleichzeitig können Sender mithilfe der Funktionen zur Data Collaboration Erkenntnisse aus der gesamten Branche miteinander teilen. Dadurch können sie Erfahrungen austauschen und gemeinsam Innovationen vorantreiben, um so branchenweit die Grenzen des Machbaren zu verschieben. Auch Data Clean Rooms, mit denen Sender und deren Partner Daten unter Wahrung des Datenschutzes sicher analysieren können, spielen eine entscheidende Rolle. Dies ermöglicht es ihnen, Zuschauer:innen gezielt mit personalisierter Werbung anzusprechen, wodurch Zuschauerengagement gefördert wird. 

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