Pour obtenir un avantage concurrentiel, les entreprises de médias se tournent de plus en plus vers des outils d'intelligence opérationnelle et des systèmes d'analyse en temps réel. Ces technologies offrent la capacité de surveiller la performance de la chaîne d'approvisionnement et d'identifier les opportunités d'optimisation à travers divers flux de travail de production et de distribution de contenu.
Selon les rapports de l'industrie, les opérations médias traditionnelles manquent fréquemment d'une visibilité complète sur les composantes individuelles de leurs chaînes d'approvisionnement de contenu. Cela crée des "angles morts" qui entravent les efforts d'optimisation efficaces. Comme l'a noté Daniel Medina, représentant du développement commercial chez NPAW : "Pour atteindre ce niveau d'efficacité, il est essentiel de mesurer la performance de chaque composante de la chaîne. Souvent, les organisations manquent de cette information — elles ont des angles morts — ce qui rend l'optimisation très difficile. Pour optimiser, il faut d'abord mesurer."
Les organisations de médias mettent en œuvre des plateformes d'intelligence opérationnelle pour obtenir des informations à toutes les étapes du cycle de vie du contenu. Ces systèmes suivent les indicateurs clés de performance (KPIs) tels que la durée de traitement, les taux d'erreur et la latence de livraison pour révéler des informations exploitables. Chris McCarthy, VP des solutions médias chez TMT Insights, a expliqué : "L'amélioration de l'efficacité tout au long du cycle de vie du contenu commence par le déploiement d'outils d'intelligence opérationnelle qui offrent une visibilité à chaque étape, de l'ingestion au traitement jusqu'à la livraison finale. Ces outils offrent une vue complète à la fois du catalogue médias et de la santé du flux de travail, aidant les organisations à identifier les inefficacités et à identifier où une intervention est nécessaire."
Les systèmes surveillent les métadonnées pour suivre les mesures de performance, permettant aux équipes d'apporter des améliorations basées sur les données à leurs flux de travail. Cette information aide à identifier les goulots d'étranglement et les domaines où une intervention manuelle pourrait être nécessaire. McCarthy a ajouté : "En tirant parti des métadonnées pour surveiller les mesures clés de performance, comme le temps d'ingestion, la durée du traitement, les taux d'erreur, les goulots d'étranglement et la latence de livraison, les équipes peuvent faire ressortir des informations exploitables et apporter des améliorations basées sur les données."
Les entreprises établissent des systèmes de mesure interconnectés pour surveiller la performance du contenu tout au long du cycle de vie, en se concentrant sur des mesures telles que la taille effective du catalogue, la vélocité du cycle de vie du contenu et les taux de conversion d'engagement. Ivan Verbesselt, chief strategy and marketing officer chez Mediagenix, a déclaré : "Les organisations devraient mesurer l'efficacité du cycle de vie du contenu à travers trois mesures interconnectées : Taille effective du catalogue, Vélocité du cycle de vie du contenu et Taux de conversion d'engagement. La percée consiste à créer ce que nous appelons la roue d'inertie d'auto-optimisation de la monétisation du contenu, où chaque étape alimente l'intelligence à la suivante."
Les plateformes de gestion de la chaîne d'approvisionnement recueillent des données de chaque étape du flux de travail de traitement du contenu pour éclairer la prise de décision et guider les tâches automatisées et manuelles. Geoff Stedman, CMO chez SDVI, a expliqué : "Une plateforme de gestion de la chaîne d'approvisionnement doit être capable d'orchestrer toutes les étapes automatisées et manuelles d'une chaîne d'approvisionnement, ainsi que de fournir les ressources nécessaires pour mener à bien chaque tâche. Les données recueillies à chaque étape sont utilisées pour éclairer et appliquer les décisions, tout en fournissant des conseils spécifiques pour les tâches manuelles, augmentant ainsi la précision et la productivité."
Les systèmes d'analyse en temps réel permettent aux organisations d'effectuer des ajustements immédiats en fonction des données de performance actuelles, en analysant la visibilité du placement du contenu, les tendances de performance et les mesures opérationnelles. Lucas Bertrand, founder et CEO de Looper Insights, a déclaré : "L'analyse en temps réel révèle ce qui fonctionne par appareil, région ou catégorie de contenu, créant une boucle d'optimisation constante. En comparant la visibilité, le type de placement et les tendances de performance, les équipes peuvent affiner les stratégies à chaque publication. Il s'agit de faire des choix plus intelligents, plus rapidement, à chaque cycle de données."
Bertrand a en outre déclaré : "Savoir quels placements génèrent les rendements les plus élevés permet une allocation plus intelligente des dépenses de marketing et de l'espace. L'optimisation ne consiste pas seulement à réduire les coûts, il s'agit d'utiliser les données de visibilité pour tirer plus de valeur de chaque actif de contenu."
La sélection des bons KPIs adaptés aux exigences opérationnelles spécifiques est cruciale, car les mesures standard peuvent ne pas toujours fournir suffisamment d'informations. Medina a souligné : "Il est important que les KPIs soient adaptés à la solution spécifique. Les KPIs standard sont souvent utilisés, mais ils ne sont pas toujours suffisamment informatifs. Il est crucial de choisir les indicateurs qui sont appropriés pour chaque cas."
Les organisations utilisent également des plateformes de visualisation de données pour identifier les problèmes qui ne sont pas apparents à partir de l'analyse brute des données, aidant à faire ressortir les tendances et les anomalies. Stedman a conseillé : "Utilisez un outil de visualisation de données ou un outil intégré à la plateforme pour faire ressortir les problèmes qui pourraient autrement être invisibles à partir des données brutes."
Enfin, les experts de l'industrie soulignent que les chaînes d'approvisionnement nécessitent une attention continue et des processus d'amélioration continue. Stedman a conclu : "Traitez une chaîne d'approvisionnement comme une chose vivante, en adoptant un processus d'amélioration continue, et ne vous contentez pas de la construire une fois et de la laisser ensuite tranquille."