В современной быстро меняющейся медиа-среде компании все чаще обращаются к инструментам оперативной intelligence и системам аналитики в реальном времени, чтобы получить конкурентное преимущество. Эти технологии позволяют им отслеживать эффективность цепочки поставок и выявлять возможности для оптимизации на протяжении всего процесса производства и распространения контента. Ключевой проблемой, с которой сталкиваются многие организации, является отсутствие видимости отдельных компонентов их цепочек поставок контента. Это создает слепые зоны, которые препятствуют эффективным усилиям по оптимизации. Лидеры отрасли подчеркивают, что всесторонние возможности измерения необходимы для выявления неэффективности и внедрения улучшений.
"Чтобы достичь такого уровня эффективности, необходимо измерять производительность каждого компонента в цепочке", — говорит Daniel Medina, представитель по развитию бизнеса в NPAW. "Часто организациям не хватает этой информации — у них есть слепые зоны — что очень затрудняет оптимизацию. Чтобы оптимизировать, сначала нужно измерить".
Медиакомпании в настоящее время развертывают оперативные intelligence платформы, которые обеспечивают сквозную видимость всего жизненного цикла контента, от первоначального приема до окончательной доставки. Эти системы отслеживают ключевые показатели эффективности (KPI), такие как продолжительность обработки, частота ошибок и задержка доставки, чтобы выявить действенные идеи. Chris McCarthy, вице-президент по медиа-решениям в TMT Insights, подчеркивает важность этих инструментов:
"Повышение эффективности на протяжении всего жизненного цикла контента начинается с развертывания оперативных intelligence инструментов, которые обеспечивают видимость каждого этапа, от приема через обработку до окончательной доставки", — говорит Chris McCarthy, вице-президент по медиа-решениям в TMT Insights. "Эти инструменты предлагают всесторонний обзор как медиа-каталога, так и состояния рабочего процесса, помогая организациям выявлять неэффективность и определять, где необходимо вмешательство".
Эти системы отслеживают метаданные для мониторинга показателей производительности, позволяя командам вносить улучшения в свои рабочие процессы на основе данных. Эта информация имеет решающее значение для выявления узких мест и определения того, когда необходимо ручное вмешательство. По словам McCarthy, "Используя метаданные для мониторинга ключевых показателей производительности, таких как время приема, продолжительность обработки, частота ошибок, узкие места и задержка доставки, команды могут выявлять действенные идеи и вносить улучшения на основе данных".
Вместо измерения отдельных этапов изолированно, организации внедряют взаимосвязанные системы измерения, которые отслеживают производительность контента на протяжении всего lifecycle. Эти системы фокусируются на трех ключевых показателях: эффективный размер каталога, скорость жизненного цикла контента и коэффициенты конверсии вовлеченности. Ivan Verbesselt, директор по стратегии и маркетингу в Mediagenix, объясняет этот интегрированный подход:
"Организации должны измерять эффективность жизненного цикла контента с помощью трех взаимосвязанных показателей: эффективный размер каталога, скорость жизненного цикла контента и коэффициенты конверсии вовлеченности", — говорит Ivan Verbesselt, директор по стратегии и маркетингу в Mediagenix. "Прорыв заключается в создании того, что мы называем самооптимизирующимся маховиком монетизации контента, где каждый этап передает информацию следующему".
Этот интегрированный подход позволяет организациям отслеживать, как решения, принятые на более ранних этапах, влияют на производительность на более поздних этапах, что приводит к созданию систем оптимизации с обратной связью. "Вместо измерения этапов изолированно, отслеживайте, как решения, принятые на более ранних этапах, влияют на производительность на более поздних этапах, и используйте эту обратную связь для точной настройки сквозной производительности контента", — говорит Verbesselt.
Кроме того, эти системы используют данные персонализации для информирования стратегии контента и принятия решений о приобретении. Анонимизированная демографическая кластеризация может выявить связи между аудиторией и контентом, которые ранее были незаметны. Платформы управления цепочками поставок собирают данные с каждого этапа рабочего процесса обработки контента, чтобы информировать процесс принятия решений и направлять как автоматизированные, так и ручные задачи. Geoff Stedman, директор по маркетингу в SDVI, подчеркивает важность сбора данных:
"Платформа управления цепочками поставок должна быть способна оркестровать все автоматизированные и ручные этапы цепочки поставок, а также предоставлять необходимые ресурсы для выполнения каждой задачи", — говорит Geoff Stedman, директор по маркетингу в SDVI. "Данные, собранные с каждого этапа, используются для информирования и обеспечения принятия решений, а также для предоставления конкретных указаний для ручных задач, тем самым повышая точность и производительность".
Организации устанавливают базовые измерения для удельных затрат, времени обработки и задержек по всем компонентам цепочки поставок. Эти базовые данные позволяют выявить наиболее значительные центры затрат и задержки обработки. Stedman добавляет: "Данные, которые может собрать платформа управления цепочками поставок, предоставляют богатый источник информации для установления базового уровня удельных затрат, времени, задержек и многого другого с каждого этапа цепочки поставок. На основе этого базового уровня определите, где находятся самые большие затраты и задержки, и работайте над их устранением в первую очередь".
Системы аналитики в реальном времени позволяют организациям вносить немедленные корректировки в свои операции на основе текущих данных о производительности. Эти системы анализируют видимость размещения контента, тенденции производительности и операционные показатели для создания непрерывных циклов оптимизации. Lucas Bertrand, основатель и генеральный директор Looper Insights, подчеркивает преимущества аналитики в реальном времени:
"Аналитика в реальном времени показывает, что работает по устройству, региону или категории контента, создавая цикл постоянной оптимизации", — говорит Lucas Bertrand, основатель и генеральный директор Looper Insights. "Сравнивая видимость, тип размещения и тенденции производительности, команды могут точно настраивать стратегии с каждым выпуском. Речь идет о принятии более разумных решений, быстрее, с каждым циклом данных".
Эти системы также отслеживают, какие рекламные размещения приносят наибольшую отдачу, что позволяет принимать более эффективные решения о распределении ресурсов. "Знание того, какие размещения приносят наибольшую отдачу, позволяет более разумно распределять маркетинговые расходы и ресурсы", — говорит Bertrand. "Оптимизация — это не только сокращение затрат, это использование данных о видимости для получения большей ценности от каждого контентного актива".
Однако эффективное измерение требует выбора соответствующих ключевых показателей эффективности, адаптированных к конкретным операционным требованиям. Стандартные показатели не всегда могут предоставить достаточно информации. "Важно, чтобы KPI были адаптированы к конкретному решению", — говорит Medina. "Часто используются стандартные KPI, но они не всегда достаточно информативны. Крайне важно выбрать показатели, которые подходят для каждого случая". По словам Verbesselt, компании, использующие интегрированные подходы к измерению, сообщают о том, что ежедневно выставляют 62% своего каталога по сравнению с традиционными методами. Показатели, которые связывают видимость размещения контента с измеримыми бизнес-результатами, являются наиболее действенными. Bertrand предлагает сосредоточиться на количественных показателях производительности, а не на тщеславных показателях:
"Показатели, которые связывают видимость размещения контента с ожидаемым или реальным воздействием, являются наиболее действенными", — говорит Bertrand. "Стоимостные значения или прогнозируемые показы, такие как те, которые используются в моделях $MPV и pMPV, помогают количественно оценить бизнес-результат каждого рекламного слота. Эти KPI выводят команды за рамки тщеславных показателей и направляют к измеримой performance".
Платформы визуализации данных также играют важную роль в выявлении проблем, которые могут быть неочевидны при анализе необработанных данных. Эти инструменты помогают выявить закономерности и аномалии, требующие внимания. Stedman советует: "Используйте инструмент визуализации данных или встроенный в платформу, чтобы выявить проблемы, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными из необработанных данных".
Наконец, специалисты отрасли подчеркивают, что цепочки поставок требуют постоянного внимания и процессов непрерывного улучшения, а не разовых усилий по оптимизации. "Относитесь к цепочке поставок как к живому организму, придерживаясь процесса непрерывного улучшения, а не просто построив один раз и оставив в покое", — говорит Stedman. Инструменты измерения необходимы для проверки того, что пороговые значения качества поддерживаются при внесении изменений в автоматизированные процессы. "Для поддержания стандартов качества важно иметь инструменты измерения, которые позволяют нам проверять, по-прежнему ли соблюдаются пороговые значения после внесения изменений", — говорит Medina. "И если нет, то иметь возможность внести соответствующие исправления".
Внедрение комплексных систем измерения и аналитики позволяет медиа-организациям принимать обоснованные решения об оптимизации рабочих процессов, распределении ресурсов и улучшении процессов на основе количественных данных о performance. "Данные эталонного анализа рынка также имеют решающее значение", — говорит Medina. Эти системы представляют собой переход к управлению цепочками поставок на основе данных, где решения принимаются на основе показателей performance в реальном времени и непрерывного мониторинга на протяжении всего lifecycle контента.