De acuerdo a PwC, 62 por ciento de los consumidores tiene dificultades para encontrar contenido para visualizar y 55 por ciento busca un nuevo show televisivo o pel\u00edcula al menos una vez por semana.<\/p>\n
El reporte sobre c\u00f3mo la tecnolog\u00eda transformar\u00e1 el descubrimiento de contenido fue publicado como parte del Consumer Intelligence Series de PwC, que sondea a mil personas en Estados Unidos entre las edades de 18 y 64 a\u00f1os con acceso a Internet en el hogar.<\/p>\n
\u201cLas compa\u00f1\u00edas de medios y entretenimiento han competido durante mucho tiempo en dos frentes: Contenido y distribuci\u00f3n\u201d, se\u00f1ala el reporte. \u201cPara poder prosperar en el entorno actual, se deber\u00e1n enfocar en un tercer frente: La experiencia del usuario. Este cambio de la industria favorece al consumidor, obligando a los proveedores de contenido, distribuidores de medios y compa\u00f1\u00edas de tecnolog\u00eda de mejorar la personalizaci\u00f3n y descubrimiento de sus contenidos. Agobiados por un torrencial de ofertas de contenido, los consumidores luchan por encontrar lo que quieren\u201d.<\/p>\n
PwC identifica tres objetivos para las compa\u00f1\u00edas operando en este entorno: Atraer a la mayor cantidad de audiencias, satisfacerlas y engancharlas, justificar los crecientes costos de producci\u00f3n y adquisici\u00f3n de contenido, y generar retornos por inversi\u00f3n a los anunciantes.<\/p>\n
Los encuestados indicaron que est\u00e1n consumiendo m\u00e1s video que hace un a\u00f1o (72 por ciento) y un poco menos de la mitad (46 por ciento) est\u00e1 pagando m\u00e1s que hace un a\u00f1o.<\/p>\n
\u201cUsualmente los consumidores no saben lo que quieren ver hasta que se sientan y frecuentemente descubren contenido libremente sin un conocimiento previo o recomendaciones de personas que conocen\u201d, agreg\u00f3 el reporte. Los consumidores invierten casi el mismo tiempo viendo contenido nuevo como shows y pel\u00edculas que conocen. La encuesta tambi\u00e9n encontr\u00f3 que 42 por ciento del tiempo de sinton\u00eda es de contenido encontrado al azar versus 58 por ciento en algo que ya sab\u00edan que quer\u00edan ver.<\/p>\n
\u201cPara la mayor\u00eda de los consumidores, ha sido dif\u00edcil encontrar algo especial para ver. Cerca de dos tercios de los consumidores est\u00e1 de acuerdo en que luchan por encontrar algo que ver, pese a la cantidad de opciones que se les ofrece\u201d.<\/p>\n
PwC tambi\u00e9n encontr\u00f3 que los abonados de televisi\u00f3n paga son menos frustrados sobre el descubrimiento de contenido que los usuarios que s\u00f3lo hacen streaming; 38 por ciento de los clientes de televisi\u00f3n paga disfruta de buscar nuevo contenido, comparado al 31 por ciento de cord-cutters y 23 por ciento de cord-nevers.<\/p>\n
\u201cEl mundo actual de streaming instant\u00e1neo y sinton\u00eda on-demand podr\u00eda estar desunido, ser confuso y dif\u00edcil de manejar. Por lo tanto, es posible que los suscriptores a televisi\u00f3n paga est\u00e9n menos frustrados porque son presentados con menos opciones desde el inicio. Los consumidores tambi\u00e9n nos comentaron que la gu\u00eda de canales tradicional no requiere esfuerzo, lo que hace la experiencia de b\u00fasqueda m\u00e1s relajante, especialmente cuando alguien est\u00e1 inseguro de lo quiere ver\u201d.<\/p>\n
La programaci\u00f3n parece ser m\u00e1s perdurable entre los que s\u00f3lo sintonizan a trav\u00e9s de streaming, mientras que los abonados a televisi\u00f3n paga prefieren shows reci\u00e9n estrenados. \u201cLa cantidad de contenido de d\u00f3nde escoger se disminuye para los suscriptores a televisi\u00f3n paga si s\u00f3lo se enfocan en estrenos recientes, lo cual ayudar\u00e1 a disminuir la frustraci\u00f3n y aumento el disfruta para el descubrimiento de contenido\u201d.<\/p>\n
Un 90 por ciento de los encuestados menores de 30 a\u00f1os se\u00f1al\u00f3 que los servicios de streaming juegan un papel importante en el descubrimiento del contenido. En todas las demograf\u00edas la cifra fue del 79 por ciento. Esto se compara al 50 por ciento que cit\u00f3 a las redes sociales como clave para encontrar nueva programaci\u00f3n.<\/p>\n
Mientras que los consumidores hablan sobre video en las redes sociales, no necesariamente las est\u00e1n utilizando para seleccionar lo que van a ver. \u201cMenos de la mitad (48 por ciento) de los encuestados dijo que son influenciados por lo que sus amigos y familiares ven, mientras que s\u00f3lo el 25 por ciento dijo que sus h\u00e1bitos de sinton\u00eda est\u00e1n motivados por el temor de perderse algo o quedar fuera de la conversaci\u00f3n\u201d. PwC agrega que la recomendaci\u00f3n personalizada es el santo grial para descubrir contenido.<\/p>\n
Entre los abonados a televisi\u00f3n paga, la mayor influencia para seleccionar algo que ver es el conocimiento previo, tales como ver una serie basado en un libro con el cual es familiar, seguido por surfeo de canales, publicidad, una recomendaci\u00f3n de alguien que conoce, entre otros.<\/p>\n
\u201cEs evidente que la b\u00fasqueda se ha convertido en una forma principal para descubrir contenido\u201d, se\u00f1ala PwC. \u201cDurante a\u00f1os, ha sido importante ofrecer un funci\u00f3n de b\u00fasqueda f\u00e1cil de utilizar. Y aunque sigue siendo importante, la b\u00fasqueda asume que el consumidor sabe exactamente lo que est\u00e1 buscando. La realidad es que muchas veces no es as\u00ed\u201d.<\/p>\n
La b\u00fasqueda al azar se ha convertido en la principal manera de encontrar contenido. Al preguntarles sobre un nuevo show recientemente visto, 47 por ciento de los encuestados se\u00f1al\u00f3 que lo encontr\u00f3 mientras realizaba una b\u00fasqueda, 44 por ciento cit\u00f3 las promociones, 32 por ciento una cr\u00edtica, 27 por ciento una recomendaci\u00f3n basada en un show previamente visto y 23 por ciento sintonizada por sab\u00eda que otras personas hablaban sobre el programa.<\/p>\n
Con respecto a la efectividad de los algoritmos de recomendaci\u00f3n, 73 por ciento de los encuestados coment\u00f3 que sus amigos y familiares los conocen mejor que el servicio de streaming, 60 por ciento ve las recomendaciones personalizadas como una manera en que las plataformas buscan promover un show, 56 por ciento comenta que es dif\u00edcil determinar si les gustar\u00e1 el show y 37 por ciento no quiere invertir en el t\u00edtulo sugerido por que \u201clas recomendaciones pueden ser muy riesgosas\u201d.<\/p>\n
La mayor\u00eda de los encuestados (83 por ciento) dijo que las plataformas deber\u00edan proveer criterios adicionales para la recomendaci\u00f3n personalizada y 75 por ciento quiere acceder a cr\u00edticas directamente de la plataforma.<\/p>\n
\u201cHemos pasado de la b\u00fasqueda y recomendaci\u00f3n a la necesidad de contenido personalizado que puedan atraer, retener y satisfacer al cliente\u201d, dice PwC. \u201cPor lo tanto, la capacidad de adaptar la inteligencia artificial y utilizar la informaci\u00f3n se han convertido en prioridades para las compa\u00f1\u00edas que trabajan con video. Las mejores soluciones juntar\u00e1n al hombre con la m\u00e1quina para ayudar a los proveedores de contenido permanecer competitivos y las audiencias enganchadas con el contenido que m\u00e1s les interesa\u201d.<\/p>\n
PwC sugiere un modelo de \u201cgatear, caminar y correr\u201d para la organizaci\u00f3n y personalizaci\u00f3n de plataformas.<\/p>\n
\u201cGatear: Incluir contexto editorial alrededor de los shows que recomiendan. Por ejemplo, si hay un eclipse solar a nivel nacional un d\u00eda, emitan pel\u00edculas relacionadas al espacio. Utilizar un equipo editorial para que el contenido sea relevante a una escala masiva. Adem\u00e1s, aplicar l\u00f3gica de tiempo y otras pistas sociales que funcionen a nivel general para la poblaci\u00f3n. Si son las 8 p.m. el viernes, promuevan las pel\u00edculas, pero no si son las 9 a.m. en d\u00eda de semana porque ser\u00edan menos vistas.<\/p>\n
Caminar: Crear perfiles de sus usuarios. Cada espectador deber\u00eda tener un perfil independiente al cual acceder. Los perfiles deber\u00e1n rastrear lo que la gente ve durante cada hora del d\u00eda. Acceder a otros detalles del usuario, por ejemplo, acceder a otras grandes fuentes de informaci\u00f3n. Desarrollar un motor de recomendaciones no s\u00f3lo basado en lo que el usuario sintoniz\u00f3, sino en todo lo que saben los proveedores de esa persona y perfiles similares.<\/p>\n
Correr: Desarrollar inteligencia artificial para obtener una personalizaci\u00f3n completa. Para hacerlo correctamente, los proveedores deber\u00e1n entender el ADN de cada pieza de contenido. El hecho de que alguien haya visto una comedia ayer no significa que querr\u00e1n otra recomendaci\u00f3n de comedia. En lugar de eso, realizar an\u00e1lisis de tendencias en todos los \u00edtems que est\u00e1n viendo para detectar cosas en com\u00fan (por ejemplo, cierto director, actor favorito, estilo de rodaje del show, tipo de comedia, subg\u00e9neros, etc.) S\u00f3lo as\u00ed las recomendaciones se tornar\u00e1n verdaderamente personalizadas y acertadas\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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