octubre 30, 2015

Big Data y Analytics de Plataformas Digitales

Big Data Analytics

Perfil del Cliente

  • Empresa afincada en Reino Unido centrada en la investigación, monitorización IPTV, y proveedor de una plataforma de idealización con instalaciones en todo el mundo.
  • Un proveedor de servicio tier-1 IPTV centrado en el mercado de Asia Pacífico.
  • Aproximadamente 750.000 sesiones televisivas (emisión periódica).
  • Aproximadamente 300 canales de televisión.
  • Aproximadamente 35.000 programas de televisión.
  • Aproximadamente 10.000 vídeos bajo demanda (VOD).
  • Aproximadamente 65.000 purchase-per-view.

Objetivos del Cliente

  • Evaluar cómo está funcionando el vídeo bajo demanda (VOD, pay-per-view)?
    • Número y tipo de suscriptores consumidores de VOD.
    • Ingresos medios por suscriptor.
    • Consumo según datos demográficos, en concreto por etnicidades.
  • ¿Cómo puede el proveedor de servicio de televisión por cable mejorar el consumo de VOD?
    • Qué cadenas y programas del proveedor del servicio de televisión utilizar para promocionar el vídeo bajo demanda.
    • Qué cadenas y programas hacen over-index para los consumidores de VOD
  • ¿Está el proveedor del servicio de televisión asignando el precio de su contenido de forma atractiva y correctamente?
  • Cómo puede el proveedor promocionar su contenido para distintas etnicidades.
  • Dónde debe centrar su atención el proveedor a la hora de hacer adquisiciones de contenido.
  • Categorizar todo el contenido reflejando su popularidad relativa y el interés en el contenido.
    • Determinar el tipo de contenido que tiene más éxito
    • Determinar los géneros y sub-géneros donde no hay suficiente contenido que motiva el consumo
  • Realizar Data Discovery para descubrir oportunidades utilizando las técnicas de Big Data

Tecnología Empleada

  • Amazon Redshift (para el DataWareHouse)
  • Postgres DB (versión 8.4)
  • SQL Query (para la extracción de datos)
  • Scripting & Microsoft Excel (para la manipulación de datos)
  • Microsoft PowerPoint (para la presentación final)

Resultados

  • Identificamos los segmentos del cliente que estaban sin explotar y determinamos las causas por las que no se había realizado.
  • Identificamos el contenido que funcionaba y el que no.
  • Analizamos las ventas por rangos de precios y recomendamos una estrategia de simplificación de tarifas.
  • Ayudamos a nuestro cliente en la optimización del presupuesto del marketing previsto al recomendar que el rango de edad y de género que no era requerido para tal inversión.
  • Ahorramos costes de personal para el cliente al proveedor servicios analíticos bajo demanda.