媒体

探索Prevision.io的自动化机器学习平台如何使媒体和娱乐公司利用预测分析数据来提高收益,增加客户满意度。

挑战

数据是新型货币

从事媒体行业的组织机构可以通过在线和离线方式从多个接触点获取大量的原始客户数据。今天,预测客户的品味已经成为媒体公司保持竞争力和保留观众关注度的重要因素。为此,媒体公司需要部署预测分析工具,以便从海量客户数据中充分收益。

机会

自动化机器学习的实际价值

数据型观众市场细分使媒体从事者能够更好地了解客户的特征和内容消费趋势。多亏有了自动化机器学习,管理者们现在能够快速地创建预测模型,从而在媒体节目编辑和付费广告等领域做出更明智的决定。

为什么选择prevision.io

为什么Prevision.io用于媒体?

我们相信,创建的高效预测模型可供任何没有数据科学背景的用户立即部署、缩放和访问。Prevision.io 可以帮助规划者和管理者使用机器学习模型,并节省在实施上耗费的时间,从而帮助媒体公司加速完成数据科学项目。

开始在你的经营中使用机器学习模型

活动优化

活动优化

媒体和娱乐公司可以利用Prevision.io的机器学习平台优化广告活动,为特定目标创建预测模型,或者从多种活动中识别最可能取得更佳效果的广告活动。你可以利用这项技巧来建立客户忠诚度,以及保证长期赢利。 查看用例

推荐系统

推荐系统

推荐系统依赖于协同过滤技术,这种技术越来越多地用于向用户提供个性化建议,这在流媒体平台上特别明显。他们利用先进的机器学习算法来高效过滤海量的媒体库,并且根据用户以往的选择和用户特征向每个用户提供最好的内容和服务。 查看用例

节目编制优化

节目编制优化

媒体从业者必须了解自己的受众以及这些受众的期望。实时收集有关活跃用户数量或者用户操作习惯的相关信息可以向自动化工具中出现的算法提供更多有用信息。Prevision.io提出创建优化节目编排的预测模型方案,以播放有吸引力的内容,挽留受众和保持受众关注率。 查看用例

我们利用Prevision.io的预测分析平台,在涉及受众的相关信息以及无线电消费实时趋势等相关信息的基础上,创建我们的媒体节目编排策略。

– 广播主任,法国私人电台 –
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成为你所在公司的首位公民数据科学家

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