Personointi ja ennakoiva analytiikka sisällöntuotannossa ja medialiiketoiminnassa.
Median toimialan kilpaillessa teknologiajättejä vastaan yhtenä kilpailutekijänä nähdään tietovarantojen (data lakes) kartuttaminen ja niiden tehokas hyödyntäminen personoinnissa. Esimerkiksi Facebook on luonut kilpailuasemansa massiivisten datavarantojen ja niiden mainonnassa hyödyntämisen varaan. Reutersin trenditutkimuksen mukaan, mediajohtajista 62% pitää data-kyvykkyden parantamista yhtenä tärkeimmistä strategisista painopisteistä vuonna 2018.
Tähän mennessä data-analytiikan tyypillisin käyttömuoto on ollut menneiden tapahtumien analysointia. Analytiikan seuraava taso on ennakoiva analytiikka, joka pyrkii kehittämään malleja ja ennusteita siitä, mitä tulevaisuudessa voisi tapahtua.Ennakoivastaanalytiikasta, personoinnista ja tekoälyn hyödyntämisestähyväesimerkki onNetflix. Yhtiö on pystynyt hyödyntämään ennakoivaa analytiikkaa omien tuotantojen suunnittelussa ja sitä kautta myös sarjojensapersonoidussasuosittelussa uusille kohdeyleisöille.Ennakoivasta analytiikasta seuraava taso on ohjaileva analytiikka.
Ennakointia ja personointia voi tehdä monella tasolla: yksilö-, palvelutasolla ja keskittymällä tuotekokonaisuuteen. Ennakoiva data-analytiikka voi auttaa mediayhtiöitä myös ymmärtämään kokonaisvaltaisemmin kuluttajan ja brändin välistä keskinäistä vuorovaikutusta. Tämänkaltainen ymmärrys onkinmediataloille merkittävä työkalu niiden pyrkiessä tekemään anonyymeistä verkkokäyttäjistäuskollisia asiakkaita. Esimerkiksi tilaajamaksuihin perustuvan sanomalehden tapauksessa muutostilaajan normaalissa käyttäytymismallissa, kuten vaikkapa vierailujen lakkaaminen lehdenFacebook-sivuilla, voi ennakoida päätöstä lakkauttaa lehden tilaus. Reutersin tutkimuksen mukaan, 72% julkaisijoista aikoo testailla tekoälyn käyttöä sisällöntuotannon tehostamisessa ja suosittelun kehittämisessä vuonna 2018 (Newman, 2018).
Myös suomalaiset mediat ovat tehneet kehitystyötä analytiikan ja ennakoinnin parissa. Esimerkiksi A-lehdet hallinnoi kymmeniä verkkopalveluja ja tulevaisuudessa yhtiön tavoitteena on yhdistää näistä saatavaa ulkoista tietoa yhtiön omiin asiakastietoihin. Ennakoivaan analytiikkaan yhdistettynä dataa vodaan käyttää muun muassa uusien liiketoimintamallien kehittämiseen.
Säätiö pitää tärkeänä, että media-alalla tehdään ennakoivasti kokeiluja, mihin tarkoituksiin ja miten näitä teknologioita voisi soveltaa mediasisällöissä ja medialiiketoiminnassa, jotta ollaan valmiimpia kilpailemaan esimerkiksi teknologiajättien kanssa.
Viestintäalan tutkimussäätiö on hakemassa ideoita hankkeiksi, joiden tavoitteena on tutkia personoinnin ja ennakoivan analytiikan mahdollisuuksia sisällöntuotannossa ja medialiiketoiminnassa. Hankkeet voivat liittyä edellä mainittujen teknologioiden soveltamiseen joko yksin tai yhdessä millä tahansa mediasisältöjen osa-alueella. Tavoitteena ovat tutkimusta tukevat proof-of-concept -tyyppiset toteutukset, jotka edesauttavat tulosten hyödyntämistä käytännössä. Tämä tarkoittaa, että yhteistyö yritysten kanssa on välttämätöntä, jotta ideoita päästään testaamaan käytännössä. Hankkeissa on oltava uutuusarvoa ja tutkimuksellisuutta ja tulokset on voitava hankkeen päättyessä julkaista. Hankkeessa voi olla myös muuta ulkopuolista rahoitusta. Hankkeiden kesto on yksi vuosi. Tarkoituksena ei ole tukea puhdasta yhden yrityksen sisäistä tuotekehitystä.
Hakulomakkeessa pyydämme kirjoittamaan hankkeenne nimen eteen sanan Tutkimusteema kentässäTutkimushankkeen sisältöä kuvaava nimi. Hankkeiden koko voi vaihdella aikataulun ja laajuuden mukaan. Hankkeiden budjetin tulisi olla enintään 90.000 euroa.
