De strategische gids voor de media- en entertainmentsector

We zijn van een wereld van massamediamarketing overgestapt naar een publiek van één persoon. Films die je echt moet zien, standaard kabelpakketten en tv-programma's op vaste tijdstippen hebben plaatsgemaakt voor persoonlijk samengestelde media die je altijd en overal op allerlei verschillende apparaten kunt bekijken.

In een wereld waarin de klant koning is en de verwachtingen hoger zijn dan ooit, moeten wereldwijde media- en entertainmentbedrijven (M&E) hun bedrijfsmodellen aanpassen om op maat gemaakte, zorgvuldig samengestelde omgevingen te bieden, terwijl tegelijkertijd hun interne processen moeten worden gestroomlijnd.

M&E-bedrijven zijn gewend hun producten aan een publiek van miljarden mensen te presenteren. Nu moeten ze producten op grote schaal en op effectieve wijze aan miljarden mensen verkopen. Verandering is altijd lastig, maar uit onderzoek blijkt dat klanten centraal stellen drie belangrijke uitdagingen met zich meebrengt:

• Budgettaire beperkingen
• Realtime klantcontact
• Innovatie

Om te innoveren en realtime klantcontact te hebben, moeten analytics en data-insights de belangrijkste drijfveer achter alle interacties zijn. Dit is misschien wel de belangrijkste resource in het bedrijfsleven. Bijna alle ondervraagde besluitvormers op het gebied van analytics en IT (92%) in ons rapport State of Data and Analytics zeggen dat betrouwbare data nu meer nodig zijn dan ooit. Ook voor leiders in de M&E-sector is datakwaliteit een van de belangrijkste overwegingen.

Als gevolg van verouderde back-endsystemen en de golf van fusies en overnames binnen de M&E-sector zijn data en teams vaak niet op elkaar afgestemd, werken ze in silo's en kunnen ze hun volledige potentieel niet ontsluiten. Er zijn nog steeds organisaties met datasilo's in verschillende systemen (23%), die gedeeltelijk zijn geïntegreerd maar nog hiaten vertonen (23%) of die wel een strategie hebben, maar daar nog niet aan zijn begonnen (36%). Voor toekomstige AI-initiatieven is het nodig om vanaf het begin een databasis op te zetten.

Als M&E-organisaties echt profijt uit data willen halen, moeten ze meer doen dan alleen maar over deze data beschikken. Ze moeten de overstap maken van een systeem waarin afzonderlijke afdelingen hun eigen KPI's en prioriteiten hebben en met handmatige processen werken, naar een systeem waarin iedereen samenwerkt om op efficiënte wijze een samenhangende customer journey te creëren.

Hoe wordt deze overstap tot stand gebracht? Hoe kun je nieuwe insights verzamelen en data gebruiken om een slimme besluitvorming te bevorderen? De oplossing bestaat uit het inzetten van drie belangrijke hefbomen die:

• Data ontsluiten
• Data begrijpen
• Actie ondernemen met data
• Bedrijfsprocessen automatiseren

Door data te ontsluiten, krijgen M&E-organisaties een volledig beeld, waardoor ze de klant centraal kunnen stellen en een diepgaand inzicht krijgen in elke interactie en voorkeur tijdens de journey. Denk hierbij aan aanroepen, paginaweergaven, campagne-interacties, deelname aan evenementen, koopkracht, het gebruik van producten of services, en alles wat kan helpen om te achterhalen en te voorspellen wat klanten nodig hebben, wanneer ze dat nodig hebben en waarom.

Overnames zijn tegenwoordig heel gewoon in de M&E-sector. Of het nu gaat om een grote communicatieorganisatie die een contentmerk overneemt of een mediagigant die verschillende kleinere organisaties opkoopt: bij dit soort overnames moeten teams, data, processen en systemen op een complexe manier worden samengevoegd. Dat zorgt uiteraard voor interne uitdagingen. Als verschillende afdelingen verschillende technologiesystemen gebruiken, is het lastig om eenvoudig algemene informatie te delen.

De gemiddelde organisatie gebruikt tegenwoordig 991 verschillende applicaties en veel van deze systemen zijn slecht met elkaar verbonden. Uit hetzelfde onderzoek blijkt dat de datasilo's die hierdoor ontstaan, voor 90% van de organisaties een belemmering vormen bij het creëren van geïntegreerde gebruikersomgevingen.

Grote systemen met onsamenhangende data zijn problematisch. Klanten verwachten een gestroomlijnde omgeving, of het nu gaat om abonnementen, streamingservices of online publicaties. Data die zich in silo's bevinden, staan de samenwerking tussen teams in de weg, waardoor het voor M&E-organisaties onmogelijk wordt om een volledig beeld van de consument te krijgen.

Hoe kan dit worden opgelost? De oplossing bestaat uit onderling verbonden systemen die zijn gebaseerd op een gestroomlijnde tech-stack in combinatie met een API-strategie. Organisaties die dit type toepassingennetwerk kunnen bouwen, boeken succes dankzij een 'datadomino-effect'.

Een sterke datacultuur hangt af van een gestroomlijnde tech-stack die niet afhankelijk is van legacy-technologie. De overgang begint meestal met replatforming in de cloud. Hier passen developers flexibele, modulaire architecturen toe, waarin herbruikbare datasets zijn verwerkt. Met andere woorden: het zorgt ervoor dat je medewerkers met zo min mogelijk tools goed hun werk kunnen uitvoeren.

Als je dit eenmaal hebt gedaan, moet je ervoor zorgen dat alles is geïntegreerd in een degelijk CRM-platform (Customer Relationship Management). Zodra je een meer gestroomlijnde tech-stack hebt, worden de voordelen direct merkbaar: De IT-afdeling kan sneller experimenteren, effectiever presteren en zakelijke behoeften vóór blijven.

API's maken data uit uiteenlopende systemen toegankelijk, zodat je deze kunt ordenen en coördineren. Hierdoor kunnen verschillende applicaties met elkaar communiceren en kun je uiteindelijk vanaf één platform werken.

In de M&E-sector houdt een API-strategie in dat je content aan je publiek kunt aanbieden in een indeling die compatibel is met elk gewenst apparaat. M&E-bedrijven kunnen er ook voor zorgen dat content naadloos op elk apparaat is te bekijken vanuit meerdere back-endsystemen, waardoor ze een soepele kijkomgeving op meerdere schermen kunnen bieden.

Hier kan Salesforce bij helpen. Salesforce richt zich op het ontwikkelen van een complete strategie waarin CRM, integratie en data een rol spelen, zodat je:

• Data vanuit elk systeem kunt koppelen, waar deze zich ook bevindt, en belangrijke, tijdgevoelige projecten uitvoeren.
• Vindbare, herbruikbare API's en integraties kunt gebruiken om de bedrijfscontinuïteit te waarborgen door op te schalen om aan de digitale vraag te voldoen en operationele hiaten te dichten.
• De snelheid en souplesse kunt verbeteren om geïntegreerde omgevingen te creëren en bedrijven in staat te stellen met ongekende veranderingen en onvoorspelbare behoeften om te gaan.

Lees meer over MuleSoft voor meer informatie over hoe jouw bedrijf de juiste integratiestrategie en bijbehorende architectuur kan implementeren. Als je dit eenmaal hebt gedaan, moet je ervoor zorgen dat alles is geïntegreerd in een degelijk CRM-platform (Customer Relationship Management). Zodra je een meer gestroomlijnde tech-stack hebt, worden de voordelen direct merkbaar: De IT-afdeling kan sneller experimenteren, effectiever presteren en zakelijke behoeften vóór blijven.

Hoewel we toegang hebben tot meer data dan ooit tevoren, blijft het een uitdaging om deze data samen te voegen tot iets zinnigs. Hier kan kunstmatige intelligentie (AI) je helpen door je geïntegreerde data te gebruiken om waardevolle insights te bieden. Zo kun je met behulp van AI weloverwogen, datagedreven beslissingen nemen en belangrijke vragen beantwoorden, zoals:

• Waar liggen de opportunities om de omzet te laten groeien?
• Hoe staat het met de gezondheid van mijn pipeline en funnel?
• Wie vormt een verlooprisico?
• Hoe zorg ik voor de beste customer experience?

Als mediateams data visualiseren, begrijpen ze direct hoe de content wordt bekeken, zodat ze het succes van de content kunnen beoordelen . Hiervoor kunnen teams realtime, makkelijk te begrijpen dagelijkse insights genereren over doelgroepen en consumentenvoorkeuren. Door bijvoorbeeld de sociaal-demografische, gedrags- en consumptiedata van je doelgroep goed te analyseren, kun je B2C-retentiestrategieën ontwikkelen, die zijn aangevuld met AI, en zo upselling aan adverteerders mogelijk maken. Ze spelen ook snel in op veranderende vraagpatronen, houden het klantverloop onder controle en voorspellen welke uitbreidingsstrategieën het meest rendabel zijn, allemaal met behulp van AI.

M&E-organisaties kunnen data gebruiken om direct antwoord op complexe zakelijke vragen te geven en oplossingen te vinden. Doordat deze insights voor een CRM-platform native zijn, hoeven zakelijke gebruikers geen tijd te verspillen aan het heen en weer schakelen tussen systemen om antwoorden te vinden. Daarbij kan bijvoorbeeld gebruik worden gemaakt van AI om insight te bieden in hoe verschillende versies van je content bij verschillende doelgroepen hebben gepresteerd, of hoe marketingcampagnes ter promotie van een evenement hebben gepresteerd. Kant-en-klare analytics-templates en apps helpen je ook om snel aan de slag te gaan met slimme omgevingen, waardoor de druk op de IT-afdeling wordt verlicht. Taken die voorheen dagen in beslag namen, kunnen nu in een paar minuten door één persoon worden afgehandeld.

Dit verbonden systeem biedt een gecombineerde weergave van investeringen, prestaties en resultaten via verschillende kanalen, zodat je datagedreven beslissingen kunt nemen. Dus als je als adverteerder worstelt met een complex ecosysteem van merkpartners, bureaus en systemen, kun je salesdata van advertenties bekijken, inefficiënte uitgaven opsporen en elimineren, en je budget toewijzen aan de meest effectieve, efficiënte campagnes, kanalen, boodschappen en doelgroepen. Dit stelt je beter in staat om de merkbekendheid, klantenwerving, cross-selling en klantloyaliteit te bevorderen.

Stel je voor dat studio's onder druk staan om efficiënter content te verspreiden. Ze kunnen AI gebruiken om marketingprestaties te voorspellen, gerichtere A/B-tests uit te voeren en er zelfs inefficiënties in hun bedrijfsvoering mee weg te werken, zodat ze hun creatieve werk sneller op de markt kunnen brengen.

M&E-bedrijven kunnen AI gebruiken om het veranderende consumentenlandschap bij te benen en in real time op gedrag en behoeften in te spelen. Er zijn twee manieren om over actie en implementatie na te denken: voorspellend en voorschrijvend. Dat komt doordat AI M&E-bedrijven helpt gelijke tred te houden met het veranderende consumentenlandschap en de marktdynamiek, en om in real time op gedrag en behoeften in te spelen.

Voorspellende intelligentie doorzoekt enorme hoeveelheden data om waardevolle verbanden tussen oorzaak en gevolg te identificeren. Deze patronen en verbanden worden gebruikt om onderbouwde voorspellingen te doen. Hierdoor kan een M&E-organisatie op de volgende manieren op gedrag anticiperen en een meer gepersonaliseerde customer experience creëren en in stand houden:

• Je hebt insight in hoe marketing van invloed is op factoren, zoals leads en open pipelines per regio, segment en product.
• Je kunt historische blader- en aankoopdata gebruiken om te voorspellen op welke kanalen, content, producten en boodschappen je klanten het best zullen reageren.
• Je kunt aangepaste modellen maken die het risico op klantverloop, de kans op conversie, vertraagde betalingen en de levenslange waarde voorspellen.

Voorschrijvende actie beschrijft het proces waarbij AI voorspellingen gebruikt om een reeks acties voor te stellen die de resultaten verbeteren. In combinatie met voorspellende analytics, kunnen voorschrijvende acties opties aanbevelen waarmee je toekomstige opportunities kunt benutten en tegelijkertijd toekomstige risico's kunt beperken. Hier zijn een paar veelvoorkomende voorbeelden voor M&E-organisaties:

• Je hebt de mogelijkheid om campagnes aan te passen voor een betere afstemming op de doelgroep en om een betere ROI te behalen.
• Je kunt bepaalde content of aanbiedingen onder de aandacht brengen op basis van eerdere interacties en je weergavegeschiedenis.
• Je kunt gepersonaliseerde klanttrajecten maken voor vooraf gedefinieerde klanten. Als je dus een segment hebt dat waarschijnlijk zal verlopen, kun je hierop anticiperen en ze proactief een gepersonaliseerd traject laten doorlopen om ze terug te winnen.

De M&E-sector wordt steeds complexer. Om overeind te blijven, moeten bedrijven niet alleen gepersonaliseerde experiences bieden, maar ook inspelen op een breed scala aan voortdurend veranderende bedrijfsprocessen. Automatisering geeft mediabedrijven een voorsprong bij het omgaan met deze complexiteit door het stroomlijnen van zaken als:

• Abonneebeheer om ervoor te zorgen dat je klanten voortdurend betrokken blijven bij je content en tegelijkertijd degenen te signaleren die op het punt staan hun abonnement op te zeggen. Automatisering om klantverloop te voorkomen, kan detecteren wanneer een abonnee een serie heeft bekeken en naadloos vergelijkbare content voorstellen, zonder dat daar menselijke tussenkomst voor nodig is. Daarnaast kan AI autonoom serviceonderbrekingen, de streamingkwaliteit en meetgegevens over de kijkomgeving monitoren, die voor frustratie bij gebruikers kunnen zorgen. Als er risico's op klantverloop worden gesignaleerd, kan AI een geautomatiseerde retentiestrategie activeren. Hierbij worden gepersonaliseerde berichten opgesteld en verstuurd, waarin problemen worden erkend, exclusieve aanbiedingen worden aangeboden en relevante contentaanbevelingen worden gedaan, zodat het hele proces is geoptimaliseerd voor zo min mogelijk handmatig toezicht en een zo groot mogelijke klantretentie.
• Advertentiesales via talloze platformen, waarbij voortdurend wordt bijgestuurd op basis van de prestaties en altijd volledige transparantie aan de koper wordt geboden. Je kunt taken automatiseren, zoals de tracking van beschikbare advertentieruimte, het optimaliseren van prijzen en het inplannen van advertenties om maximale vullingspercentages en inkomsten te waarborgen. Daarnaast krijg je insights en worden campagnes automatisch aangepast om de ROI te verbeteren.
• Orderverwerking in e-commerce, wat tegenwoordig een cruciaal onderdeel van het bedrijf is als het gaat om omzetdiversificatie. Zodra een klant een bestelling plaatst, treedt er een geautomatiseerd orderbeheersysteem in werking, waarna de bestelling automatisch wordt doorgestuurd naar het juiste verwerkingscentrum of digitale leveringssysteem. Het beheert alle logistiek, zoals het vinden van het dichtstbijzijnde magazijn met beschikbare voorraad om de levertijd en verzendkosten zo laag mogelijk te houden. Het coördineren van verzendingen, zoals het aanmaken van labels, ophaalschema's en de tracking, bespaart tijd en biedt klanten inzicht in het proces.

Door essentiële bedrijfsprocessen over te zetten naar een AI-gestuurd automatiseringsplatform, hoeven teams zich niet meer bezig te houden met handmatige en complexe taken. Zo kunnen ze zich richten op taken die belangrijker zijn voor het bedrijf, terwijl de efficiëntie toeneemt, de kosten dalen en de customer experience wordt geoptimaliseerd.

Van de bedrijven die automatisering hebben geïmplementeerd, zegt meer dan de helft dat de productiviteit van medewerkers (59%), de medewerkersomgeving (52%) en de customer experience (49%) zijn verbeterd. Toch hebben veel mediabedrijven deze technologie nog niet ingevoerd. De volgende belangrijke activiteiten worden door veel organisaties nog steeds handmatig uitgevoerd: het voorspellen van klantverloop (46%), het werven van abonnees (36%) en advertentiesales (25%).

Autonome agents, een nieuw type software dat taken kan uitvoeren met verschillende niveaus van autonomie, vormen de volgende stap die bedrijven met hun data kunnen zetten. Agentforce is diep geïntegreerd in het Salesforce Platform en wordt aangedreven door AI, data en actie. Zo kan aan klantbehoeften worden voldaan door zelfstandig taken uit te voeren of deze naadloos over te dragen aan een medewerker. Agents kunnen je helpen bij elke rol, van sales, service, marketing, commerce en meer.

Wat betekent dit voor jouw organisatie? Agents kunnen worden ingesteld met kant-en-klare mogelijkheden voor sales of service. Een serviceagent kan op elk moment en via elk platform een vraag van een klant beantwoorden, bijvoorbeeld als een klant een vraag heeft over de facturering, en zelfstandig antwoord geven op vragen. Salesagents kunnen 24 uur per dag op leads reageren, bijvoorbeeld op een offerteaanvraag van een advertentieverkoper. Daarnaast kunnen ze gepersonaliseerde antwoorden geven, afwijzingen afhandelen en veelbelovende leads naadloos overdragen aan menselijke verkopers.

Met Agent Builder kun je bovendien een agent in vrijwel elke workflow integreren, van licentiebeheer tot de abonneeomgeving en van probleemoplossing tot elke stap in het orderbeheer. Je kunt bestaande tools van het Salesforce-platform gebruiken om standaard en aangepaste onderwerpen en acties te maken op basis van je vertrouwde gegevens.