La data, levier stratégique à activer par les Industries Culturelles et Créatives (2/3)

Dans ce deuxième article de la séquence « Data & ICC », nous aborderons les métadonnées contenus, ou « data contenus », socle clé pour maîtriser la création et la distribution de contenus culturels.

Les métadonnées contenus permettent d’analyser finement les produits culturels et de mieux les segmenter. En cela, elles constituent la clé de voûte des stratégies de valorisation des contenus. De plus, l’augmentation de la banalisation des données client couplée à une réglementation de plus en plus stricte encourage les acteurs des secteurs culturel et créatif à se focaliser sur les métadonnées contenus. Pourtant, nous avons trop souvent constaté un manque de fiabilité et d’exhaustivité dans leur gestion et dans leur mise à disposition auprès des collaborateurs : prenons l’exemple d’Amazon, qui a acquis IMDb pour sa plateforme Prime Video, mais exploite peu cet actif. Nous avons donc entrepris de dessiner plusieurs pistes de réflexion à destination de groupes médias.

1. Les métadonnées au cœur de la valorisation des contenus

Les métadonnées constituent aujourd’hui l’un des piliers permettant aux ICC de démarquer leurs offres et services, dans le double contexte de multiplication des contenus médias et de limitation du « temps de cerveau disponible » à consacrer à leur consultation.

Parmi toutes les raisons permettant de juger de l’importance des métadonnées contenus, quatre nous paraissent se distinguer :

Assurer la découvrabilité des contenus et leur pérennité dans le temps

Les métadonnées constituent un prérequis indispensable pour que les contenus distribués sur des plateformes culturelles soient identifiés par les audiences parmi la multitude d’offres disponibles.

Si ce référencement est bien sûr essentiel au moment de la publication du contenu, il l’est tout autant pour lui assurer une durée de vie maximale au travers des fonctionnalités de recherche ou de recommandation. Les éditeurs investissent pourtant massivement pour acquérir et/ou produire les contenus qu’ils mettent à disposition mais peu dans la valorisation de ces mêmes contenus. C’est par ailleurs l’un des points sur lesquels les acteurs du secteur peuvent retrouver une position plus favorable par rapport aux plateformes, qui ont des difficultés à territorialiser leurs équipes éditoriales et à gérer avec subtilité la recommandation de contenus.

Automatiser le travail d’éditorialisation et de prescription de contenus

L’éditorialisation et la prescription de contenus sont au cœur de la proposition de valeur d’un média. Le système de recommandations tend à être tout ou partie automatisé grâce au travail combiné des équipes éditoriales et data science, qui produisent des algorithmes de plus en plus complexes.

Cette automatisation permet aux équipes éditoriales, en charge de la valorisation et de la promotion de contenus, de se concentrer sur les tâches à plus haute valeur ajoutée, comme la définition des stratégies d’atteinte des audiences ou les catégorisations à mettre en place.

Si elles peuvent intégrer un nombre important de paramètres (comportements de consommation d’une audience ou d’un individu, etc.), ces recommandations se fondent toutes sur les métadonnées contenus.

L’algorithme de recommandation Netflix utilise le triptyque historique de navigation, consommation des autres utilisateurs ayant un historique similaire et métadonnées contenus. La personnalisation de la page d’accueil se fait quant à elle à 3 niveaux grâce à la richesse des métadonnées éditoriales : sections (ex. : Tendance actuelle), choix des titres mis en avant au sein des sections, ordonnancement des titres mis en avant.

Optimiser les processus de production et de distribution des contenus

Les données internes ou externes à l’entreprise constituent la matière première permettant de construire des solutions IA prédictives. Ces solutions permettent de croiser et analyser des volumes immenses de données et entraînent des algorithmes à prédire des comportements futurs probables.

A partir de règles métier établies et d’observations du marché passées, des solutions IA peuvent être entraînées jusqu’à devenir des outils puissants d’aide à la décision et de « sérendipité recherchée ».

C’est pour répondre à ces enjeux que les équipes de BearingPoint ont développé une solution prédictive, Nitro, entraînée sur des cas d’usage spécifiques des ICC pour en assurer l’excellence opérationnelle.

La solution Nitro, initialement construite pour améliorer le réglage des quantités de publication de la presse, a été adaptée au monde de l’édition, plus prototypique et plus complexe à appréhender par le machine learning. En se basant sur l’analyse massive des données des tirages et de performance de ventes passées, elle permet des gains de productivité en accélérant le processus de détermination des quantités tirées, une réduction du nombre de retours et contribue à réduire l’impact de l’éditeur sur les ressources naturelles.

Fluidifier la mise en conformité règlementaire

La construction et le maintien de bases de données structurées et propres permet d’industrialiser la gestion et le calcul de droits d’auteur, en automatisant des étapes auparavant gérées manuellement (double saisie des métadonnées articles dans un outil de droits d’auteur). Elles permettent également une fiabilisation des calculs de droits d’auteur et des taxes et cotisations associées. L’utilisation d’outils modernes interfacés à ces bases de données permet également une meilleure traçabilité des interventions et garantit une piste d’audit.

L’exploitation d’une base de données contractuelles bien construite et le croisement de ces données avec les données de stock, permet un suivi et une remontée d’alertes pour éviter à un éditeur de perdre ses droits sur une œuvre.

2. Des pistes de réflexion plaçant les producteurs de contenus au cœur de la réflexion

L’équation est simple : plus la métadonnée contenus est de qualité, plus le contenu sera valorisé. Trois attributs sont à ce titre critiques pour exploiter de manière optimale les métadonnées contenus : richesse, fiabilité dans le temps et pertinence.

Nos observations auprès d’acteurs des ICC montrent des faiblesses structurelles dans la qualité de ces métadonnées contenus. Un ensemble de solutions correctives permettent de solidifier ce socle :


Des évolutions organisationnelles avec une culture data qui irrigue les processus de bout en bout

Pour optimiser la gestion de la data, il est indispensable que les collaborateurs y soient familiarisés et responsabilisés. Plusieurs bonnes pratiques peuvent être mises en œuvre :

  • Amorcer une prise de conscience, en faisant un lien direct et concret entre la data et ses usages, en impliquant les niveaux opérationnels et managériaux
  • Instaurer une « colonne vertébrale » de la data, à travers des objectifs précis et des fiches de poste intégrant cette dimension
  • Communiquer périodiquement sur la data pour partager les réalisations de l’entreprise et la plus-value de cet actif pour les collaborateurs, l’objectif étant de faire d’un sujet technologique un point d’intérêt

L’évolution des technologies content-centric

Des solutions technologiques existent pour soutenir les ICC dans la diffusion d’une information riche, fiable et pertinente dans le temps. Ces solutions, orientées contenus (« content centric »), sont des outils aux mains des collaborateurs.

De plusieurs niveaux (référentiel produit unique, data hub, etc.), elles ont pour objectif de rendre facilement exploitables et accessibles les métadonnées contenus pour les besoins métiers (ex. : gestion de la consommation des droits de diffusion d’un programme multi-antennes, exposition des contenus grâce aux données éditoriales, etc.).

L’évolution des technologies constitue à ce titre une opportunité pour faire évoluer l’organisation et les processus. Chez l’un de nos clients du secteur audiovisuel, nous avons ainsi pu observer que la mise en place d’une base de données orientée contenus a conduit à repenser le rôle des collaborateurs en charge de la sélection des contenus. Leur rôle central dans la validation des métadonnées éditoriales en a été affirmé.

Les métadonnées contenus constituent donc un pilier essentiel pour développer de nouveaux cas d’usage et apporter du sens aux comportements utilisateurs. Cette nouvelle intelligence dans la compréhension des audiences est clé dans l’activation des revenus publicitaires et leur maximisation au travers de ciblages poussés et ultra affinitaires. Ces questions feront l’objet d’un prochain article.


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