Die Veränderungen im Videokonsum und ihre Auswirkungen auf Datenstrategien in Unternehmen

Der Paradigmenwechsel im Videokonsum: Eine Analyse der Datenherausforderungen für Unternehmen

Die Landschaft des Videokonsums unterliegt einem kontinuierlichen und tiefgreifenden Wandel. Aktuelle Analysen und Berichte belegen, dass traditionelle lineare Fernsehübertragungen zunehmend an Bedeutung verlieren, während der Konsum über digitale Anwendungen und Streaming-Dienste exponentiell wächst. Diese Entwicklung, die sich in verschiedenen Regionen der Welt zeigt, stellt Unternehmen, insbesondere im Bereich der Technologie und Medien, vor komplexe Datenherausforderungen.

Die Verlagerung von linearen zu digitalen Plattformen

Ein signifikanter Trend ist die abnehmende Nutzung linearer Fernsehübertragungen. So zeigt sich beispielsweise, dass in Großbritannien über die Hälfte aller Rundfunkinhalte mittlerweile über Apps statt über traditionelle Wege konsumiert werden. Der Anteil der linearen Ausstrahlung ist in den letzten Jahren kontinuierlich gesunken. Diese Verschiebung ist nicht nur ein Indikator für veränderte Konsumgewohnheiten, sondern auch ein Katalysator für eine stärkere Fragmentierung der Medienlandschaft.

Die Studie "2025 Digital Media Trends" von Deloitte unterstreicht diese Entwicklung, indem sie aufzeigt, dass soziale Plattformen zu einer dominierenden Kraft in Medien und Unterhaltung avancieren. Während traditionelle Studios und Streaming-Anbieter untereinander konkurrieren, wächst der Wettbewerb durch soziale Video-Plattformen, die sich durch Hyperskalierung und hohe Kapitalisierung auszeichnen. Konsumenten, insbesondere jüngere Generationen, wenden sich zunehmend von traditionellem Pay-TV ab und hin zu Streaming-Diensten und sozialen Medien.

Fragmentierung und die Herausforderung der Datenaggregation

Die zunehmende Anzahl an Video-Diensten führt zu einem hochgradig fragmentierten Ökosystem. Zuschauer nutzen durchschnittlich eine Vielzahl unterschiedlicher Video-Anwendungen, wobei ein Großteil der Nutzer während einer typischen Viewing-Session zwischen mehreren Apps wechselt. Diese Fragmentierung erschwert es Unternehmen, ein kohärentes und umfassendes Bild des Kundenverhaltens zu erhalten. Daten über Videokonsumgewohnheiten, die ein wertvoller Indikator für Konsumenteninteressen sind, sind nun über zahlreiche "Walled Gardens" (geschlossene Systeme) verteilt, wie beispielsweise BBC iPlayer, Netflix, Pluto TV und YouTube.

Die Coalition for Innovative Media Measurement (CIMM) hat in einer Studie die methodologischen Herausforderungen bei der Messung von Big Data im TV-Bereich beleuchtet. Zu den kritischen Punkten gehören:

• Die Bewertung der Auswirkungen von Identitäten.
• Die Behebung von Verzerrungen in der Abdeckung von Zielgruppen.
• Das Onboarding, die Bereinigung und die Kombination großer Datenbestände.
• Die Qualität und Konsistenz von Metadaten.
• Die Integration von linearem und digitalem Streaming.
• Die Schließung von Abdeckungslücken in Datensätzen.

Besonders die Frage der Identität ist von zentraler Bedeutung. Während bei traditionellen Messmethoden die Identität der Panel-Teilnehmer bekannt war, ist die Bestimmung demografischer Details in großen Datensätzen heute wesentlich komplexer und erfordert den Einsatz von Identitätsgraphen. Fehlerhafte oder ungenaue Identifikatoren können zu unzureichenden Übereinstimmungsraten und Ungenauigkeiten bei Haushaltsdemografien führen, was wiederum die zuverlässige Erreichung diverser Zielgruppen erschwert. Auch die Genauigkeit von Metadaten, insbesondere bei Details wie Ausstrahlungsterminen, ist entscheidend, um präzise Messungen zu gewährleisten.

Neue Chancen durch werbefinanzierte Modelle und Ad-Tech

Parallel zur Fragmentierung des Konsumverhaltens beobachten wir einen "rapid ascent" von kostenlosen, werbefinanzierten Video-on-Demand- (AVOD) und Free Ad-supported Streaming TV-Diensten (FAST). Ein erheblicher Anteil der Zuschauer nutzt diese Dienste, und auch im Abonnement-Video-on-Demand-Markt (SVOD) entscheiden sich immer mehr Nutzer für werbeunterstützte Tarife. Diese Entwicklung deutet auf eine hohe Werbetoleranz der Konsumenten hin, insbesondere wenn dies mit Kosteneinsparungen verbunden ist.

Diese neuen Werbeinventare werden programmatisch über Ad-Tech-Plattformen erworben, die eine direkte Integration mit der Dateninfrastruktur eines Unternehmens erfordern. Für nationale Einzelhändler bedeutet dies beispielsweise, dass ihre Marketingteams Kampagnen über eine Vielzahl von Apps hinweg zielgerichtet ausspielen müssen. Die Martech-Strategie muss dabei Echtzeit-Bidding-Daten verarbeiten, diese mit den Kundenprofilen des Unternehmens abgleichen und personalisierte Werbung ausspielen können.

Die Herausforderung für CIOs und Chief Data & Analytics Officers besteht darin, die Dateninfrastruktur so zu gestalten, dass sie diese komplexen Anforderungen erfüllen kann. Die Performance und Integration von Datenpipelines beeinflussen direkt die Effizienz der Werbung und die Kundenbindung. Dies erfordert eine Abkehr von der Verwaltung isolierter Datenströme hin zur Beherrschung von Aggregation und prädiktiver Analyse.

Kundenbindung und Personalisierung als Schlüssel

Die hohe Wechselbereitschaft der Konsumenten ("Churn"), insbesondere bei SVOD-Diensten, stellt eine weitere Herausforderung dar. Viele Abonnements werden nur für den Konsum spezifischer Programme abgeschlossen. Für Plattformen wird es daher entscheidend, diesen Churn vorherzusagen und relevante Folgeinhalte anzubieten. Dies ist eine Kernfunktion der Datenverarbeitung.

Eine Studie von PwC aus dem Jahr 2021 betonte bereits die Bedeutung der Kundenzentrierung. Konsumenten erwarten personalisierte Empfehlungen und eine einfache Bedienbarkeit. Über ein Viertel der Befragten fühlte sich von der Vielzahl der Angebote frustriert oder überfordert. Um dies zu vermeiden, müssen Streaming-Dienste ihre Empfehlungsalgorithmen weiterentwickeln, möglicherweise durch eine nahtlose Integration mit sozialen Medien und Gaming-Netzwerken. Die Personalisierung von Werbung ist ebenfalls entscheidend, da Konsumenten auch hier Relevanz erwarten.

Die Daten zeigen, dass relevante, visuell ansprechende, personalisierte und lokalisierte Videos, die über die richtigen Kanäle verbreitet werden, die höchste Resonanz erzielen. Um die Effektivität von Videoinhalten zu maximieren, ist es zunehmend wichtig, diese an die spezifischen Anforderungen unterschiedlicher Plattformen anzupassen. Auch die Lokalisierung zur Ansprache globaler Zielgruppen und die Optimierung von Videobeschreibungen und Untertiteln sind wachsende Trends.

Die Rolle von KI in der zukünftigen Videoproduktion

Die Produktion von Videos ist traditionell ein kostenintensiver und zeitaufwändiger Prozess. Dies stellt eine erhebliche Barriere für Unternehmen dar, die ihren Video-Content skalieren möchten. Hier kommt künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel, die die Videoproduktion demokratisieren und für eine breitere Masse zugänglich machen kann. KI-gestützte Tools ermöglichen es, Videos effizienter zu erstellen, zu lokalisieren und zu personalisieren, was zu erheblichen Zeit- und Kostenersparnissen führen kann.

In Zukunft wird die Videostrategie zunehmend datengesteuert sein. Generative KI wird eine wichtige Rolle bei der Erstellung von Marketingbotschaften spielen. Der Einsatz von KI in der Videoproduktion wird weiter zunehmen, da Unternehmen versuchen, ihre Inhalte effizienter und skalierbarer zu gestalten. Dies wird auch zu neuen und bisher ungekannten Videoformaten und Vertriebskanälen führen.

Fazit

Der Wandel der Videokonsumgewohnheiten hat weitreichende Implikationen für Unternehmen. Die Fragmentierung der Medienlandschaft und die Herausforderungen bei der Datenaggregation erfordern eine strategische Neuausrichtung in der Datenverwaltung und -analyse. Gleichzeitig eröffnen werbefinanzierte Modelle und fortschrittliche Ad-Tech-Lösungen neue Geschäftsmöglichkeiten. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Fähigkeit, Daten effektiv zu nutzen, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen und die Kundenbindung zu stärken. Die Integration von KI in die Videoproduktion wird dabei eine entscheidende Rolle spielen, um diesen Anforderungen gerecht zu werden und die Skalierbarkeit sowie Relevanz von Videoinhalten in einer sich ständig wandelnden digitalen Welt zu gewährleisten.

Bibliographie

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