人工智能对视频行业的未来有多重要？

视频行业已经从不惜一切代价追求增长的思维模式转变为以留存率、参与度和盈利能力为核心的行业。显然，人工智能凭借其能够实现更高自动化程度和效率以及更高水平的用户满意度的能力，将成为未来发展的核心。无论是展示观众意想不到的内容，改进广告定位，还是实时悄悄调整用户界面以适应用户行为，人工智能都将成为驱动观看体验的幕后引擎。

然而，尽管人们对使用人工智能增强分析的需求强劲，但其应用仍然相对初级。根据 Accedo 与沃顿商学院 Serguei Netessine 教授合作开展的一项新研究，尽管视频服务商认识到人工智能数据分析在推动个性化、预测客户流失和提升用户参与度方面的潜力，但如何从数据中获取最大价值仍然是一项挑战。视频提供商通常难以将原始数据转化为有意义的、可操作的洞察，许多公司正押注人工智能来帮助他们实现这一目标。

当前状况

从理论上讲，有了正确的数据，人工智能将赋能服务，优化观看体验，定制用户体验 (UX) 和用户界面 (UI) 的方方面面，预测潜在的客户流失风险，提高内容的可发现性，并实现数据驱动的决策。但实际上，很少有视频提供商能够达到这种复杂程度。

视频服务通常会收集各种观看者数据点，包括流媒体性能、内容消费、服务质量、应用行为和用户引导等方面的数据。其中，流媒体服务将内容消费分析列为最重要的因素，而令人惊讶的是，服务质量分析却被列为最不重要的因素。鉴于用户留存率和满意度不仅取决于内容的相关性，也取决于质量，这一点尤为引人关注。研究还发现，大多数流媒体服务都会实时收集和报告数据，尽管并非所有提供商都已达到这一成熟度。此外，只有 27% 的流媒体服务使用预测分析来预测用户行为和趋势。

分析工具生态系统仍然碎片化。研究发现，流媒体服务使用各种第三方分析工具，其中 Google Analytics 占据领先地位，其次是 Adobe、Conviva、NewRelic、JUMP 等。许多服务还依赖内部系统或供应商提供的专有工具。使用不同的工具，加上数据有时不一致且彼此孤立，带来了巨大的问题。如果没有统一、一致且可靠的数据，数据可信度就会受到削弱，基于数据做出的决策即使并非不可能，也将面临挑战。这对于视频服务来说是一个真正的问题，尤其是在高管可能更多地受外部市场预期而非内部洞察影响的情况下。

数据是基础

人工智能的优劣取决于输入的数据。只有基础数据可靠，才能提供高质量的洞察，帮助视频服务优化观看体验并提升参与度。因此，数据应该被视为战略资产，而不是用户交互的副产品。如果数据集不一致、存在差异或过时，无论算法多么先进，都无法提供正确的结果。相反，它可能会适得其反。它最终可能会通过提供糟糕的推荐、不相关的广告、无效的个性化或脱节的用户体验/用户界面 (UX/UI) 来赶走观众。正因如此，数据清理和验证流程对于有效应用人工智能进行数据分析至关重要。

一旦数据基础到位，人工智能驱动的分析将为视频服务带来巨大的潜力。预测分析可用于预测和防止客户流失，识别低效的盈利策略，以及识别收入流失，例如欺诈活动和未经授权的账户共享。此外，人工智能驱动的推荐系统可用于深入挖掘个人用户偏好、观看行为和情境数据，从而为每位观众呈现量身定制的内容。对于广告支持服务而言，人工智能驱动的广告定位、投放优化和受众细分都被视为具有巨大潜力来提高投资回报率的领域，但前提是基础数据可靠。

入职流程是另一个有待通过增强人工智能驱动的数据分析进行改进的领域。正如研究中所指出的，视频服务已经利用数据分析来简化注册流程或识别入职过程中的摩擦点。如果能够通过实施更完善的入职和转化人工智能驱动的分析来进一步改进这一流程，视频服务将受益于可衡量的转化率提升。如果数据洞察得到深思熟虑地应用，即使是微小的调整也能产生显著的影响。