TV : pourquoi la « programmation personnalisée » sera la prochaine étape

Sur 5 heures de leur temps libre, les Français passent la moitié devant un écran, soit en moyenne un peu plus de deux heures par jour devant la télévision et 33 minutes sur Internet. Nous consommons d’ailleurs nos contenus de diverses manières, en jonglant entre plusieurs appareils pour compléter nos expériences de visionnage.

Dans ce contexte, il est donc plus important que jamais de pouvoir partager du contenu pertinent avec les spectateurs au bon moment et au bon endroit, ce qui incite les médias à se montrer innovants et à imaginer la manière dont ils  pourraient améliorer et simplifier l'expérience utilisateurs. C'est pour ces raisons que la prochaine évolution de la vidéo sera sans aucun doute l'apparition de la télévision personnelle; le concept de 'Me TV’ qui propose une programmation personnalisée, optimisée pour chaque spectateur selon l'écran, le moment et le lieu.
Les données sont le cœur de l’architecture de la Me TV car elles lui permettent de proposer des contenus personnalisés et choisis  intelligemment.

Le potentiel d’une mine de données pour une programmation personnalisée

La compréhension du consommateur de contenus vidéos et les données analytiques de comportement  vont être des éléments clés pour la mise en œuvre des futures expériences de consommation télévisuelle personnalisables –à l’image des services  déjà en développement chez  Netflix, basés sur une  compréhension très aboutie de leurs  abonnés. Car désormais les spectateurs veulent un contenu de qualité qui colle parfaitement à leurs goûts, quelle qu’en soit la provenance.
Pour arriver à de réelles expériences 100 % personnalisées, il faudrait que la technologie de programmation traite et analyse la consommation de tous les contenus vidéo au moment où ils sont regardés par le spectateur, indépendamment de leur nature, qu’il soit préenregistré ou diffusé en direct.
Pour rendre possible ce type de programmation personnalisée, il faut être en mesure d’extraire la valeur du gisement que représentent les données complexes fournies par les services Cloud - des données qui vont bien au-delà de celles qu’offraient jusqu’à présent les guides électroniques des programmes (EPG) et la programmation basique  des contenus. Les médias devront prendre en compte la dimension «Big Data» - tout comme les spécialistes des mesures d’audience TV sont en train de le faire (Nielsen, ou encore Ipsos par exemple, utilisent le Big Data pour mesurer les habitudes de consommation de la télévision via les applications mobiles et autres formats numériques).
Nous pouvons donc nous attendre à voir les médias et éditeurs favoriser la programmation individuelle en utilisant des informations de base sur le mode de visualisation d'un utilisateur, depuis le lieu jusqu’au type de terminal, en passant par la taille de son écran et la typologie de contenu.
De plus - si l’utilisateur leur en donne l'autorisation – ils pourront améliorer encore cette expérience en   ajoutant ses préférences sur la base de l'analyse d'information partagée, qu’elle vienne de l'API Netflix ou de l'API Facebook Graph.

La programmation dynamique dessine de nouvelles opportunités de fidélisation

Les consommateurs manifestent de plus en plus leur désir de liberté dans le choix des contenus qu’ils visionnent,  il ne fait donc aucun doute que les expériences personnalisées façonneront la télévision de demain. Mais l'idée de créer une chaine unique pour chaque spectateur va à l'encontre de la composition traditionnelle du monde du divertissement.
Bien que les aspects techniques du puzzle 'Me TV’ soient déjà opérationnels chez la plupart des éditeurs, le modèle de programmation 100 % personnalisée leur impose ce défi : supprimer, rafraîchir ou réviser intégralement le contenu existant et leurs stratégies de monétisation ? – Ce n’est pas une mince affaire,  le succès de cette entreprise dépendra de l’efficacité de l’analyse de la consommation de vidéo :  évaluer le niveau de popularité, de pertinence et d’engagement vis-à-vis du contenu.
Il est essentiel pour les éditeurs et médias de saisir cette opportunité unique d’interagir de manière sélective avec le spectateur. Ce modèle permet en effet à l'éditeur d’accentuer le contrôle sur la façon dont la publicité et la promotion sont assurées. Le modèle de programmation dynamique, par exemple, peut supporter des contenus de longueurs irrégulières. Quelle importance me direz-vous ? Cela signifie que non seulement un éditeur peut insérer des pubs entre les contenus, ou sur des points de repère spécifiques au sein même d'un programme – mais ils peuvent également ajuster la fréquence, la durée, et l’endroit de l’annonce tout au long de l'expérience vidéo globale.
L’optimisation de l’analyse des données spectateurs permet un ciblage publicitaire plus pertinent et représente une opportunité d’interaction plus poussée pour les éditeurs avec leurs utilisateurs.
Si un éditeur peut repérer le fait qu’un utilisateur est passé de son PC à sa tablette pour lire une vidéo, par exemple, il peut alors lui offrir la programmation la plus adéquate à une consommation mobile – une programmation de plus courte durée, par exemple, ou optimisée pour les connexions 3G.
Finalement, les éditeurs de contenus et les médias doivent prendre conscience que la télévision personnelle représente une occasion unique pour eux de maximiser leurs atouts clés - tout en stimulant la fidélisation  et la satisfaction des besoins individuels du spectateur.

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