USD 0.88 btc 50661.37
facebook
twitter
instagram
linkedin
Žurnāls
Abonē žurnālu
Piesakies iknedēļas jaunumiem

Pierakstieties uz svarīgākajiem biznesa un tehnoloģiju materiāliem Latvijā

USD 0.88 btc 50661.37
Tehnoloģijas 25. Februāris 2020

No stūrgalvja līdz baudītājam

Forbes

Baltic edition

“Tet” sadarbībā ar Latvijas Universitāti (LU) izstrādājis lielajos datos balstītu televīzijas skatītāju profilēšanas algoritmu, kas ļaus efektīvāk plānot TV saturu un reklāmu izvietojumu, kā arī nākotnē piedāvāt personalizētas reklāmas, informēja uzņēmumā.

Projekta īstenošanai tika veikts Latvijā līdz šim lielākais iedzīvotāju pētījums, kurā tika iesaistīti datu zinātnieki, matemātiķi, ekonometrijas un psiholoģijas pētnieki, kopumā aptaujājot 12 000 mājsaimniecības visā Latvijā un ievācot aptaujas informāciju par vairāk nekā 30 000 personu interesēm un hobijiem.

“Nozares mērķis ir nākotnē piedāvāt TV skatītājiem personalizētu saturu un pozitīvu skatīšanās pieredzi, līdzīgi kā tas šobrīd ir interneta vidē. Pēdējās desmitgadēs tika operēts ar statistiku un pieņēmumiem, bet nākamajam attīstības posmam piedāvājam “lielajos datos” (“Big data”) un datizracē  (“data mining”) balstītas zināšanas un risinājumus, no kā ieguvēji būs gan TV skatītāji, gan reklāmdevēji, gan arī paši mediji,” norādīja “Tet” valdes priekšsēdētājs Juris Gulbis.

“Līdz šim tirgū pieejamie TV auditorijas pētījumi nesniedz pilnīgu informāciju par TV skatītājiem. Tāpēc šī projekta uzdevums bija radīt risinājumu, kas spēs  ar 1 minūtes precizitāti pateikt, kādā laikā, iekārtā un kādu saturu TV auditorijas pārstāvis skatās. Turklāt šobrīd risinājums ļauj analizēt ne tikai TV, bet arī mazo ekrānu auditoriju, kas saturu patērē datoros, planšetēs un viedtālruņos,” skaidroja Gulbis.

Jau šobrīd aptuveni 15% no visiem “Tet” TV skatītājiem patērē saturu mazajos ekrānos, un tendence ir strauji augoša.

Projekts tika realizēts divos posmos – sākumā no reāliem interaktīvās televīzijas skatīšanās datiem bija nepieciešams identificēt skatītāju grupas, kas aizņēma 250 dienas. Otrajā posmā tika veikta skatītāju anketēšana.

“Šī ir lielāka televīzijas skatītāju anketēšanu Latvijā – 12 000 mājsaimniecību aptaujās tika iegūta informācija par vairāk nekā 30 000 respondentiem, viņu interesēm un hobijiem. Tādējādi ieguvām datu bāzi par astoņiem skatītāju klasteriem, katra klastera interesēm un personības iezīmēm. Pēc tam izveidojām algoritma moduļus, kas savieno abas daļas,” skaidroja LU pētnieks un datu zinātnieks Aldis Ērglis.

Aptaujātie respondenti tika iedalīti vairākās grupās pēc dažādiem demogrāfiskiem rādītājiem. Pateicoties lielam respondentu skaitam katrā no grupām, bija iespējams atrast sakarības iedzīvotāju TV skatīšanās paradumos un interesēs, kas ļauj ar augstu precizitāti attiecināt iegūtos rezultātus uz visiem Latvijas TV skatītājiem.

Apkopojot rezultātus, pētnieki izveidoja astoņus dzīvesstila un personības klasterus: “Klusējošais vairākums”, “Līdzsvarotie profesionāļi”, “Atbildīgie hedonisti”, “Dzīves baudītāji”, “Kontrolējošie egoisti”, “Vienaldzīgie stūrgalvji”, “Noslēgtie vienpatņi” un “Trauksmainie vientuļnieki”. Katrai grupai ir savas raksturīgas īpašības un pastiprinātas intereses par konkrētām tēmām. 

Algoritma iespējas būs īpaši noderīgas tiem, kam ikdienā ir nepieciešams sasniegt konkrētu auditoriju – televīzijām un reklāmdevējiem. “Algoritms ļaus televīzijām un reklāmdevējiem efektīvāk  un mērķtiecīgāk komunicēt ar auditoriju. Visvairāk tas attiecas uz mediju aģentūrām, televīzijas satura plānotājiem un uzņēmumiem, kas izvieto vai vēlas izvietot reklāmas televīzijā,” uzsvēra “Tet” jaunu biznesu attīstības vadītāja Darja Nipere. Algoritma izstrāde ir tikai viens no soļiem, jo projektam ir liels attīstības potenciāls.

“Algoritms joprojām ir jāpilnveido, ko plānojam darīt kopā ar nozares pārstāvjiem, lai gala risinājums būtu tiešām vērtīgs un efektīvs. Tam būs jāmācās, lai apgūstu jaunas prasmes un iemācītos noteikt skatītāju intereses vēl precīzāk. Līdzīgi kā ir ar robotu treneriem, “Tet” plāno nozīmēt darbiniekus, kas ikdienā strādās ar algoritmu un to pilnveidos. Tas savukārt ļaus nākotnē attīstīt arī personalizētās televīzijas reklāmas,” turpināja Nipere.  

...

Next page

Piesakies iknedēļas jaunumiem