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Content-Monetarisierung fern linearer Grenzen

Content-Monetarisierung fern linearer Grenzen

Rechte, Inhalte und Big Data werden gerne als Gold-Standard der digitalen Welt bezeichnet. Doch ohne die Strukturen und die Management-Systeme, die die Rechte, Inhalte und die gewonnenen Erkenntnisse über die Zuschauer ordnen, verteilen und als bezahlten Content erlebbar machen, ist nichts gewonnen. Beim BITKOM NewTV Summit 2015 machte das Christian Schneider, VP Corporate Sales der arvato Systems S4M GmbH, in seinem Vortrag „Building Bridges. Content-Monetarisierung fern linearer Grenzen: fünf Erfolgsfaktoren aus der Praxis“ deutlich.

Für den kanadischen Medienkonzern Rogers Media hat Arvato ein Media-Access-Management-System eingerichtet – das Backbone eines jeden modernen Medienunternehmens, so Christian Schneider – mit dessen Hilfe der Konzern seinen Multimedia- und Fernseh-Deal mit der Kanadischen Eishockey-Liga NHL für die Saison 2014/15 monetarisieren konnte. Zunächst sicherte sich Rogers sämtliche Rechte an den Spielen, Logos, Spielern usw. auf allen Plattformen, in jeder Form – etwa Ausschnitte, Catch-up, Syndizierung – und in allen Sprachen. Eine vielleicht übertrieben erscheinende, allumfassende Rechteklärung ist umso wichtiger, als dass unbedingt eine unerwartet auftauchende kleinteilige Rechteklärung in Detailbereichen vermieden werden muss, die schnell sehr kosten- und zeitintensiv werden kann. Rogers sublizensierte nach Vertragsabschluss Spiele für das Programm ‚Hockey Night in Canada‘ und den ‚Cup Final‘ an den Sender CBC und die französischsprachigen Multimedia-Inhalte an TVA, einem privaten Regionalsender in der Provinz Quebec.

„Für die Monetarisierung hat Rogers ein zentrales Lifecycle-Management eingerichtet, in dem Akquisition, Konditionen, Verwertung, Integration, Abrechnung und Analyse zusammengefasst sind“, berichtet Christian Schneider und unterstreicht, dass ein solches System in der Lage sein muss ohne zusätzlichen Aufwand auf jede Anforderung zu reagieren, etwa die individuelle Rechteverwaltung der verschiedenen Vereine.

Die nächste Herausforderung ist die Organisation und Verteilung der Inhalte. Prinzipiell hat sich hier nichts verändert, jedoch hat sich die Menge der Inhalte durch die parallele Übertragung verschiedener Kamerafeeds drastisch erhöht. Im Grunde kann jeder Spieler seine eigene Kamera haben, die ihn permanent begleitet. Demnächst kommen noch Feeds von Helmkameras hinzu, die bei der NHL kurz vor der Einführung stehen. Inhalte werden beim Sport prinzipiell in Echtzeit gesendet. Kommt es zur Wiederholung bestimmter Spielzüge, kommt heutzutage eher Anforderung an Rechenleistung und Bandbreite hinzu, da dies ja zusätzlich zum weiter laufenden Spiel und der weiterlaufenden Spezial-Streams angeboten wird. Hinzu kommt die Generierung von Metadaten, ohne die eine effiziente und sinnvolle Verwertung der Inhalte nicht möglich ist. Gerade bei der Erstellung von Clips, Highlights oder Playbacks werden sie benötigt und natürlich auch für Archiv-Zugriffe und die Erstellung von Statistiken, der dazugehörigen Bilder sowie Best-ofs, Saisonrückblicke und so weiter.

Bei der Monetarisierung, so Schneider, sind der Fantasie keine Grenzen gesetzt. Neben Abonnements und herkömmlicher Werbung kann via Cross Media Advertising Sales die Werbung, gemäß den Wünschen der Kunden, auf bestimmte Plattformen und entsprechend der angestrebten Werbekundenmilieus verteilt werden.

Zuerst jedoch muss der Kunde aber an den Inhalten interessiert werden. Hierfür gibt es das ‚Customer Experience Management‘, mit dessen Hilfe relevante Inhalte und Produkte genauso dargestellt werden können wie Inhalte personalisiert. So entsteht eine personalisierte Erfahrens- und Erlebniswelt für den Nutzer. Dies muss weitestgehend automatisch durch selbstlernende Systeme erfolgen, um die notwendige Effizienz zu erhalten. Dafür wiederum ist es nötig die gesammelten Daten auch richtig auszuwerten, neu zu ordnen und zu interpretieren. „Big Data muss in Smart Data verwandelt werden“, erklärt Christian Schneider. „Das heißt: aus dem Datenberg müssen jene Daten heraus gezogen werden, mit denen sich die relevanten Entscheidungen treffen lassen.“ Dies ist die wahre Aufgabe der Zukunft. Denn aus dem großen Berg jene Daten heraus zu lesen, die das eigene Geschäftsmodell nach vorne bringen, ist noch längst nicht so ausgereift, wie es uns die Kritiker glauben machen wollen.

Thomas Steiger

MB 5/2015

© Baganz 

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