Wat is Streaming Analytics en waarom is het belangrijk?
Laatst bijgewerkt: 26 januari 2023
Streaming analytics is het proces van het verzamelen, analyseren en presenteren van gegevens over streaming mediaconsumptie. Deze gegevens bieden waardevolle inzichten in hoe gebruikers toegang krijgen tot en omgaan met streaming content. Het kan u helpen om de gebruikerservaring te verbeteren en uw contentformaten, programmering, publicatie en levering te optimaliseren.
Waarom hebben we Streaming Analytics nodig?
Het doel van streaming analytics is om informatie te verschaffen over hoe streaming content wordt geconsumeerd. Deze gegevens kunnen worden gebruikt om de prestaties van individuele video's, evenementenstreams, televisiekanalen en radio-uitzendingen te volgen. Daarnaast kan het helpen om algemene trends en patronen in streaming consumptie te begrijpen. Deze informatie is waardevol voor verschillende doeleinden, waaronder het identificeren van populaire inhoud, het optimaliseren van de service, het afstemmen van het content delivery network (CDN) en het verbeteren van de gebruikerservaring.
Er zijn veel verschillende soorten gegevens die kunnen worden gepresenteerd over streaming verbruik. En de meest voorkomende gegevens hangen af van de specifieke behoeften en doelen van het bedrijf of de organisatie. Enkele van de meest voorkomende gegevens die worden gepresenteerd over streaming consumptie zijn het aantal kijkers, de populairste titels, de duur van de streams, de apparaten en platforms die worden gebruikt en de geografische locaties van de kijkers.
Naast deze basisgegevens kan streaming analytics meer gedetailleerde informatie geven over trends en de gebruikerservaring. Bijvoorbeeld de gemiddelde bitrate van de streams, de bufferingspercentages en de uitvalpercentages. Deze gegevens kunnen worden gebruikt om potentiële problemen met de streaming service te identificeren, zoals netwerkcongestie of afspeelfouten. U kunt ze ook gebruiken om corrigerende maatregelen te nemen om de gebruikerservaring te verbeteren.
Over het algemeen is streaming analytics een belangrijk hulpmiddel dat je helpt inzicht te krijgen in engagement, trends en prestaties, zodat je je bedrijf en je aanbod kunt optimaliseren.
Streaming Analytics op Jet-Stream
Jet-Stream gebruikt cloud en CDN logs om de gegevens te verzamelen. Deze gegevensbron is betrouwbaarder gebleken dan gegevens van de client, omdat die gegevens kunnen worden gemanipuleerd of geblokkeerd door advertentieblokkers, trackerblokkers of firewalls. Client-side gegevens kunnen ook worden onderschept, gelekt of gedeeld met ongewenste derden. Jet-Stream voorkomt dit en garandeert 100% gegevensvastlegging.
Jet-StreamDe elastische analysemotor verzamelt logbestanden in realtime en verwerkt deze gegevens om werkelijke weergavesessies weer te geven, in plaats van kale manifesten en video chunkverzoeken. 100% van de gegevens wordt geanalyseerd, voor een hogere nauwkeurigheid in vergelijking met het bemonsteren en schalen van gegevens.
Wat zijn de voordelen van Jet-Stream Real-Time Analytics?
De gegevens worden op meerdere niveaus gepresenteerd aan Jet-Stream Cloud-gebruikers. Allereerst wordt het verkeersgebruik geanalyseerd en gepresenteerd in het portaal en deze gegevens worden beschikbaar gesteld via de API. Aangezien 100% van de gegevens wordt vastgelegd en 100% van de gegevens wordt geanalyseerd, is dit een betrouwbare bron van verkeersgebruik. Zonder afhankelijk te zijn van derden voor het verzamelen of verwerken van de gegevens.
Ten tweede wordt er een intuïtieve interface voor statistieken gepresenteerd, waar alle belangrijke gegevens in realtime per periode worden gepresenteerd. Totaal aantal kijkers, populairste video's en livestreams, aantal kijkers, gemiddelde kijktijd, populairste apparaten en populairste regio's. De gegevens zijn beschikbaar via een API voor verdere verwerking.
Ten derde wordt een meer geavanceerde analysesuite gevoed met dezelfde gegevensset. In dit portaal kun je diep in sessies duiken, trends bekijken en rapporten genereren. Deze suite biedt ook een API voor verdere verwerking.
Ten vierde is toegang tot geaggregeerde en verwerkte bronlogs beschikbaar als een real-time feed. U kunt dus uw eigen analysediensten of die van derden integreren voor geavanceerde verwerking en analyse.
Een goed voorbeeld van geavanceerde gegevensverwerking is voor SVOD-diensten die deze gegevens gebruiken om het aantal totale kijkminuten per maand per contentaanbieder te berekenen. Zo kunnen de inkomsten worden verdeeld op basis van de populariteit van de inhoud.
Wil je meer weten over onze streaming analytics tool? Bekijk de vooraf opgenomen demo!