Doch wie entscheidest du, ob dein neues Video ein Erfolg ist? Und wie lässt sich Erfolg bei Videoinhalten überhaupt definieren?
Die erste Antwort findest du im Video Analytics. Ein Analysesystem für Videoinhalte bietet dir wertvolle Insights darüber, wie deine Inhalte konsumiert werden, von wem sie konsumiert werden und wie sie zum Erreichen deiner Ziele beitragen.
Die zweite Antwort liegt in der Definition der richtigen Key Performance Indikatoren und in der Messung der relevanten Metriken. Nur so kann sichergestellt werden, dass Daten richtig interpretiert und nützliche Schlussfolgerungen gezogen werden können.
In diesem umfänglichen Ratgeber zum Thema Video Analytics schauen wir uns ganz genau an…
- welche Rolle Video Analytics in der Gestaltung und Ausführung einer Videostrategie spielt
- welche Video KPIs getrackt und analysiert werden sollten
- welche Use Cases für Video Analytics Sinn machen
- wie sich die Zukunft der Videoanalyse gestaltet
- und wie dich die movingimage Video Analytics bei der Analyse deiner Videos unterstützen
Was ist Video Analytics und warum ist es wichtig?
Die Messung und Analyse von Metriken ist ein wesentlicher Bestandteil einer erfolgreichen Videostrategie. Nur so bist du in der Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen und den richtigen Kurs für deine Kampagnen zu setzen.
Du kannst unzählige Stunden damit verbringen, ein Video zu planen, es zu drehen und jedes kleine Detail zu bearbeiten, bevor du es für deine Zielgruppe im Internet oder im Intranet deiner Organisation zur Verfügung stellst. Doch wenn du nicht die richtigen Metriken im Auge hast, wirst du nie erfahren, ob sich der Aufwand gelohnt hat.
Systeme für die Analyse von Videoinhalten bieten Unternehmen Echtzeiteinblicke in die Performance einzelner Videos und helfen dir auch dabei zu verstehen, wie deine Zielgruppe tickt und welcher Video-Content wirklich überzeugt.
Die Performance-Analyse für Videos misst verschiedenste Metriken, um mehr Kontext über den Konsum der Inhalte bereitzustellen. Der Fokus liegt dabei auf der Interaktion mit dem Video, wie auch auf Informationen zu den Zuschauer:innen.
Wichtige Metriken basieren dabei zum Beispiel auf der Performance, wie der Abspielrate, der Spielzeit, oder der Absprungrate, aber auch auf demografischen Daten, wie dem Alter oder dem Standort der Zuschauer:innen.
Eine weitere Art der Videoanalyse, die auch in Zukunft immer mehr an Bedeutung gewinnen wird, ist die sogenannte Video Content Analyse (VCA). Im Gegensatz zu der quantitativen Analyse der Performance Metriken, geht es bei der VCA um die Analyse der eigentlichen Inhalte eines Videos.
Heute findet die VCA vorwiegend Einsatz in den Bereichen der Sicherheit, zum Beispiel bei der automatisierten Auswertung der Aufzeichnungen von Sicherheitskameras. Auch in der Prozessüberwachung, beispielsweise in der maschinellen Fertigung, wird die VCA eingesetzt, um die Qualitätssicherung in Echtzeit zu gewährleisten und Probleme frühzeitig zu erkennen.
Diese beiden Formen der Videoanalyse profitieren von dem Einsatz von künstlicher Intelligenz. In der Performance-basierten Videoanalyse ermöglicht AI in einigen Anwendungsfällen bereits die Interpretation individueller Performance-Metriken, sowie das Aufzeigen bestimmter Zusammenhänge einzelner Metriken.
So kann beispielsweise hervorgehoben werden, dass die Absprungrate in bestimmten Videos besonders hoch ist, wenn sie nach 16:00 Uhr angesehen werden. Oder dass Videos besonders häufig geklickt werden, wenn die Spieldauer unter einer Minute liegt.
In der Video Content Analyse ermöglicht der Einsatz von AI heute schon viele interessante Use Cases, wie die Erkennung von bestimmten Objekten, Personen oder Orten, oder auch die automatisierte Katalogisierung von Inhalten, um diese zu einem späteren Zeitpunkt besser auffindbar zu machen.
Insbesondere im Kontext des sogenannten Deep Learnings entwickeln sich immer fortgeschrittenere Methoden, wie die Analyse von Emotionen, die für ein besseres Verständnis der Videoinhalte sorgen.
Diese Aufgaben erfordern jedoch noch erhebliche Rechenressourcen und eine ausgereifte Software-Infrastruktur. Während sich die Technologien und Algorithmen fortgehend weiterentwickeln, kann man in den kommenden Jahren noch viele weitere, interessante Anwendungsfälle erwarten.
Video KPIs: Key Performance Indicators und andere wichtige Metriken
Video-Metriken geben Aufschluss darüber, wie und von wem deine Videoinhalte konsumiert werden. In diesem Abschnitt stellen wir dir einige der wichtigsten KPIs für Videoinhalte vor und erläutern, was gemessen wird, wann es wichtig ist und was du tun kannst, um die Metriken zu optimieren.
Aufrufe (Plays)
Was sind Aufrufe?
Die Anzahl der Aufrufe gibt an, wie oft ein Video abgespielt wurde. Sie ist die einfachste Statistik für Videoinhalte und ein guter Indikator für Reichweite.
Gleichzeitig führt die Analyse der Videoaufrufe häufig zu falschen Schlussfolgerungen, da die Metrik nur angibt, dass ein Video abgespielt wurde, aber nicht etwa, von wem es gesehen wurde, ob es vollständig angeschaut wurde oder ob es überhaupt die Intention der Zuschauer:innen befriedigt.
Wie werden Aufrufe gemessen?
Aufrufe werden dann gemessen, wenn ein Video neu abgespielt wird. Einige Plattformen zählen Aufrufe erst, wenn ein Video mindestens einige Sekunden lang angesehen wurde.
Wie kann man Aufrufe verbessern?
- Teile dein Video mit deinem Publikum über E-Mail oder sozialen Medien
- Gestalte ein ansprechendes Thumbnail
- Gib deinem Video einen aussagekräftigen Titel
Abspielrate (Play Rate)
Was ist die Abspielrate?
Die Abspielrate eines Videos gibt an, wie oft ein Video abgespielt wurde. Im Gegensatz zu den Aufrufen wird die Abspielrate als Prozentsatz ausgedrückt. Damit ist die Abspielrate ein guter Indikator dafür, wie ansprechend oder relevant das Video ist.
Wie wird die Abspielrate gemessen?
Die Abspielrate errechnet sich aus der Anzahl der Aufrufe geteilt durch die Anzahl der Impressionen.
Wie kann man die Abspielrate verbessern?
- Gestalte ein ansprechendes Thumbnail
- Gib deinem Video einen aussagekräftigen Titel
- Füge Untertitel zu deinem Video hinzu
- Bette dein Video in relevante Seiten ein
Abspieldauer (Watch Time)
Was ist die Abspieldauer?
Die Abspieldauer gibt an, für wie lang ein Video im Durchschnitt angesehen wird. Die Abspieldauer ist ein Indikator dafür, ob dein Publikum vom Inhalt deines Videos gefesselt ist. Je höher die Abspieldauer, umso relevanter oder interessanter ist dein Inhalt.
Die Abspieldauer ist eine gute Metrik, um Probleme mit deinen Videoinhalten zu identifizieren. Wenn dein Video eine Minute lang ist, aber im Durchschnitt nur 20 Sekunden lang angeschaut wird, deutet das darauf hin, dass der Inhalt nicht die Erwartungshaltung deiner Zuschauer:innen erfüllt.
Wie wird die Abspieldauer gemessen?
Die Abspieldauer errechnet sich aus der gesamten Zeit, die ein Video angeschaut wurde. Oft wird die Abspieldauer als Durchschnittswert angegeben, für den die gesamte Spieldauer aller Aufrufe durch die Anzahl der Aufrufe geteilt wird.
Wie kann man die Abspieldauer verbessern?
- Teile relevante Inhalte
- Halte deine Videos kurz und fokussiert
- Erfülle die Erwartungen deines Publikums
- Analysiere, an welchen Stellen Zuschauer:innen abspringen
Abschlussquote (Completion Rate)
Was ist die Abschlussquote?
Die Abschlussquote gibt an, wie oft ein Video vollständig angesehen wurde. Die Abschlussquote wird als Prozentzahl angegeben und steht komplementär zur Abspieldauer für das Engagement mit deinem Video.
Wie wird die Abschlussquote gemessen?
Die Abschlussquote als Prozentsatz errechnet sich aus der Anzahl der vollständigen Videoaufrufe geteilt durch die Anzahl aller Videoaufrufe für ein Video.
Wie kann man die Abschlussquote verbessern?
- Teile relevante Inhalte
- Halte deine Videos kurz und fokussiert
- Kündige eine Überraschung oder Auflösung am Ende des Videos an
- Erfülle die Erwartungen deines Publikums
- Analysiere, an welchen Stellen Zuschauer:innen abspringen
Engagement
Was ist Engagement?
Die Engagement-Metriken geben an, wie und wie oft auf deinen Videoinhalt reagiert wird. Dabei geht es um Likes, Kommentare und das Teilen deines Videos. Kommentare und Likes bieten einen direkten Einblick in das Feedback deines Publikums, während das Teilen zur Viralität beiträgt.
Engagement ist auf jeder Plattform wichtig, aber besonders in den sozialen Netzwerken wirkt sich der Grad des Engagements auch auf die organische Reichweite aus.
Wie wird Engagement gemessen?
Engagement-Metriken werden in der Regel als Gesamtzahl aller Likes, Kommentare oder Teilungen angegeben. In manchen Fällen kann Engagement auch prozentual angegeben werde, indem die Zahl der Engagements durch die Gesamtzahl der Aufrufe geteilt wird.
Wie kann man Engagement verbessern?
- Fordere dein Publikum direkt zu Interaktion auf, zum Beispiel mit Fragen oder Abstimmungen
- Erstelle polarisierende Inhalte
- Zeige Persönlichkeit
Gleichzeitige Zuschauer:innen (Concurrend Viewers)
Was sind gleichzeitige Zuschauer:innen?
Die Zahl der gleichzeitigen Zuschauer:innen gibt an, wieviele Personen sich ein Video zur selben Zeit anschauen. Diese Metrik ist besonders relevant bei Livestreams, wenn Videoinhalte in Echtzeit übertragen und angesehen werden.
Wie werden gleichzeitige Zuschauer:innen gemessen?
Gleichzeitige Zuschauer:innen werden als Echtzeit-Metrik gemessen. Die Metrik gibt an, wieviele Zuschauer:innen zu einem bestimmten Zeitpunkt gleichzeitig aktiv sind oder aktiv waren.
Wie kann man die Zahl der gleichzeitigen Zuschauer:innen verbessern?
- Stelle eine stabile Streaming-Infrastruktur zur Verfügung, die hohe Zahlen von Zuschauer:innen unterstützt
- Teile einen Zeitplan der Live-Übertragung vorab mit deinen Zuschauer:innen
- Gestalte deine Live-Inhalte interaktiv und kurzweilig, um die Aufmerksamkeit zu halten
Klickrate (Click-Through Rate, CTR)
Was ist die Klickrate?
Die Klickrate misst den Prozentsatz der Zuschauer:innen, die auf den Call-to-Action deines Videos klicken.
Wie wird die Klickrate gemessen?
Die Klickrate für ein Video ergibt sich aus der Anzahl der Klicks auf den Call-to-Action geteilt durch die Anzahl der Aufrufe des Videos.
Wie kann man die Klickrate verbessern?
- Hebe die Vorteile hervor, die ein Klick auf den CTA für deine Zuschauer:innen bietet
- Experimentiere mit verschiedenen Formulierungen
- Stelle sicher, dass du die gewünschte Handlung auch richtig kommunizierst
Konvertierungsrate (Converion Rate)
Was ist die Konvertierungsrate?
Die Konvertierungsrate deines Videos misst den Prozentsatz der Zuschauer:innen, die ein definiertes Konvertierungsevent ausführen, nachdem sie sich ein Video angeschaut haben. Das kann zum Beispiel eine Bestellung in einem Onlineshop sein oder auch die Kontaktaufnahme über ein Kontaktformular.
So kann die Konvertierungsrate zeigen, wie sich deine Videos auf deine Unternehmensziele auswirken.
Wie wird die Konvertierungsrate gemessen?
Die Konvertierungsrate ergibt sich aus der Anzahl der Konvertierungen geteilt durch die Anzahl der Aufrufe des Videos.
Wie kann man die Konvertierungsrate verbessern?
- Stelle sicher, dass du in deinem Video auf die richtigen Landing Pages verweist
- Optimiere deine Videos für den jeweiligen Kanal
- Kommuniziere deutliche Vorteile
- Experimentiere mit verschiedenen Inhalten
Demografische Daten (Demographics)
Was sind demografische Daten?
Die demografischen Daten deines Videos geben dir Auskünfte über die Person, die sich ein Video anschaut. Dazu können die geografischen Standorte deiner Zuschauer:innen, die verwendeten Endgeräte, Informationen zu Alter oder Geschlecht oder auch Informationen zu Interessen gehören.
Demografische Daten helfen die dabei zu verstehen, ob du die richtige Zielgruppe mit deinen Inhalten erreichst. In Kombination mit den anderen KPIs ergeben sich so viele Möglichkeiten, um besser zu verstehen, wer wie mit deinen Inhalten interagiert.
Wie werden demografische Daten erhoben?
Informationen zum Standort oder dem Endgerät der Zuschauer:innen werden in der Regel durch die IP Adresse und den User Agent übermittelt. Informationen zur Person, wie das Alter oder das Geschlecht, werden oft durch Nutzerprofile gesammelt und gespeichert.
Wie kann ich die demografischen Daten verbessern?
- Stelle sicher, dass deine Videos richtig vermarktet werden und in allen relevanten Regionen verfügbar sind
- Experimentiere mit dem Targeting
- Teste neue Kanäle
Use Cases für Video Analytics in verschiedenen Abteilungen
Die Anwendungsfälle der verschiedenen Video Analytics Lösungen sind so vielfältig wie die Metriken, die sie tracken. Von der Optimierung von Marketingkampagnen, über das effektive Training von Sales Teams oder das Onboarding neuer Mitarbeitenden, bis hin zur Auswertung von virtuellen oder hybriden Veranstaltungen findet ein Video Analytics System in vielen Abteilungen eines Unternehmens großen Nutzen.
Video Analytics für Marketing Teams
Jedes Marketingvideo hat das Potential, der nächste virale Hit zu werden – oder total zu floppen. Die Erfolgsmessung der relevanten Video KPIs und ROIs bietet Marketing Professionals wertvolle Einblicke in die Performance ihrer Videokampagnen.
Besonders wenn Videos auf verschiedenen Plattformen platziert werden oder in den verschiedenen Schritten des Customer Acquisition Funnels eingesetzt werden, wird das Video Analytics Tool zur zentralen Informations-Quelle für ein vollumfängliches Reporting.
Marketers nutzen Video, um:
- Awareness für Produkte / Dienstleistungen zu generieren
- Conversions zu generieren
- Neue Kund:innen zu gewinnen
- Website Traffic zu generieren
- Vertriebsteams über neue Produkte / Features zu schulen
So denken Marketers über Videos:
- Sehen sich unsere Kund:innen unsere Videos gern an?
- Was sollte das nächste Thema für unsere Videos sein?
- Welches Videoformat hat den größten Impact?
- Nutzen unsere Sales Teams die neuen Videos?
- Ist unser Call-to-Action stark genug?
- Bleiben Zuschauer:innen über einen längeren Zeitraum mit unserer Marke in Berührung?
Diese Insights gewinnen Marketer durch Video Analytics:
- Welche sind die richtigen Videos für unsere Personas?
- Welche Inhalte resonieren mit unserer Zielgruppe?
- Welche Videos generieren besonders hohe Engagement / Reichweite?
- Welche Videos führen zur gewünschten Conversion – oder eben nicht?
- Wo wird das Kampagnenbudget am effektivsten eingesetzt?
Video Analytics für Sales Teams
Videos bieten Sales Teams wertvolle Möglichkeiten, ihre Vertriebsprozesse zu automatisieren, persönlichere Pitches für potentielle Neukund:innen zu teilen, und den Wissenstransfer auch in verteilten Teams zu ermöglichen.
Jedes Mitglied deines Vertriebsteams, von SDRs bis CSMs, profitiert von einer optimierten Videoverkaufsstrategie und von den Insights, die ein Video Analyse Tool bietet.
Sales Teams nutzen Videos, um:
- Die Aufmerksamkeit potentieller Leads zu gewinnen
- Kommunikationsprozesse zu skalieren
- Wissen innerhalb der Teams zu vermitteln
- Produktdemos durchzuführen
- Testimonials und Success Stories zu präsentieren
- Aus der Masse herauszustechen
So denken Sales Teams über Video:
- Welche Videos eignen sich am besten für den Nurturing-Prozess?
- Wie starte ich am besten die Unterhaltung mit neuen Leads?
- Welche Teile der Produktdemo sind besonders interessant? Welche nicht?
- Welche Trainingsmaterialien werden von meinen Kolleg:innen besonders häufig genutzt?
Diese Insights gewinnen Sales Teams durch Video Analytics:
- Wieviel Zeit verbringen Prospects mit unseren Videos?
- Bei welchen Themen springen Prospects ab?
- Werden die Trainingsmaterialien effektiv genutzt?
- Welche Funktionen / Services sind besonders ansprechend?
- Performen Videos besser als Text in der Ansprache?
Video Analytics für Human Resources
Video ist der große Trend in Personalabteilungen, und das aus gutem Grund! HR-Videos ziehen neue Mitarbeitende viel besser an und ermöglichen eine persönlichere Kommunikation mit der Belegschaft als es statischer Text jemals könnte.
Für viele People Teams gehören Videos schon zum festen Bestandteil der Kommunikation im Recruiting und Onboarding Prozess, wie auch für Trainings oder die Company Policies.
HR Teams nutzen Videos, um:
- Das Employer Branding zu stärken
- Mehr Reichweite für Stellenausschreibungen zu erreichen
- Neue Team Mitglieder zu begrüßen
- Onboarding-Prozesse zu automatisieren
- Gezielte Trainingspläne umzusetzen
- Management-Kommunikation zu erleichtern
So denken HR Teams über Video:
- Erreichen unsere Videos die richtigen Kandidat:innen?
- Wie kann ich unser Unternehmen als attraktiven Arbeitgeber positionieren?
- Lernen neue Mitarbeitende alles, was sie für ihre erfolgreiche Arbeit benötigen?
- Hat das Management die richtige Präsenz im Unternehmen?
Diese Insights gewinnen HR Teams durch Video Analytics:
- Wie viel Zeit verbringen Teams / Personen mit den Trainingsinhalten?
- Welche Personen zeigen Interesse an dem Unternehmen?
- Wie konsumieren Mitarbeitende Unternehmensupdates?
Video Analytics für Event Teams
Der Wandel in der Eventindustrie bringt viele Veranstaltungsformate in das digitale Zeitalter. Neben simplen “One-to-Many“ Livestreams sind nun auch virtuelle oder hybride Veranstaltungsformate ein fester Bestandteil der Eventstrategie vieler Unternehmen.
Für Veranstalter:innen und Organisator:innen eröffnen sich damit ganz neue Möglichkeiten, um die Performance und den Erfolg einer Veranstaltung in Echtzeit zu messen, sie zu optimieren und zukünftige Veranstaltungen entsprechend zu adaptieren.
Event Teams nutzen Video, um:
- Veranstaltungen zu streamen
- Maximale Reichweite zu ermöglichen
- Veranstaltungen effektiv zu bewerben
- Inhalte auch nach der Veranstaltung zugänglich zu machen
So denken Event Teams über Video:
- Wie kann ich Inhalte gestalten, um allen Teilnehmenden ein positives Erlebnis zu bieten?
- Wie kann ich mehr Anmeldungen für meine Veranstaltungen generieren?
Diese Insights gewinnen Event Teams durch Video Analytics:
- Welche Inhalte / Speaker:innen / Themen sind gefragt?
- Wieviel Reichweite konnte ich generieren?
- Wieviele Teilnehmende waren zur selben Zeit aktiv?
- Wie performen die Aufzeichnungen gegen die Live-Veranstaltung?
Die Zukunft der Video Analyse: AI-basierte Video Content Analysis (VCA)
Die performance-basierte Video-Analyse ermöglicht tiefe Einblicke in die Art und Weise des Konsums von Videoinhalten. Ein anderes Feld der Video-Analyse liegt in der Auswertung des tatsächlichen Inhalts eines Videos.
Die sogenannte Video Content Analysis (VCA) konzentriert sich dabei auf die Extraktion von Metadaten aus Videorohmaterial. Diese Daten können in Anwendungen wie Suche, Kategorisierung, Zusammenfassung und Ereigniserkennung verwendet werden.
In der Video Content Analyse werden Bild- und Audiodateien in sinnvolle Elemente umgewandelt. Die Analyse basiert auf Algorithmen, die Videos verarbeiten, um eine spezifische Aufgabe zu erfüllen. Besonders in den Bereichen der Sicherheit und der Prozessoptimierung und –automatisierung gibt es viele Anwendungsgebiete der Video Content Analyse.
In immer mehr Szenarien kommt auch künstliche Intelligenz zum Einsatz, um die Qualität und Effizienz der Analyse zu stärken. In diesen Fällen spricht man auch von intelligenten Video Analytics.
Die Analyse von Videoinhalten hat sich in den vergangenen Jahren stark weiterentwickelt und ermöglicht schon heute die Erfassung, Identifizierung und Katalogisierung von Gesichtern, Farben und verschiedensten Objekten wie Nummernschildern oder Fertigungsgütern.
Zu den Top Anwendungsgebieten der Video Content Analyse gehören:
Objekterkennung
Die Objekterkennung dient der Identifizierung und Kategorisierung von Objekten in einem Video. So kann zum Beispiel bestimmt werden, ob in einem Video ein Auto oder eine Getränkeflasche zu sehen ist
Formerkennung
Die Formerkennung analysiert Formen in einem Video. Diese Funktion dient häufig zur Unterstützung der Objekterkennung.
Bewegungserkennung
Mit der Bewegungserkennung können relevante Bewegungen innerhalb eines Videos identifiziert werden, zum Beispiel um auf Einbrüche oder andere unerwartete Ereignisse hinzuweisen.
Gesichtserkennung
Auch die Gesichtserkennung spielt eine essenzielle Rolle in vielen Sicherheitssystemen. Sie ermöglicht die Erkennung, aber auch die Unterscheidung von Gesichtern.
Video Tracking
Diese Funktion dient der Bestimmung des Standorts oder der Positionen von Personen oder Objekten in einem Video in Bezug auf ein externes Referenzgitter.
Das Aufregendste an der KI-gestützten Videoanalyse ist, dass sie kontinuierlich weiterlernt, wodurch sie immer besser wird. Denn je mehr Videomaterial den Algorithmen für Machine Learning zur Verfügung steht, desto genauer werden sie bei der Erkennung von echten und falschen Signalen. Mit der konstanten Weiterentwicklung der Algorithmen, wie auch der genutzten Hardware, werden in der Zukunft auch deutlich komplexere Anwedungsfälle möglich sein.
Use Cases für Video Content Analysis in verschiedenen Industrien
Die häufigsten Anwendungsgebiete von fortgeschrittener Video Content Analyse liegen momentan in den Bereichen der Sicherheit: Die Erkennung von Störfällen, Einbruchserkennung, Verkehrsüberwachung, Personenzählung, Gesichtserkennung, und vieles mehr. Doch auch darüber hinaus entwickelt sich die Video Content Analyse in vielen Industrien zu einem essentiellen Bestandteil der Prozessoptimierung.
Video Analytics im Einzelhandel
Retail Unternehmen können AI-gesteuerte Video Content Analysen nutzen, um Abläufe zu optimieren und das Erlebnis der Kund:innen zu verbessern, ohne dabei weitere Personalkosten oder Betriebskosten zu erzeugen.
Die Videoanalyse liefert Empfehlungen für bessere Checkout-Strategien und optimales Warteschlangenmanagement. Ebenso kann eine automatisierte Personenzählung mehr Informationen über das Verhalten und Erlebnis der Einkäufer:innen bieten, etwa an welchen Auslagen besonders viel Zeit verbracht wird, oder wie sich verschiedene Kohorten von Einkäufer:innen in ihrem Verhalten unterscheiden.
Video Analytics in der Herstellung und Logistik
Der Einsatz von Video Analytics entlang der Lieferkette ermöglicht Unternehmen aus den Branchen der Herstellung und Logistik eine völlig neue Art der Überwachung und Kontrolle von Sicherheitsmaßnahmen und der Optimierung von Prozessabläufen, ganz zum Vorteil von Unternehmen und Kund:innen.
So können intelligente Kameras in Kombination mit Video Analytics einzelne Waren und ihren Zustand erfassen, und somit die Verwaltung großer Lagerbestände streamlinen. Darüber hinaus können Business-Intelligence-Anwendungen, die auf einer intelligenten Kamera laufen, Ausfallzeiten reduzieren, indem sie potenzielle Unterbrechungen oder Produktionsstaus vorhersehen und das Personal in Echtzeit informieren, so dass es sofort Maßnahmen ergreifen kann.
Während des gesamten Herstellungs- und Versandprozesses können intelligente Kameras dabei helfen, den Zustand der Verpackungen entlang der gesamten Lieferkette zu überwachen und offene oder beschädigte Kartons zu erkennen, was eine automatische Erkennung eines der wichtigsten Probleme in der Logistik ermöglicht.
Video Analytics im Finanzwesen
Videoanalysesoftware ermöglicht es Banken und Finanzinstituten, die Sicherheit und das Situationsbewusstsein zu erhöhen. Dazu können bestehende Überwachungssysteme genutzt werden, um proaktiv in Echtzeit auf Ereignisse hinzuweisen oder Videos zu durchsuchen oder zu filtern, nachdem sich ein Vorfall ereignet hat.
Mit der Analyse von Gesichtserfassungen lassen sich zudem aussagekräftigere Fälle für Sicherheitsbehörden erstellen und Vermögenswerte besser schützen. Auch lassen sich potentiell Informationen zu demografischen Daten generieren, indem das Geschlecht und ungefähre Alter einer Person bestimmt wird. Dies hilft den Finanzinstituten bei der gezielten Ausrichtung ihrer Marketingmaßnahmen und der Anpassung des Kundenerlebnisses.
Video Analytics Software von movingimage
Mit movingimage Analytics steht dir ein Tool für übersichtliche und intuitive Statistiken zur Verfügung. Es ermöglicht dir nicht nur die Performance deiner Videos zu tracken, sondern auch zu verstehen, wie deine Zielgruppe tickt und welcher Video-Content wirklich überzeugt.
Analysiere deine Video Performance in Echtzeit
Kombiniere deine Daten, ermittle Durchschnittswerte und nutze Dimensions, um deine KPIs im Auge zu behalten und Erfolge sichtbar zu machen. Du kannst beispielsweise Video Plays, Unique Users oder die durchschnittliche Wiedergabezeit messen.
Lerne deine Zielgruppe besser kennen
Nur wenn du deine Zuschauenden richtig kennst, kannst du lernen deinen Video-Content zu optimieren. Tracke auf welchen Devices die Videos angeschaut werden, wie mit deinen Videos interagiert wird und von wo aus dein Publikum zuschaut.
Generiere unendlich viele Reportings
Konfiguriere eine unbegrenzte Anzahl an Reportings und entscheide, an wen und wie oft sie automatisch per E-Mail verschickt werden. Dadurch sparst du kostbare Zeit.
Setze dein Video-Budget effizient ein
Welche Videos haben gut performt und welche nicht? Anhand der Insights zu vergangenen Kampagnen kannst du lernen, dein Video-Budget optimal zu nutzen. Übersichtliche Dashboards und automatisch versendete Reportings vereinfachen zudem deinen Alltag.
