Analýza internetového videoobsahu a jeho publika 1

Zobrazit rozvrh

Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky Semestr
305AIO1 Z 1 2T česky zimní

Garant předmětu

Jméno vyučujícího (jména vyučujících)

Jakub ŠILER

Výsledky učení dané vzdělávací složky

Forma studia

seminář

Předpoklady a další požadavky

Obsah kurzu

Praktický dvousemestrální kurz se zaměřuje na stále častěji zmiňované využívání dat v audiovizuální tvorbě. V době, kdy trhu vládnou firmy typu Netflix, který je vysokou mírou využití dat pověstný, se i ostatní producenti obsahu musí rychle přizpůsobovat dynamicky se měnícímu prostředí a novým nárokům diváka. Kromě intuice a vlastní zkušenosti producentů obsahu tak hraje nezastupitelnou roli právě analýza dat.

1.semestr

a.Úvod do předmětu – Proč je důležité znát chování uživatele/diváka? Kolik a jaká data se v současnosti sbírají o uživatelích? V čem nám data pomáhají a na co jsou naopak krátká?

●CASE STUDY: Podklady pro vnik MALL.TV – Jak vybrat pořady, se kterými zahájit vysílání?

b.Akvizice obsahu pro internetovou televizi – Jak zjistit, zda se to oběma stranám vyplatí?

●Internetová televize z pohledu distributora: Akvizice obsahu pro internetovou televizi na příkladu ČT. Distribuční modely. Reporting.

●CASE STUDY: MALL.TV KIDS

c.Obchodní spolupráce – Jak zjistit, zda se to oběma stranám vyplatí?

●CASE STUDY: Obchodní spolupráce Microsoft #martyisdead, ukázka mediaplánu a přínos pro mall.cz. Reporting.

●Jak se řeší nezbytná přítomnost na všech zařízeních a jak se reportuje? (aplikace, smart tv aplikace, HbbTV)

d.Životní cyklus jednoho pořadu – Vznik, průběžné vyhodnocování, pokračování/zánik

e.Využití tvrdých dat v audiovizi (příklad Netflixu, Seznamu a Mall.tv). Vytvoření studentských skupin.

f.Vyhodnocování marketingových aktivit. Studentské skupiny: Generování nápadů pro nový pořad a definice cílové skupiny pořadu. Závěrečný test.

Doporučená nebo povinná literatura

●KAUSHIK, Avinash. Webová analytika 2.0: kompletní průvodce analýzami návštěvnosti. Brno: Computer Press, 2011. ISBN 978-80-251-2964-7.

●BULYGO, Zach. How Netflix Uses Analytics To Select Movies, Create Content, and Make Multimillion Dollar Decisions. Neilpatel [online]. [cit. 2019-09-16]. Dostupné z: https://neilpatel.com/blog/how-netflix-uses-analytics/

●WERNICKE, Sebastian. How to use data to make a hit TV show. In: TED: Ideas worth spreading [online]. Cambridge, červen 2015 [cit. 2019-09-16]. Dostupné z: https://www.ted.com/talks/sebastian_wernicke_how_to_use_data_to_make_a_hit_tv_show

●http://www.netmonitor.cz/verejne-vystupy

Hodnoticí metody a kritéria

•Docházka (alespoň 4 přednášky a 4 cvičení)

•Aktivní účast na hodinách, tj. zapojování se do debaty.

•Závěrečný test

Rozvrh na zimní semestr 2020/2021:

06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po
Út
St
místnost 334
Učebna KP 334 (FAMU)
(Lažanský palác)
ŠILER J.
15:40–18:05
SUDÝ TÝDEN
(přednášková par. 1)
ČERVENÁ
Čt
Pá
Datum Den Čas Vyučující Místo Poznámky Č. paralelky
St 15:40–18:05 Jakub ŠILER Učebna KP 334 (FAMU)
Lažanský palác 		ČERVENÁ přednášková par. 1

Rozvrh na letní semestr 2020/2021:

Rozvrh zatím není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů