在一分钟一分钟的新闻环境中,收视率数据影响的不仅仅是节目。电视收视率的波动也会影响广告和收入。监控这种影响需要快速访问所有部门的性能分析。这正是总部位于犹他州的广播公司博纳维尔国际(Bonneville International)能够做出几项革命性商业决策的原因。其中一个决定是将一些地区广播节目从调幅调到调频,该公司在Workday Adaptive Planning提供的更快、更可靠的历史和实时数据的帮助下做出了这一决定。
在当今社会,你没有时间慢慢转向一艘大船。你必须高效而有效地完成它,这就是我们在Workday Adaptive Planning中看到分析作为真正驱动力的地方。
首席财务官
挑战。
运营经理需要财务部门的协助来运行报告
在经济衰退期间,需要确定可供选择的营销广告方法
需要更好地利用数据来提高盈利能力
结果。
能够从不同部门和地点收集信息
通过更便捷的分析,更好地识别和应对风险和机遇的新能力
移动可访问性使运营经理能够做出数据驱动的业务决策
博纳维尔为新的商业环境创造了一个现代化的战略。
当经济衰退导致整个行业的营销支出急剧下降时,广播媒体的格局发生了重大变化。经济衰退的同时,数字和在线广告等其他营销方式也开始发挥作用。
内特回忆道:“这两个因素导致整个行业的利润率大幅下降。“我们被迫评估如何在这种新型环境中盈利。”
那次评估是变革的转折点。作为新的盈利策略的一部分,该公司投资了Workday Adaptive Planning的现代、基于云的绩效管理技术,该技术帮助团队创建了一个集中的绩效指标来源,以便更智能、更快、更有效地使用数据。根据内特的说法,这笔投资已经成为一个真正的商业优势,帮助公司在媒体行业做出了几项关键的革命性举措。
洞见开创了表盘的移动。
通过对听众收听习惯的分析,博纳维尔比大多数人更早地了解到,越来越多的听众不再收听AM。因此,该公司是第一家将新闻谈话广播从调幅改为调频的公司。后来,当凤凰城市场的分析显示,不到20%的男性收听AM广播时,该公司再次将凤凰城的体育脱口秀节目换成了FM。
“这些早期行动让我们在别人发现之前占据了一段时间的主导地位,”内特解释说,整合每个市场的历史数据如何帮助团队更容易地预测趋势并做出早期决策。“我们所有的历史数据,从收视率到收入来源,到平均单价,再到库存利用率,都可以在Workday Adaptive Planning中使用。在我们的Phoenix市场中,我们使用整合的数据视图在Workday Adaptive Planning中构建场景模型,这帮助我们决定对FM进行更改。这对我们来说是一个伟大的举动。”
以新的业务速度进行数据驱动的收入和费用管理。
从历史上看,Bonneville已经根据各个部门和地点进行了细分分析。有了新的分析系统,团队可以从整个业务的角度,而不仅仅是从单一功能的角度,对信息进行交叉分析,并评估重要的数据。
例如,Bonneville编程组曾经是唯一监控和利用收视率数据的团队。但这些信息对于处于创造收入和管理费用的前沿的销售和财务团队也很重要。如今,通过将每个市场的历史数据整合到Workday Adaptive Planning中,多个部门的领导可以根据相同的信息访问和评估他们的绩效。这种现代的、跨职能的分析方法为团队提供了一种新的、更快的识别和响应风险和机会的能力。根据内特的说法,这在今天的媒体市场上是一个无价的好处。
他说:“我们过去能够缓慢地做出改变,然后生存下来。”“但在当今社会,你没有时间慢慢转向一艘大船。你必须高效而有效地做到这一点,这就是我们从Workday Adaptive Planning获得的分析数据作为真正推动力的地方。”
自助信息收集和问责的文化。
Bonneville的运营经理不再等待财务部门的报告。他们可以随时获得所需的信息,他们每个人都有责任根据自己的财务预算创建、管理和做出决定。如此高的参与度使得整个商业讨论从一种本能转变为一种数据驱动的对话,这种对话深深植根于员工信任的数字。
Nate解释说:“我们的员工在这个行业中技能娴熟,经验丰富,所以他们所做的大部分事情都是基于这些经验。“通过Workday Adaptive Planning,我们为他们开辟了新的方式来看待信息,并将对话从‘你认为明年的收视率会是多少?到“我们知道2月份的收视率是X,所以我们知道三个月后的影响将是Y。”这是一种更精确的方法。”
该公司的新方法只有在数据易于访问的情况下才有可能实现,并对数据如何呈现给特定的人员和团队进行访问控制。
“我们特别选择了云解决方案,因为我们想要控制我们自己的环境,”Nate说。“我们想要一个交钥匙解决方案来处理我们的数据,这样我们就可以自己分析业务,提高效率。这正是Workday Adaptive Planning带给我们的,这对我们来说是一个巨大的竞争优势。”
我们想要一个交钥匙解决方案,放在我们的数据之上,这样我们就可以自己分析业务,提高效率。这正是我们在工作日适应性规划中得到的。
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