LAS VEGAS, NV--(Marketwired - 13. April 2015) - NAB-Messe -- Axwave, der führende Anbieter von Lösungen zur Erkennung von Inhalten, die über mobile Apps empfangen werden, gab bekannt, dass das Unternehmen über neue Daten und Analysen verfügt, die der TV-Branche ein leichteres Erkennen von Inhalten ermöglichen, die im OTT-Verfahren (Over-the-Top) mithilfe von Streaming-Diensten wie etwa Netflix, Amazon, Hulu, Google Play oder Apple TV/iTunes empfangen werden.
"Über 40% der TV-Haushalte in den USA haben OTT-Dienste abonniert", erklärte der CEO von Axwave, Damian Scavo. "Die von uns erhobenen Daten weisen darauf hin, dass die Fernsehzuschauer diese OTT-Dienste deutlich öfter benutzen, als dies von der TV-Industrie vorhergesagt wurde."
Mit den Axwave-Daten können die Akteure im TV-Ökosystem erfahren, wie viel Zeit Fernsehzuschauer mit OTT-Inhalten bzw. mit herkömmlichen linearen TV-Inhalten verbringen. In den USA entfallen zum Beispiel 29,3% der mit Fernsehen verbrachten Zeit auf OTT-Dienste.
Daneben heben diese Informationen noch die beliebtesten OTT-Programme in den USA und Europa hervor. Dabei kann es sich um OTT-Eigenproduktionen, wie z.B. "House of Cards" von Netflix und "Alpha House" von Amazon, bis hin zu Fernsehserien und Filmen handeln, die von eher traditionellen Medienunternehmen erworben werden. Derzeit sind 2,5% aller im OTT-Verfahren angesehenen TV-Serien Eigenproduktionen.
Während der NAB-Messe in dieser Woche in Las Vegas wird Axwave diese OTT-Analysen sowie weitere einzigartige Erkenntnisse und Einsichten zum TV-Publikum und Fernsehverhalten vorstellen.
Wenn Sie auf der NAB mit Vertretern von Axwave sprechen möchten, senden Sie uns bitte eine E-Mail an marketing@axwave.com, um einen Termin zu vereinbaren.
Über Axwave
Das im kalifornischen Palo Alto ansässige Unternehmen Axwave bietet ein kostenloses und einfach zu integrierendes Kit für Softwareentwicklung (SDK), das es den Entwicklern von Applikationen ermöglicht, auf effiziente Weise Live-TV, TV-Werbung, DVR, OnDemand Video (einschließlich Netflix), Musik- und sonstige Audiodateien zu erkennen. Diese in Echtzeit erfassten Daten zum früheren und aktuellen Mediennutzungsverhalten von Anwendern ermöglichen es den Entwicklern und Vermarktern von Applikationen, ein verbessertes Benutzererlebnis anzubieten und zu erkennen, wer TV-Inhalte angesehen hat.
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