पूर्वानुमान और विकास
मौजूदा डेटा पर आधारित गणितीय मॉडलिंग से आप यह ऊँची सटीकता से समझ सकते हैं कि भविष्य में कौन-सा दर्शक समूह कौन-सा ऑडियो और वीडियो सामग्री अपनाएगा। युवा कलाकार के लिए सफलता के मुख्य कारक खोज के चरण में पहचान लेने के बाद, हम कार्रवाई के लिए सुझाव दे सकते हैं ताकि उसकी छवि दर्शकों की सामग्री की समझ से मेल खाए। इसके विपरीत, रचनात्मक वैयक्तिकरण के ज़रिए हम दर्शकों से कलाकार के अनुरूप कोई ठोस माँग भी तैयार कर सकते हैं। पूर्वानुमान मिलते-जुलते कलाकारों की गतिशीलता पर आधारित होता है, इसलिए परिणाम एक अकेला अंक नहीं बल्कि एक दायरा होता है। सुझाव एक निश्चित अवधि के लिए दिए जाते हैं और उनकी तुलना इससे की जा सकती है कि वास्तव में क्या हुआ। यदि दर्शक बदलते हैं, तो पूर्वानुमान उसी डेटा पर दोबारा गणना किया जाता है।