5 überzeugende Anwendungsfälle: Wie prädiktive Segmentierung On-Demand-Videoplattformen aufwertet

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Ihre bevorzugte On-Demand-Videoplattform weiß, was Sie sehen möchten, ohne dass Sie 30 Minuten am Stück danach suchen müssen. Klingt wie ein Traum? Machen Sie sich bereit, mit der Realität aufzuwachen, während wir in das faszinierende Reich der prädiktiven Segmentierung und ihre bahnbrechenden Auswirkungen auf die Medien- und Unterhaltungsbranche eintauchen.

On-Demand-Videoplattformen sind aus unserem Leben nicht mehr wegzudenken. Vom Binge-Watching unserer Lieblingssendungen am Wochenende bis hin zum Informieren über die neuesten Blockbuster-Hits auf unserem täglichen Weg zur Arbeit – diese Plattformen haben die Art und Weise, wie wir Unterhaltung konsumieren, verändert. Im Jahr 2023 wird der Umsatz mit OTT-Videoplattformen fast 300 Milliarden US-Dollar betragen. Angesichts des immer stärker werdenden Wettbewerbs auf dem Markt stehen diese Plattformen vor einer enormen Herausforderung: Wie können sie die Zuschauer inmitten der Fülle an Inhalten ansprechen und binden?

Hier kommt die Magie der prädiktiven Segmentierung ins Spiel. Einheitliche Content-Empfehlungen gehören der Vergangenheit an. Zuschauer verlangen heute maßgeschneiderte Erlebnisse, die ihren individuellen Geschmäckern und Vorlieben entsprechen. Um in dieser hart umkämpften Branche an der Spitze zu bleiben, müssen On-Demand-Videoplattformen die Macht der Daten nutzen, um ihre Zuschauer auf einer tieferen Ebene zu verstehen.

Die prädiktive Segmentierung dient als Schlüssel zur Erschließung des Schatzes an Zuschauereinblicken. Durch die Analyse großer Datenmengen, darunter früheres Sehverhalten, Genrepräferenzen, Wiedergabezeit und Interaktionen, können Plattformen ein umfassendes Verständnis ihrer Zielgruppe gewinnen. Vorbei sind die Zeiten, in denen man sich auf Bauchgefühle oder allgemeine Annahmen verließ. Heutzutage steht die datengesteuerte Entscheidungsfindung im Vordergrund.

Prädiktive Segmentierung in der Medien- und Unterhaltungsbranche verstehen

Die prädiktive Segmentierung ist ein leistungsstarkes Tool, das On-Demand-Videoplattformen dabei helfen kann, personalisierte Inhaltsempfehlungen in großem Maßstab bereitzustellen. Durch die Analyse von Benutzerdaten und die Identifizierung von Mustern kann die prädiktive Segmentierung vorhersagen, an welchen Inhalten Benutzer wahrscheinlich interessiert sind, noch bevor sie es selbst wissen.

Dies ist besonders wichtig in der Medien- und Unterhaltungsbranche, wo eine große Menge an Inhalten verfügbar ist. Bei der großen Auswahl an Optionen kann es für Benutzer schwierig sein, die Inhalte zu finden, die sie wirklich interessieren. Eine prädiktive Segmentierung kann zur Lösung dieses Problems beitragen, indem den Benutzern basierend auf ihren individuellen Vorlieben die relevantesten Inhalte empfohlen werden.

Hier sind einige der Herausforderungen, denen sich On-Demand-Videoplattformen bei der Bereitstellung personalisierter Inhaltsempfehlungen in großem Maßstab gegenübersehen:

• Die schiere Datenmenge: On-Demand-Videoplattformen generieren riesige Datenmengen über das Nutzerverhalten. Mithilfe dieser Daten lassen sich detaillierte Benutzerprofile erstellen, die Verwaltung kann jedoch auch überwältigend sein.
• Der Bedarf an Echtzeit-Personalisierung: Nutzer erwarten, dass sie die gesuchten Inhalte schnell und einfach finden können. Das bedeutet, dass On-Demand-Videoplattformen in der Lage sein müssen, personalisierte Empfehlungen in Echtzeit zu liefern.
• Die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Verbesserung: Benutzerpräferenzen ändern sich im Laufe der Zeit. On-Demand-Videoplattformen müssen in der Lage sein, ihre Empfehlungen kontinuierlich zu aktualisieren, um mit diesen Veränderungen Schritt zu halten.

Arten von Vorhersagesegmenten

Es gibt zwei Haupttypen von Vorhersagesegmenten:

• Statische Vorhersagesegmente können nützlich sein, um allgemeine Trends im Benutzerverhalten zu identifizieren. Beispielsweise könnte ein statisches Vorhersagesegment erstellt werden, um alle Benutzer zu identifizieren, die eine bestimmte Fernsehsendung gesehen haben. Diese Informationen könnten dann verwendet werden, um diese Benutzer mit Marketingkampagnen für verwandte Inhalte anzusprechen.
• Dynamische Vorhersagesegmente sind komplexer, können jedoch bei der Personalisierung von Inhaltsempfehlungen effektiver sein. Beispielsweise könnte ein dynamisches Vorhersagesegment erstellt werden, um Benutzer zu identifizieren, die aufgrund ihres bisherigen Sehverhaltens, ihres Suchverlaufs und anderer Faktoren wahrscheinlich an einer bestimmten Fernsehsendung interessiert sind. Diese Informationen könnten dann genutzt werden, um diesen Nutzern die TV-Sendung beim Surfen auf der Plattform zu empfehlen.

Anwendungsfall 1: Personalisierte Empfehlungen basierend auf Genrepräferenzen

Wie prädiktive Segmentierung On-Demand-Videoplattformen dabei hilft, Zuschauerdaten zu analysieren, um individuelle Genrepräferenzen zu verstehen

On-Demand-Videoplattformen generieren riesige Datenmengen über das Nutzerverhalten. Diese Daten können verwendet werden, um detaillierte Benutzerprofile zu erstellen, einschließlich ihres Anzeigeverlaufs, Suchverlaufs und anderer Faktoren. Die prädiktive Segmentierung kann Plattformen dabei helfen, diese Daten zu analysieren, um Muster im Benutzerverhalten zu erkennen. Beispielsweise könnte eine Plattform prädiktive Segmentierung verwenden, um Benutzer zu identifizieren, die mit unterschiedlicher Wahrscheinlichkeit an einem bestimmten Inhaltsgenre interessiert sind, beispielsweise Actionfilmen oder romantischen Komödien.

Sobald eine Plattform die Genrepräferenzen der Nutzer identifiziert hat, kann sie diese Informationen nutzen, um personalisierte Inhaltsempfehlungen auszuliefern. Wenn sich ein Benutzer beispielsweise bei der Plattform anmeldet, könnte ihm eine Liste empfohlener Videos angezeigt werden, die auf seinen Genrepräferenzen basieren. Die Plattform könnte auch prädiktive Segmentierung nutzen, um Benutzer mit personalisierten Marketingkampagnen auf Inhalte anzusprechen, die sie wahrscheinlich interessieren.

Die Wirkung personalisierter Empfehlungen

Personalisierte Inhaltsempfehlungen können einen erheblichen Einfluss auf die Zuschauerzufriedenheit, die Wiedergabezeit und die Plattformtreue haben. Wenn Benutzern Inhalte präsentiert werden, die für ihre Interessen relevant sind, ist es wahrscheinlicher, dass sie mit ihrem Seherlebnis zufrieden sind. Dies kann zu einer längeren Wiedergabezeit führen, da die Wahrscheinlichkeit größer ist, dass Benutzer weiterhin Inhalte ansehen, die ihnen gefallen. Darüber hinaus können personalisierte Empfehlungen dazu beitragen, die Plattformtreue zu steigern, da Benutzer eher einer Plattform treu bleiben, die ihnen die gewünschten Inhalte bietet.

Hier sind einige konkrete Beispiele dafür, wie On-Demand-Videoplattformen prädiktive Segmentierung nutzen, um personalisierte Inhaltsempfehlungen bereitzustellen:

• Netflix verwendet prädiktive Segmentierung, um Benutzern Filme und Fernsehsendungen basierend auf ihrem Sehverlauf, ihren Bewertungen und ihrem Suchverlauf zu empfehlen.
• Hulu verwendet prädiktive Segmentierung, um Benutzern Inhalte basierend auf ihrem Standort, der Tageszeit und anderen Faktoren zu empfehlen.
• Amazon Prime Video verwendet prädiktive Segmentierung, um Benutzern Inhalte basierend auf ihrer Kaufhistorie, Produktbewertungen und anderen Faktoren zu empfehlen.

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie On-Demand-Videoplattformen prädiktive Segmentierung nutzen, um personalisierte Inhaltsempfehlungen bereitzustellen. Da sich die Technologie weiterentwickelt, können wir davon ausgehen, dass es noch innovativere und personalisiertere Möglichkeiten geben wird, Benutzern Inhalte zu empfehlen.

Anwendungsfall 2: Zielgruppensegmentierung für gezielte Content-Werbung

Die prädiktive Segmentierung hat sich für On-Demand-Videoplattformen als bahnbrechend erwiesen und ermöglicht es Anbietern, Benutzerdaten mit bemerkenswerter Präzision zu nutzen. Die prädiktive Segmentierung ist ein wirksames Instrument, um die Zielgruppe anhand verschiedener Faktoren in verschiedene Gruppen zu unterteilen. Demografische Daten wie Alter, Geschlecht und Standort liefern ein grundlegendes Verständnis ihrer Benutzerbasis. Psychografische Daten, einschließlich Vorlieben, Interessen und Einstellungen, dringen tiefer in die Gedanken der Betrachter ein. Darüber hinaus bietet die Analyse von Sehverhaltensdaten Einblicke in die Genres, Themen und spezifischen Inhalte, die verschiedene Zielgruppensegmente fesseln.

Sobald diese Segmente etabliert sind, können On-Demand-Videoplattformen ihre Content-Werbung und Empfehlungen mit außergewöhnlicher Präzision anpassen. Durch das Verständnis der Vorlieben und Verhaltensweisen jedes Segments kann die Plattform ihnen relevante Inhalte bereitstellen, die große Resonanz finden.

Eine Kundendatenplattform (CDP) kann On-Demand-Videoplattformen dabei helfen, verschiedene Datenquellen wie Benutzerprofile, Anzeigeverlauf und Kaufverlauf zu vereinheitlichen. Dadurch können Plattformen ein 360-Grad-Bild jedes Benutzers erstellen, das für eine genauere prädiktive Segmentierung verwendet werden kann.

Die Vorteile der Zielgruppensegmentierung

Die Zielgruppensegmentierung bietet viele Vorteile, wie zum Beispiel:

1. Verbesserte Inhaltserkennung: Wenn Benutzern Inhalte präsentiert werden, die für ihre Interessen relevant sind, ist es wahrscheinlicher, dass sie neue Inhalte entdecken, die ihnen gefallen.
2. Erhöhtes Engagement: Wenn Benutzer Inhalte sehen, die sie interessieren, ist es wahrscheinlicher, dass sie sich damit beschäftigen, indem sie sie beispielsweise ansehen, teilen oder kommentieren.
3. Höhere Konversionsraten: Wenn Benutzer mit Inhalten angesprochen werden, die für ihre Interessen relevant sind, ist die Wahrscheinlichkeit einer Konversion höher, z. B. wenn sie einen Kanal abonnieren, ein Produkt kaufen oder sich für einen Dienst anmelden.

Anwendungsfall 3: Abwanderungsvorhersage und proaktive Bindungsstrategien

Wie prädiktive Segmentierung On-Demand-Videoplattformen dabei hilft, Muster und Indikatoren für die Abwanderung von Zuschauern zu erkennen

Stellen Sie sich Folgendes vor: Eine Plattform identifiziert Benutzer, die in einem bestimmten Zeitraum nichts gesehen haben oder auf die gefürchtete Schaltfläche „Abbestellen“ geklickt haben. Dies können einige nützliche Hinweise zur Vorhersage der Abwanderung sein.

Was also machen On-Demand-Videoplattformen mit diesen wertvollen Informationen? Nun, sie werden proaktiv! Mit diesem Wissen können Plattformen Bindungsstrategien implementieren, um ihre Benutzer zufrieden zu stellen und an den Bildschirm zu fesseln. Personalisierte Angebote, rechtzeitige Re-Engagement-Kampagnen und gezielte Content-Empfehlungen sind nur einige der Wirkungsweisen, mit denen sie ihre Wirkung entfalten. Zu diesen Strategien können personalisierte Angebote, rechtzeitige Re-Engagement-Kampagnen und gezielte Inhaltsempfehlungen gehören.

• Personalisierte Angebote: Plattformen können mithilfe der prädiktiven Segmentierung Benutzer identifizieren, die wahrscheinlich an bestimmten Angeboten interessiert sind, beispielsweise Rabatten auf Abonnements oder kostenlosen Testversionen neuer Inhalte.
• Rechtzeitige Re-Engagement-Kampagnen: Plattformen können mithilfe der prädiktiven Segmentierung Benutzer identifizieren, die in einem bestimmten Zeitraum nicht aktiv waren. Diese Benutzer können mit Re-Engagement-Kampagnen wie E-Mail-Erinnerungen oder Push-Benachrichtigungen gezielt angesprochen werden, um sie zur Rückkehr auf die Plattform zu ermutigen.
• Gezielte Inhaltsempfehlungen: Plattformen können mithilfe der prädiktiven Segmentierung Benutzer identifizieren, die wahrscheinlich an bestimmten Inhalten interessiert sind. Diesen Benutzern können Inhalte empfohlen werden, die für ihre Interessen relevant sind, was dazu beitragen kann, dass sie sich auf der Plattform engagieren.

Die positiven Auswirkungen der Abwanderungsvorhersage

Abwanderungsvorhersage und proaktive Bindung können einen erheblichen Einfluss auf die Reduzierung der Kundenabwanderung und die Erhöhung der Zuschauertreue haben. Durch die Identifizierung von Benutzern, die wahrscheinlich abwandern, können Plattformen Maßnahmen ergreifen, um zu verhindern, dass sie das Unternehmen verlassen. Dadurch kann die Plattform Kosten für die Kundenakquise einsparen und außerdem dazu beitragen, wertvolle Kunden zu binden.

Hier sind einige zusätzliche Vorteile der Abwanderungsvorhersage und der proaktiven Bindung:

• Erhöhter Umsatz: Durch die Reduzierung der Abwanderung können Plattformen ihren Umsatz steigern, indem sie mehr Kunden binden.
• Verbesserte Kundenzufriedenheit: Proaktive Bindungsstrategien können dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, indem sie dafür sorgen, dass Benutzer engagiert und mit der Plattform zufrieden sind.
• Erhöhte Markentreue: Indem Plattformen zeigen, dass sie ihre Kunden wertschätzen, können sie Loyalität aufbauen und Kunden dazu ermutigen, die Plattform weiterhin zu nutzen.

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Anwendungsfall 4: Anzeigenausrichtung und Umsatzoptimierung

Wie prädiktive Segmentierung On-Demand-Videoplattformen bei der Optimierung der Anzeigenausrichtung unterstützt

On-Demand-Videoplattformen generieren eine riesige Menge an Daten über das Nutzerverhalten, wie z. B. den Betrachtungsverlauf, demografische Daten und Interessen. Anhand dieser Daten können detaillierte Profile jedes Nutzers erstellt werden, die dann zur gezielteren Ausrichtung von Anzeigen genutzt werden können. Die prädiktive Segmentierung ist ein leistungsstarkes Tool, das On-Demand-Videoplattformen dabei helfen kann, die Anzeigenausrichtung zu optimieren, indem es Muster im Benutzerverhalten erkennt und vorhersagt, welche Anzeigen von den einzelnen Benutzern am wahrscheinlichsten angeklickt werden.

Plattformen können diese Informationen nutzen, um personalisierte Anzeigen für bestimmte Zuschauersegmente bereitzustellen. Dies kann dazu beitragen, das Anzeigenengagement und den Umsatz zu steigern. Beispielsweise könnte eine Plattform Nutzer, die sich ein bestimmtes Inhaltsgenre angesehen haben, mit Anzeigen für Produkte oder Dienstleistungen ansprechen, die mit diesem Genre in Zusammenhang stehen.

Wie wichtig es ist, die Personalisierung der Werbung mit der Privatsphäre und Transparenz der Zuschauer in Einklang zu bringen

Während die prädiktive Segmentierung ein leistungsstarkes Instrument zur Steigerung des Werbeengagements und des Umsatzes sein kann, ist es wichtig, die Personalisierung der Werbung mit der Privatsphäre und Transparenz der Zuschauer in Einklang zu bringen. Plattformen sollten den Nutzern immer die Möglichkeit bieten, personalisierte Werbung abzulehnen, und sie sollten sich darüber im Klaren sein, wie ihre Daten verwendet werden.

Hier sind einige Beispiele für die Verwendung der prädiktiven Segmentierung für die Anzeigenausrichtung:

• Erhöhte Anzeigeninteraktion: Personalisierte Anzeigen werden von Nutzern eher angeklickt, was zu einer erhöhten Anzeigeninteraktion führen kann.
• Erhöhte Markenbekanntheit: Personalisierte Anzeigen können dazu beitragen, die Markenbekanntheit zu steigern, indem sie Nutzer mit neuen Produkten und Dienstleistungen bekannt machen, an denen sie interessiert sein könnten.
• Höhere Kundenzufriedenheit: Nutzer sind eher mit einer Plattform zufrieden, die ihnen relevante Anzeigen liefert.

Hier sind einige Tipps, wie Sie die Personalisierung der Werbung mit der Privatsphäre und Transparenz der Zuschauer in Einklang bringen können:

• Geben Sie Benutzern die Möglichkeit, personalisierte Anzeigen abzulehnen. Dadurch können Benutzer steuern, wie ihre Daten für die Anzeigenausrichtung verwendet werden.
• Machen Sie klar, wie Ihre Daten verwendet werden. Teilen Sie den Benutzern mit, welche Daten Sie sammeln, wie Sie sie verwenden und wie sie sie kontrollieren können.
• Gehen Sie verantwortungsvoll mit personalisierter Werbung um. Nutzen Sie personalisierte Werbung nicht, um Nutzer auszunutzen oder sie mit sensiblen oder unangemessenen Inhalten anzusprechen.

Wenn Sie diese Tipps befolgen, können Sie mithilfe der prädiktiven Segmentierung die Anzeigenausrichtung und den Umsatz verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre und Transparenz der Benutzer schützen.

Anwendungsfall 5: Content-Produktion und Investitionsentscheidungen

Durch die vorausschauende Segmentierung verschaffen sich On-Demand-Videoplattformen einen strategischen Vorteil bei der Erstellung und Akquise von Inhalten. Durch die Analyse von Zuschauerpräferenzen und -trends können sie ihre Bemühungen zur Inhaltsproduktion so anpassen, dass sie das liefern, was die Zuschauer am meisten wollen. Ob spezifische Genres, Themen oder Formate – Plattformen können ihr Content-Angebot exakt an den Vorlieben ihrer Zielgruppe ausrichten.

Darüber hinaus hilft die prädiktive Segmentierung dabei, Inhalte zu identifizieren, die voraussichtlich erfolgreich sein werden. Durch das Erkennen steigender Trends und Betrachtungsmuster können Plattformen sinnvoll investieren, Produktionsrisiken reduzieren und eine höhere Erfolgsaussicht für neue Inhalte sicherstellen.

Die Nutzung datengesteuerter Content-Entscheidungen bringt zahlreiche Vorteile für On-Demand-Videoplattformen und deren Publikum mit sich. Indem sie genau auf die Präferenzen der Zuschauer eingehen, können Plattformen die Relevanz von Inhalten erhöhen und so ein personalisierteres und zufriedenstellenderes Seherlebnis bieten. Wenn Zuschauer Inhalte finden, die ihrem Geschmack entsprechen, ist es wahrscheinlicher, dass sie mit der Plattform beschäftigt und zufrieden bleiben.

Die Reduzierung von Produktionsrisiken ist ein weiterer Meilenstein der prädiktiven Segmentierung. Ausgestattet mit Erkenntnissen darüber, was am besten funktioniert, können Plattformen ihre Content-Investitionen optimieren und sicherstellen, dass Ressourcen in Projekte gelenkt werden, die gut auf die Interessen ihres Publikums abgestimmt sind.

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Rolle der prädiktiven Segmentierung in der Welt der On-Demand-Videoplattformen unbestreitbar ist, wie die fünf überzeugenden Anwendungsfälle zeigen, die in diesem Blog untersucht werden. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Benutzerdaten ermöglicht die prädiktive Segmentierung Plattformen, ihre Inhaltsangebote anzupassen, Werbestrategien zu optimieren und langfristige Beziehungen zu ihrem Publikum aufzubauen.

In der schnelllebigen Medien- und Unterhaltungsbranche ist die prädiktive Segmentierung der Schlüssel zur Erschließung des vollen Potenzials personalisierter Erlebnisse und Zuschauereinbindung. Wir ermutigen alle On-Demand-Videoplattformen, diese transformative Technologie zu nutzen, um sich in der heutigen dynamischen Landschaft einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Verpassen Sie nicht die Gelegenheit, Ihre Plattform auf ein neues Niveau zu heben. Machen Sie den nächsten Schritt und erkunden Sie die prädiktiven Segmentierungsfunktionen von WebEngage, um zu sehen, wie es Ihre On-Demand-Videoplattform revolutionieren und sie auf ein beispielloses Maß an Erfolg und Benutzerzufriedenheit bringen kann.

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