Cinco casos de uso atractivos: cómo la segmentación predictiva eleva las plataformas de vídeo bajo demanda

Imagina un mundo en el que tu plataforma de vídeo a la carta favorita sepa lo que te gusta ver sin que tengas que buscar algo durante 30 minutos seguidos. ¿Suena como un sueño? Bueno, prepárese para despertar a la realidad, mientras profundizamos en el fascinante ámbito de la segmentación predictiva y su impacto revolucionario en la industria de los medios y el entretenimiento.

Las plataformas de vídeo bajo demanda se han convertido en una parte indispensable de nuestras vidas. Desde ver en exceso nuestros programas favoritos los fines de semana hasta ponernos al día con los últimos éxitos de taquilla en nuestro viaje diario, estas plataformas han transformado la forma en que consumimos entretenimiento. En 2023, los ingresos de las plataformas de vídeo OTT se acercarán a los 300.000 millones de dólares. Con una competencia cada vez mayor en el mercado, estas plataformas enfrentan un desafío monumental: cómo atraer y retener a los espectadores en medio de un mar de opciones de contenido.

Aquí es donde entra en juego la magia de la segmentación predictiva. Las recomendaciones de contenido únicas para todos son cosa del pasado. Los espectadores ahora exigen experiencias personalizadas que resuenen con sus gustos y preferencias únicos. Para mantenerse a la vanguardia en esta industria despiadada, las plataformas de video bajo demanda deben aprovechar el poder de los datos para comprender a sus espectadores en un nivel más profundo.

La segmentación predictiva actúa como clave para desbloquear el tesoro escondido de los conocimientos de los espectadores. Al analizar grandes cantidades de datos, incluido el comportamiento de visualización anterior, las preferencias de género, el tiempo de visualización y las interacciones, las plataformas pueden obtener una comprensión integral de su audiencia. Atrás quedaron los días en los que se dependía de intuiciones o suposiciones generalizadas. Hoy en día, reina la toma de decisiones basada en datos.

Comprensión de la segmentación predictiva en la industria de los medios y el entretenimiento

La segmentación predictiva es una herramienta poderosa que puede ayudar a las plataformas de video bajo demanda a ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas a escala. Al analizar los datos de los usuarios e identificar patrones, la segmentación predictiva puede predecir qué contenido es probable que les interese a los usuarios, incluso antes de que ellos mismos lo sepan.

Esto es especialmente importante en la industria de los medios y el entretenimiento, donde hay una gran cantidad de contenido disponible. Con tantas opciones para elegir, puede resultar difícil para los usuarios encontrar el contenido que realmente les interesa. La segmentación predictiva puede ayudar a resolver este problema recomendando el contenido más relevante a los usuarios en función de sus preferencias individuales.

Estos son algunos de los desafíos que enfrentan las plataformas de video bajo demanda al ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas a escala:

• El gran volumen de datos: las plataformas de vídeo bajo demanda generan una enorme cantidad de datos sobre el comportamiento de los usuarios. Estos datos se pueden utilizar para crear perfiles de usuario detallados, pero también puede resultar abrumador gestionarlos.
• La necesidad de personalización en tiempo real: los usuarios esperan poder encontrar el contenido que buscan de forma rápida y sencilla. Esto significa que las plataformas de vídeo bajo demanda deben poder ofrecer recomendaciones personalizadas en tiempo real.
• La necesidad de mejora continua: las preferencias de los usuarios cambian con el tiempo. Las plataformas de vídeo bajo demanda deben poder actualizar continuamente sus recomendaciones para mantenerse al día con estos cambios.

Tipos de segmentos predictivos

Hay dos tipos principales de segmentos predictivos:

• Los segmentos predictivos estáticos pueden resultar útiles para identificar tendencias amplias en el comportamiento del usuario. Por ejemplo, se podría crear un segmento predictivo estático para identificar a todos los usuarios que han visto un determinado programa de televisión. Esta información podría luego utilizarse para dirigirse a estos usuarios con campañas de marketing de contenido relacionado.
• Los segmentos predictivos dinámicos son más complejos, pero pueden ser más eficaces a la hora de personalizar las recomendaciones de contenido. Por ejemplo, se podría crear un segmento predictivo dinámico para identificar a los usuarios que probablemente estén interesados ​​en un programa de televisión específico en función de su comportamiento de visualización anterior, su historial de búsqueda y otros factores. Esta información podría luego usarse para recomendar el programa de televisión a estos usuarios cuando naveguen por la plataforma.

Caso de uso 1: recomendaciones personalizadas basadas en preferencias de género

Cómo la segmentación predictiva ayuda a las plataformas de vídeo bajo demanda a analizar los datos de los espectadores para comprender las preferencias de género individuales

Las plataformas de vídeo bajo demanda generan una enorme cantidad de datos sobre el comportamiento de los usuarios. Estos datos se pueden utilizar para crear perfiles de usuario detallados, incluido su historial de visualización, historial de búsqueda y otros factores. La segmentación predictiva puede ayudar a las plataformas a analizar estos datos para identificar patrones en el comportamiento de los usuarios. Por ejemplo, una plataforma podría utilizar la segmentación predictiva para identificar usuarios con distintos grados de probabilidad de estar interesados ​​en un género de contenido específico, como películas de acción o comedias románticas.

Una vez que una plataforma ha identificado las preferencias de género de los usuarios, puede utilizar esta información para ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas. Por ejemplo, cuando un usuario inicia sesión en la plataforma, se le puede presentar una lista de videos recomendados según sus preferencias de género. La plataforma también podría utilizar la segmentación predictiva para dirigirse a los usuarios con campañas de marketing personalizadas para contenido que probablemente les interese.

El impacto de las recomendaciones personalizadas

Las recomendaciones de contenido personalizadas pueden tener un impacto significativo en la satisfacción del espectador, el tiempo de visualización y la fidelidad a la plataforma. Cuando a los usuarios se les presenta contenido que es relevante para sus intereses, es más probable que estén satisfechos con su experiencia visual. Esto puede generar un mayor tiempo de visualización, ya que es más probable que los usuarios continúen viendo el contenido que disfrutan. Además, las recomendaciones personalizadas pueden ayudar a impulsar la fidelidad a la plataforma, ya que es más probable que los usuarios se queden con una plataforma que les proporcione el contenido que desean.

A continuación se muestran algunos ejemplos específicos de cómo las plataformas de vídeo bajo demanda utilizan la segmentación predictiva para ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas:

• Netflix utiliza segmentación predictiva para recomendar películas y programas de televisión a los usuarios en función de su historial de visualización, calificaciones e historial de búsqueda.
• Hulu utiliza segmentación predictiva para recomendar contenido a los usuarios según su ubicación, la hora del día y otros factores.
• Amazon Prime Video utiliza segmentación predictiva para recomendar contenido a los usuarios en función de su historial de compras, reseñas de productos y otros factores.

Estos son sólo algunos ejemplos de cómo las plataformas de vídeo bajo demanda utilizan la segmentación predictiva para ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas. A medida que la tecnología continúa evolucionando, podemos esperar ver formas aún más innovadoras y personalizadas de recomendar contenido a los usuarios.

Caso de uso 2: segmentación de audiencia para promoción de contenido dirigido

La segmentación predictiva ha surgido como un punto de inflexión para las plataformas de vídeo bajo demanda, permitiendo a los proveedores manejar los datos de los usuarios con una precisión notable. La segmentación predictiva actúa como una herramienta potente para dividir a su audiencia en distintos grupos en función de varios factores. Los datos demográficos, como la edad, el sexo y la ubicación, proporcionan una comprensión fundamental de su base de usuarios. Los datos psicográficos, incluidas las preferencias, intereses y actitudes, profundizan en la mente de los espectadores. Además, el análisis de los datos del comportamiento de visualización ofrece información sobre los géneros, temas y contenido específico que cautiva a diferentes segmentos de la audiencia.

A medida que se establezcan estos segmentos, las plataformas de vídeo bajo demanda pueden adaptar sus promociones y recomendaciones de contenido con una precisión excepcional. Al comprender las preferencias y comportamientos de cada segmento, la plataforma puede ofrecerles contenido relevante que resuene profundamente.

Una plataforma de datos del cliente (CDP) puede ayudar a las plataformas de vídeo bajo demanda a unificar diferentes fuentes de datos, como perfiles de usuario, historial de visualización e historial de compras. Esto permite a las plataformas crear una imagen de 360 ​​grados de cada usuario, que puede usarse para una segmentación predictiva más precisa.

Los beneficios de la segmentación de audiencia

La segmentación de audiencia tiene muchos beneficios, como por ejemplo:

1. Descubrimiento de contenido mejorado: cuando a los usuarios se les presenta contenido que es relevante para sus intereses, es más probable que descubran contenido nuevo que disfrutarán.
2. Mayor participación: cuando los usuarios ven contenido que les interesa, es más probable que interactúen con él, como verlo, compartirlo o comentarlo.
3. Tasas de conversión más altas: cuando los usuarios reciben contenido que es relevante para sus intereses, es más probable que realicen una conversión, como suscribirse a un canal, comprar un producto o suscribirse a un servicio.

Caso de uso 3: Predicción de abandono y estrategias de retención proactivas

Cómo la segmentación predictiva ayuda a las plataformas de vídeo bajo demanda a identificar patrones e indicadores de pérdida de espectadores

Imagínese esto: una plataforma identifica a los usuarios que no han visto nada en un período específico o aquellos que presionaron el temido botón "cancelar suscripción". Estos pueden ser algunos consejos útiles para predecir la deserción.

Entonces, ¿qué hacen las plataformas de vídeo bajo demanda con esta valiosa información? Bueno, ¡se vuelven proactivos! Armadas con este conocimiento, las plataformas pueden implementar estrategias de retención para mantener a sus usuarios contentos y pegados a la pantalla. Ofertas personalizadas, campañas oportunas para volver a interactuar y recomendaciones de contenido específico son solo algunas de las formas en que hacen su magia. Estas estrategias pueden incluir ofertas personalizadas, campañas oportunas de reactivación y recomendaciones de contenido específico.

• Ofertas personalizadas: las plataformas pueden utilizar la segmentación predictiva para identificar a los usuarios que probablemente estén interesados ​​en ofertas específicas, como descuentos en suscripciones o pruebas gratuitas de contenido nuevo.
• Campañas de reactivación oportunas: las plataformas pueden utilizar la segmentación predictiva para identificar a los usuarios que no han estado activos en un período de tiempo determinado. Estos usuarios pueden recibir campañas de reintegración, como recordatorios por correo electrónico o notificaciones automáticas, para animarlos a volver a la plataforma.
• Recomendaciones de contenido específico: las plataformas pueden utilizar la segmentación predictiva para identificar a los usuarios que probablemente estén interesados ​​en contenido específico. A estos usuarios se les puede recomendar contenido que sea relevante para sus intereses, lo que puede ayudarlos a mantenerlos interesados ​​en la plataforma.

El impacto positivo de la predicción de abandono

La predicción de la pérdida de clientes y la retención proactiva pueden tener un impacto significativo en la reducción de la pérdida de clientes y el aumento de la lealtad de los espectadores. Al identificar a los usuarios que probablemente abandonen, las plataformas pueden tomar medidas para evitar que se vayan. Esto puede ahorrarle dinero a la plataforma en costos de adquisición de clientes y también puede ayudar a retener clientes valiosos.

A continuación, se muestran algunos beneficios adicionales de la predicción de abandono y la retención proactiva:

• Aumento de ingresos: al reducir la deserción, las plataformas pueden aumentar sus ingresos al retener más clientes.
• Mejora de la satisfacción del cliente: las estrategias de retención proactivas pueden ayudar a mejorar la satisfacción del cliente al mantener a los usuarios interesados ​​y satisfechos con la plataforma.
• Mayor lealtad a la marca: al demostrar que valoran a sus clientes, las plataformas pueden generar lealtad y alentar a los clientes a continuar usando la plataforma.

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Caso de uso 4: orientación de anuncios y optimización de ingresos

Cómo la segmentación predictiva ayuda a las plataformas de vídeo bajo demanda a optimizar la orientación de los anuncios

Las plataformas de vídeo bajo demanda generan una enorme cantidad de datos sobre el comportamiento del usuario, como el historial de visualización, la demografía y los intereses. Estos datos se pueden utilizar para crear perfiles detallados de cada usuario, que luego se pueden utilizar para orientar anuncios de forma más eficaz. La segmentación predictiva es una herramienta poderosa que puede ayudar a las plataformas de video bajo demanda a optimizar la orientación de los anuncios al identificar patrones en el comportamiento del usuario y predecir en qué anuncios es más probable que cada usuario haga clic.

Las plataformas pueden utilizar esta información para ofrecer anuncios personalizados a segmentos de espectadores específicos. Esto puede ayudar a aumentar la participación publicitaria y los ingresos. Por ejemplo, una plataforma podría dirigirse a los usuarios que han visto un determinado género de contenido con anuncios de productos o servicios relacionados con ese género.

La importancia de equilibrar la personalización de anuncios con la privacidad y la transparencia del espectador

Si bien la segmentación predictiva puede ser una herramienta poderosa para aumentar la participación publicitaria y los ingresos, es importante equilibrar la personalización de los anuncios con la privacidad y la transparencia del espectador. Las plataformas siempre deben brindar a los usuarios la opción de optar por no recibir anuncios personalizados y deben tener claro cómo se utilizan sus datos.

A continuación se detallan algunos ejemplos del uso de la segmentación predictiva para la orientación de anuncios:

• Mayor participación publicitaria: es más probable que los usuarios hagan clic en los anuncios personalizados, lo que puede generar una mayor participación publicitaria.
• Mayor conocimiento de la marca: los anuncios personalizados pueden ayudar a aumentar el conocimiento de la marca al exponer a los usuarios a nuevos productos y servicios que podrían interesarles.
• Mayor satisfacción del cliente: es más probable que los usuarios estén satisfechos con una plataforma que les proporcione anuncios relevantes.

A continuación se ofrecen algunos consejos para equilibrar la personalización de anuncios con la privacidad y la transparencia del espectador:

• Ofrezca a los usuarios la opción de optar por no recibir anuncios personalizados. Esto permite a los usuarios controlar cómo se utilizan sus datos para la orientación de anuncios.
• Sea claro sobre cómo se utilizan sus datos. Informe a los usuarios qué datos recopila, cómo los utiliza y cómo pueden controlarlos.
• Utilice la personalización de anuncios de forma responsable. No utilice la personalización de anuncios para explotar a los usuarios ni para dirigirles contenido sensible o inapropiado.

Si sigue estos consejos, podrá utilizar la segmentación predictiva para mejorar la orientación de los anuncios y los ingresos y, al mismo tiempo, proteger la privacidad y la transparencia del usuario.

Caso de uso 5: Decisiones de inversión y producción de contenido

Con la segmentación predictiva, las plataformas de vídeo bajo demanda obtienen una ventaja estratégica en la creación y adquisición de contenidos. Al analizar las preferencias y tendencias de los espectadores, pueden adaptar sus esfuerzos de producción de contenido para ofrecer lo que los espectadores más desean. Ya sean géneros, temas o formatos específicos, las plataformas pueden alinear sus ofertas de contenido con las preferencias exactas de su audiencia.

Además, la segmentación predictiva ayuda a identificar el contenido que probablemente prosperará. Al reconocer las tendencias crecientes y los patrones de visualización, las plataformas pueden invertir sabiamente, reduciendo los riesgos de producción y garantizando mayores posibilidades de éxito para el nuevo contenido.

Adoptar decisiones de contenido basadas en datos genera una serie de beneficios tanto para las plataformas de vídeo bajo demanda como para su audiencia. Al atender precisamente a las preferencias de los espectadores, las plataformas pueden mejorar la relevancia del contenido, ofreciendo una experiencia de visualización más personalizada y satisfactoria. Cuando los espectadores encuentran contenido que coincide con sus gustos, es más probable que sigan interesados ​​y satisfechos con la plataforma.

La reducción de los riesgos de producción es otro punto culminante de la segmentación predictiva. Armadas con información sobre qué funciona mejor, las plataformas pueden optimizar sus inversiones en contenido, garantizando que los recursos se dirijan a proyectos que estén bien alineados con los intereses de su audiencia.

Conclusión

En conclusión, el papel de la segmentación predictiva en el mundo de las plataformas de vídeo bajo demanda es innegable, como lo demuestran los cinco casos de uso convincentes explorados en este blog. Al aprovechar el poder de los datos de los usuarios, la segmentación predictiva permite a las plataformas adaptar sus ofertas de contenido, optimizar las estrategias promocionales y fomentar relaciones duraderas con su audiencia.

En la acelerada industria de los medios y el entretenimiento, la segmentación predictiva es la clave para desbloquear todo el potencial de las experiencias personalizadas y la participación de los espectadores. Alentamos a todas las plataformas de video bajo demanda a adoptar esta tecnología transformadora para obtener una ventaja competitiva en el panorama dinámico actual.

No pierda la oportunidad de elevar su plataforma a nuevas alturas. Dé el siguiente paso y explore las capacidades de segmentación predictiva de WebEngage para ver cómo puede revolucionar su plataforma de vídeo bajo demanda, elevándola a niveles de éxito y satisfacción del usuario sin precedentes.

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