5 cas d'utilisation convaincants : comment la segmentation prédictive élève les plates-formes vidéo à la demande

Imaginez un monde où votre plateforme de vidéo à la demande préférée sait ce que vous aimez regarder sans que vous ayez à chercher quelque chose pendant 30 minutes d'affilée. Cela ressemble à un rêve ? Eh bien, préparez-vous à prendre conscience de la réalité, alors que nous plongeons dans le domaine fascinant de la segmentation prédictive et son impact révolutionnaire sur l'industrie des médias et du divertissement.

Les plateformes de vidéo à la demande sont devenues un élément indispensable de nos vies. Qu'il s'agisse de regarder nos émissions préférées le week-end ou de suivre les derniers succès à succès lors de nos déplacements quotidiens, ces plateformes ont transformé la façon dont nous consommons le divertissement. En 2023, les revenus des plateformes vidéo OTT avoisineront les 300 milliards de dollars. Avec une concurrence toujours croissante sur le marché, ces plateformes sont confrontées à un défi monumental : comment engager et fidéliser les téléspectateurs parmi l'océan de choix de contenu.

C'est ici que la magie de la segmentation prédictive entre en jeu. Les recommandations de contenu universelles appartiennent au passé. Les téléspectateurs exigent désormais des expériences sur mesure qui correspondent à leurs goûts et préférences uniques. Pour rester en tête dans ce secteur acharné, les plateformes de vidéo à la demande doivent exploiter la puissance des données pour mieux comprendre leurs téléspectateurs.

La segmentation prédictive agit comme une clé pour débloquer le trésor d’informations des téléspectateurs. En analysant de grandes quantités de données, notamment le comportement de visionnage passé, les préférences en matière de genre, la durée de visionnage et les interactions, les plateformes peuvent acquérir une compréhension globale de leur audience. Il est révolu le temps où l’on s’en remettait à des intuitions ou à des hypothèses généralisées. Aujourd’hui, la prise de décision basée sur les données règne en maître.

Comprendre la segmentation prédictive dans le secteur des médias et du divertissement

La segmentation prédictive est un outil puissant qui peut aider les plateformes de vidéo à la demande à fournir des recommandations de contenu personnalisées à grande échelle. En analysant les données des utilisateurs et en identifiant des modèles, la segmentation prédictive peut prédire le contenu susceptible d'intéresser les utilisateurs, avant même qu'ils ne le sachent eux-mêmes.

Ceci est particulièrement important dans le secteur des médias et du divertissement, où une grande quantité de contenu est disponible. Avec autant d’options parmi lesquelles choisir, il peut être difficile pour les utilisateurs de trouver le contenu qui les intéresse vraiment. La segmentation prédictive peut aider à résoudre ce problème en recommandant le contenu le plus pertinent aux utilisateurs en fonction de leurs préférences individuelles.

Voici quelques-uns des défis auxquels sont confrontées les plateformes de vidéo à la demande pour fournir des recommandations de contenu personnalisées à grande échelle :

• Le volume considérable de données : les plateformes de vidéo à la demande génèrent une quantité massive de données sur le comportement des utilisateurs. Ces données peuvent être utilisées pour créer des profils d’utilisateurs détaillés, mais leur gestion peut également s’avérer fastidieuse.
• Le besoin de personnalisation en temps réel : les utilisateurs s’attendent à pouvoir trouver le contenu qu’ils recherchent rapidement et facilement. Cela signifie que les plateformes de vidéo à la demande doivent être capables de fournir des recommandations personnalisées en temps réel.
• La nécessité d’une amélioration continue : les préférences des utilisateurs évoluent avec le temps. Les plateformes de vidéo à la demande doivent pouvoir mettre à jour en permanence leurs recommandations pour suivre ces changements.

Types de segments prédictifs

Il existe deux principaux types de segments prédictifs :

• Les segments prédictifs statiques peuvent être utiles pour identifier les grandes tendances du comportement des utilisateurs. Par exemple, un segment prédictif statique pourrait être créé pour identifier tous les utilisateurs qui ont regardé une certaine émission de télévision. Ces informations pourraient ensuite être utilisées pour cibler ces utilisateurs avec des campagnes marketing pour du contenu connexe.
• Les segments prédictifs dynamiques sont plus complexes, mais ils peuvent être plus efficaces pour personnaliser les recommandations de contenu. Par exemple, un segment prédictif dynamique pourrait être créé pour identifier les utilisateurs susceptibles d'être intéressés par une émission de télévision spécifique en fonction de leur comportement de visionnage passé, de leur historique de recherche et d'autres facteurs. Ces informations pourraient ensuite être utilisées pour recommander l’émission télévisée à ces utilisateurs lorsqu’ils naviguent sur la plateforme.

Cas d'utilisation 1 : recommandations personnalisées basées sur les préférences de genre

Comment la segmentation prédictive aide les plateformes de vidéo à la demande à analyser les données des spectateurs pour comprendre les préférences de genre individuelles

Les plateformes de vidéo à la demande génèrent une quantité massive de données sur le comportement des utilisateurs. Ces données peuvent être utilisées pour créer des profils d'utilisateurs détaillés, y compris leur historique de visualisation, leur historique de recherche et d'autres facteurs. La segmentation prédictive peut aider les plateformes à analyser ces données pour identifier des modèles de comportement des utilisateurs. Par exemple, une plateforme pourrait utiliser la segmentation prédictive pour identifier les utilisateurs plus ou moins susceptibles d’être intéressés par un genre de contenu spécifique, comme les films d’action ou les comédies romantiques.

Une fois qu'une plateforme a identifié les préférences de genre des utilisateurs, elle peut utiliser ces informations pour fournir des recommandations de contenu personnalisées. Par exemple, lorsqu'un utilisateur se connecte à la plate-forme, une liste de vidéos recommandées en fonction de ses préférences de genre peut lui être présentée. La plateforme pourrait également utiliser la segmentation prédictive pour cibler les utilisateurs avec des campagnes marketing personnalisées sur le contenu susceptible de les intéresser.

L’impact des recommandations personnalisées

Les recommandations de contenu personnalisées peuvent avoir un impact significatif sur la satisfaction des téléspectateurs, la durée de visionnage et la fidélité à la plateforme. Lorsque les utilisateurs voient un contenu correspondant à leurs intérêts, ils sont plus susceptibles d’être satisfaits de leur expérience de visionnage. Cela peut entraîner une augmentation de la durée de visionnage, car les utilisateurs sont plus susceptibles de continuer à regarder le contenu qu'ils apprécient. De plus, les recommandations personnalisées peuvent contribuer à fidéliser la plateforme, car les utilisateurs sont plus susceptibles de s’en tenir à une plateforme qui leur fournit le contenu qu’ils souhaitent.

Voici quelques exemples spécifiques de la manière dont les plateformes de vidéo à la demande utilisent la segmentation prédictive pour fournir des recommandations de contenu personnalisées :

• Netflix utilise la segmentation prédictive pour recommander des films et des émissions de télévision aux utilisateurs en fonction de leur historique de visionnage, de leurs notes et de leur historique de recherche.
• Hulu utilise la segmentation prédictive pour recommander du contenu aux utilisateurs en fonction de leur emplacement, de l'heure de la journée et d'autres facteurs.
• Amazon Prime Video utilise la segmentation prédictive pour recommander du contenu aux utilisateurs en fonction de leur historique d'achats, des avis sur les produits et d'autres facteurs.

Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont les plateformes de vidéo à la demande utilisent la segmentation prédictive pour fournir des recommandations de contenu personnalisées. À mesure que la technologie continue d’évoluer, nous pouvons nous attendre à voir apparaître des moyens encore plus innovants et personnalisés de recommander du contenu aux utilisateurs.

Cas d'utilisation 2 : Segmentation d'audience pour la promotion de contenu ciblé

La segmentation prédictive est devenue un véritable tournant pour les plateformes de vidéo à la demande, permettant aux fournisseurs d'exploiter les données des utilisateurs avec une précision remarquable. La segmentation prédictive agit comme un outil puissant pour diviser leur audience en groupes distincts en fonction de divers facteurs. Les données démographiques, telles que l'âge, le sexe et l'emplacement, fournissent une compréhension fondamentale de leur base d'utilisateurs. Les données psychographiques, notamment les préférences, les intérêts et les attitudes, approfondissent l’esprit des téléspectateurs. De plus, l’analyse des données sur le comportement de visionnage offre un aperçu des genres, des thèmes et du contenu spécifique qui captivent différents segments du public.

Au fur et à mesure que ces segments sont établis, les plateformes de vidéo à la demande peuvent adapter leurs promotions et recommandations de contenu avec une précision exceptionnelle. En comprenant les préférences et les comportements de chaque segment, la plateforme peut leur proposer un contenu pertinent qui résonne profondément.

Une plateforme de données client (CDP) peut aider les plateformes de vidéo à la demande à unifier différentes sources de données, telles que les profils utilisateur, l'historique de visualisation et l'historique des achats. Cela permet aux plateformes de créer une image à 360 degrés de chaque utilisateur, qui peut être utilisée pour une segmentation prédictive plus précise.

Les avantages de la segmentation de l'audience

La segmentation de l'audience présente de nombreux avantages, tels que :

1. Découverte de contenu améliorée : lorsque les utilisateurs se voient présenter un contenu correspondant à leurs intérêts, ils sont plus susceptibles de découvrir de nouveaux contenus qu'ils apprécieront.
2. Engagement accru : lorsque les utilisateurs voient un contenu qui les intéresse, ils sont plus susceptibles d'y interagir, par exemple en le regardant, en le partageant ou en le commentant.
3. Taux de conversion plus élevés : lorsque les utilisateurs sont ciblés avec du contenu correspondant à leurs intérêts, ils sont plus susceptibles de se convertir, par exemple en s'abonnant à une chaîne, en achetant un produit ou en s'inscrivant à un service.

Cas d'utilisation 3 : prédiction du taux de désabonnement et stratégies de rétention proactives

Comment la segmentation prédictive aide les plateformes de vidéo à la demande à identifier les modèles et les indicateurs de désabonnement des téléspectateurs

Imaginez ceci : une plateforme identifie les utilisateurs qui n'ont rien regardé pendant une période spécifique ou ceux qui ont appuyé sur le redoutable bouton « se désabonner ». Ceux-ci peuvent être des indicateurs utiles pour prédire le taux de désabonnement.

Alors, que font les plateformes de vidéo à la demande avec ces précieuses informations ? Eh bien, ils deviennent proactifs ! Fortes de ces connaissances, les plateformes peuvent mettre en œuvre des stratégies de fidélisation pour que leurs utilisateurs restent satisfaits et collés à l'écran. Des offres personnalisées, des campagnes de réengagement opportunes et des recommandations de contenu ciblées ne sont que quelques-unes des façons dont ils opèrent leur magie. Ces stratégies peuvent inclure des offres personnalisées, des campagnes de réengagement en temps opportun et des recommandations de contenu ciblées.

• Offres personnalisées : les plateformes peuvent utiliser la segmentation prédictive pour identifier les utilisateurs susceptibles d'être intéressés par des offres spécifiques, telles que des réductions sur les abonnements ou des essais gratuits de nouveaux contenus.
• Campagnes de réengagement en temps opportun : les plateformes peuvent utiliser la segmentation prédictive pour identifier les utilisateurs qui n'ont pas été actifs pendant une certaine période de temps. Ces utilisateurs peuvent être ciblés par des campagnes de réengagement, telles que des rappels par e-mail ou des notifications push, pour les encourager à revenir sur la plateforme.
• Recommandations de contenu ciblé : les plateformes peuvent utiliser la segmentation prédictive pour identifier les utilisateurs susceptibles d'être intéressés par un contenu spécifique. Ces utilisateurs peuvent se voir recommander du contenu correspondant à leurs intérêts, ce qui peut les aider à rester engagés sur la plateforme.

L’impact positif de la prédiction du taux de désabonnement

La prédiction du taux de désabonnement et la fidélisation proactive peuvent avoir un impact significatif sur la réduction du taux de désabonnement des clients et la fidélisation des téléspectateurs. En identifiant les utilisateurs susceptibles de se désinscrire, les plateformes peuvent prendre des mesures pour les empêcher de partir. Cela peut permettre à la plate-forme d'économiser de l'argent sur les coûts d'acquisition de clients, et cela peut également aider à fidéliser des clients précieux.

Voici quelques avantages supplémentaires de la prédiction du taux de désabonnement et de la rétention proactive :

• Augmentation des revenus : en réduisant le taux de désabonnement, les plateformes peuvent augmenter leurs revenus en fidélisant davantage de clients.
• Amélioration de la satisfaction client : des stratégies de fidélisation proactives peuvent contribuer à améliorer la satisfaction client en gardant les utilisateurs engagés et satisfaits de la plateforme.
• Fidélisation accrue à la marque : en montrant qu'elles apprécient leurs clients, les plateformes peuvent fidéliser et encourager les clients à continuer à utiliser la plateforme.

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Cas d'utilisation 4 : ciblage publicitaire et optimisation des revenus

Comment la segmentation prédictive aide les plateformes de vidéo à la demande à optimiser le ciblage publicitaire

Les plateformes de vidéo à la demande génèrent une quantité massive de données sur le comportement des utilisateurs, telles que l'historique de visionnage, les données démographiques et les centres d'intérêt. Ces données peuvent être utilisées pour créer des profils détaillés de chaque utilisateur, qui peuvent ensuite être utilisés pour cibler les publicités plus efficacement. La segmentation prédictive est un outil puissant qui peut aider les plateformes de vidéo à la demande à optimiser le ciblage des publicités en identifiant les modèles de comportement des utilisateurs et en prédisant sur quelles publicités sont les plus susceptibles d'être cliquées par chaque utilisateur.

Les plateformes peuvent utiliser ces informations pour diffuser des publicités personnalisées à des segments de téléspectateurs spécifiques. Cela peut contribuer à augmenter l’engagement publicitaire et les revenus. Par exemple, une plateforme pourrait cibler les utilisateurs qui ont regardé un certain genre de contenu avec des publicités pour des produits ou des services liés à ce genre.

L'importance d'équilibrer la personnalisation des publicités avec la confidentialité et la transparence des spectateurs

Bien que la segmentation prédictive puisse être un outil puissant pour augmenter l'engagement publicitaire et les revenus, il est important d'équilibrer la personnalisation des publicités avec la confidentialité et la transparence des spectateurs. Les plateformes devraient toujours offrir aux utilisateurs la possibilité de se désinscrire des publicités personnalisées, et ils devraient être clairs sur la manière dont leurs données sont utilisées.

Voici quelques exemples d'utilisation de la segmentation prédictive pour le ciblage publicitaire :

• Engagement publicitaire accru : les annonces personnalisées sont plus susceptibles d'être cliquées par les utilisateurs, ce qui peut entraîner un engagement publicitaire accru.
• Notoriété accrue de la marque : les publicités personnalisées peuvent contribuer à accroître la notoriété de la marque en exposant les utilisateurs à de nouveaux produits et services qui pourraient les intéresser.
• Amélioration de la satisfaction client : les utilisateurs sont plus susceptibles d'être satisfaits d'une plateforme qui leur propose des publicités pertinentes.

Voici quelques conseils pour équilibrer la personnalisation des annonces avec la confidentialité et la transparence des spectateurs :

• Donnez aux utilisateurs la possibilité de désactiver les publicités personnalisées. Cela permet aux utilisateurs de contrôler la manière dont leurs données sont utilisées pour le ciblage publicitaire.
• Soyez clair sur la manière dont vos données sont utilisées. Faites savoir aux utilisateurs quelles données vous collectez, comment vous les utilisez et comment ils peuvent les contrôler.
• Utilisez la personnalisation des annonces de manière responsable. N'utilisez pas la personnalisation des annonces pour exploiter les utilisateurs ou pour les cibler avec du contenu sensible ou inapproprié.

En suivant ces conseils, vous pouvez utiliser la segmentation prédictive pour améliorer le ciblage publicitaire et les revenus tout en protégeant la confidentialité et la transparence des utilisateurs.

Cas d'utilisation 5 : Production de contenu et décisions d'investissement

Grâce à la segmentation prédictive, les plateformes de vidéo à la demande bénéficient d'un avantage stratégique en matière de création et d'acquisition de contenu. En analysant les préférences et les tendances des téléspectateurs, ils peuvent adapter leurs efforts de production de contenu pour offrir ce que les téléspectateurs souhaitent le plus. Qu'il s'agisse de genres, de thèmes ou de formats spécifiques, les plateformes peuvent aligner leurs offres de contenu sur les préférences exactes de leur public.

De plus, la segmentation prédictive permet d'identifier le contenu susceptible de prospérer. En reconnaissant les tendances et les habitudes de visionnage croissantes, les plateformes peuvent investir judicieusement, réduisant ainsi les risques de production et garantissant de plus grandes chances de succès aux nouveaux contenus.

L'adoption de décisions de contenu basées sur les données présente de nombreux avantages tant pour les plateformes de vidéo à la demande que pour leur public. En répondant précisément aux préférences des téléspectateurs, les plateformes peuvent améliorer la pertinence du contenu, offrant ainsi une expérience visuelle plus personnalisée et plus satisfaisante. Lorsque les téléspectateurs trouvent un contenu qui correspond à leurs goûts, ils sont plus susceptibles de rester engagés et satisfaits de la plateforme.

La réduction des risques de production est un autre atout de la segmentation prédictive. Fortes d'informations sur ce qui fonctionne le mieux, les plateformes peuvent optimiser leurs investissements dans le contenu, en garantissant que les ressources sont orientées vers des projets qui correspondent bien aux intérêts de leur public.

Conclusion

En conclusion, le rôle de la segmentation prédictive dans le monde des plateformes de vidéo à la demande est indéniable, comme le démontrent les cinq cas d'utilisation convaincants explorés dans ce blog. En exploitant la puissance des données utilisateur, la segmentation prédictive permet aux plateformes d'adapter leurs offres de contenu, d'optimiser leurs stratégies promotionnelles et de favoriser des relations durables avec leur public.

Dans le secteur en évolution rapide des médias et du divertissement, la segmentation prédictive est la clé pour libérer tout le potentiel des expériences personnalisées et de l’engagement des téléspectateurs. Nous encourageons toutes les plateformes de vidéo à la demande à adopter cette technologie transformatrice pour obtenir un avantage concurrentiel dans le paysage dynamique d'aujourd'hui.

Ne manquez pas l'opportunité d'élever votre plateforme vers de nouveaux sommets. Passez à l'étape suivante et explorez les capacités de segmentation prédictive de WebEngage pour voir comment elle peut révolutionner votre plateforme de vidéo à la demande, en l'élevant à des niveaux de succès et de satisfaction des utilisateurs sans précédent.

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