5 casi d'uso convincenti: come la segmentazione predittiva migliora le piattaforme video on-demand

Immagina un mondo in cui la tua piattaforma video on demand preferita sa cosa ti piace guardare senza che tu debba cercare qualcosa per 30 minuti di fila. Sembra un sogno? Bene, preparati a svegliarti alla realtà, mentre approfondiamo l'affascinante regno della segmentazione predittiva e il suo impatto rivoluzionario sul settore dei media e dell'intrattenimento.

Le piattaforme video on-demand sono diventate una parte indispensabile della nostra vita. Dall'abbuffata di visione dei nostri programmi preferiti nei fine settimana al recupero degli ultimi successi di successo durante i nostri spostamenti quotidiani, queste piattaforme hanno trasformato il modo in cui consumiamo l'intrattenimento. Nel 2023, i ricavi derivanti dalle piattaforme video OTT saranno prossimi ai 300 miliardi di dollari. Con la concorrenza sempre crescente nel mercato, queste piattaforme affrontano una sfida enorme: come coinvolgere e fidelizzare gli spettatori in mezzo al mare di scelte di contenuti.

È qui che entra in gioco la magia della segmentazione predittiva. I consigli sui contenuti validi per tutti appartengono al passato. Gli spettatori ora richiedono esperienze su misura che siano in sintonia con i loro gusti e preferenze unici. Per rimanere all’avanguardia in questo settore spietato, le piattaforme video on demand devono sfruttare la potenza dei dati per comprendere i propri spettatori a un livello più profondo.

La segmentazione predittiva funge da chiave per sbloccare il tesoro delle intuizioni degli spettatori. Analizzando grandi quantità di dati, inclusi comportamenti di visualizzazione passati, preferenze di genere, tempo di visualizzazione e interazioni, le piattaforme possono acquisire una comprensione completa del proprio pubblico. Sono finiti i giorni in cui si faceva affidamento su sensazioni viscerali o supposizioni generalizzate. Oggi, il processo decisionale basato sui dati regna sovrano.

Comprendere la segmentazione predittiva nel settore dei media e dell'intrattenimento

La segmentazione predittiva è uno strumento potente che può aiutare le piattaforme video on-demand a fornire consigli personalizzati sui contenuti su larga scala. Analizzando i dati degli utenti e identificando i modelli, la segmentazione predittiva può prevedere a quali contenuti gli utenti potrebbero essere interessati, anche prima che loro stessi se ne rendano conto.

Ciò è particolarmente importante nel settore dei media e dell’intrattenimento, dove è disponibile una grande quantità di contenuti. Con così tante opzioni tra cui scegliere, può essere difficile per gli utenti trovare il contenuto a cui sono veramente interessati. La segmentazione predittiva può aiutare a risolvere questo problema consigliando agli utenti i contenuti più pertinenti in base alle loro preferenze individuali.

Ecco alcune delle sfide affrontate dalle piattaforme video on-demand nel fornire consigli personalizzati sui contenuti su larga scala:

• L’enorme volume di dati: le piattaforme video on-demand generano un’enorme quantità di dati sul comportamento degli utenti. Questi dati possono essere utilizzati per creare profili utente dettagliati, ma possono anche essere difficili da gestire.
• La necessità di personalizzazione in tempo reale: gli utenti si aspettano di poter trovare i contenuti che stanno cercando in modo rapido e semplice. Ciò significa che le piattaforme video on-demand devono essere in grado di fornire consigli personalizzati in tempo reale.
• La necessità di un miglioramento continuo: le preferenze degli utenti cambiano nel tempo. Le piattaforme video on demand devono essere in grado di aggiornare continuamente i propri consigli per stare al passo con questi cambiamenti.

Tipi di segmenti predittivi

Esistono due tipi principali di segmenti predittivi:

• I segmenti predittivi statici possono essere utili per identificare tendenze generali nel comportamento degli utenti. Ad esempio, si potrebbe creare un segmento predittivo statico per identificare tutti gli utenti che hanno guardato un determinato programma televisivo. Queste informazioni potrebbero quindi essere utilizzate per indirizzare questi utenti con campagne di marketing per contenuti correlati.
• I segmenti predittivi dinamici sono più complessi, ma possono essere più efficaci nel personalizzare i consigli sui contenuti. Ad esempio, è possibile creare un segmento predittivo dinamico per identificare gli utenti che potrebbero essere interessati a uno specifico programma televisivo in base al loro comportamento di visualizzazione passato, alla cronologia delle ricerche e ad altri fattori. Queste informazioni potrebbero quindi essere utilizzate per consigliare il programma TV a questi utenti mentre navigano sulla piattaforma.

Caso d'uso 1: consigli personalizzati basati sulle preferenze di genere

In che modo la segmentazione predittiva aiuta le piattaforme video on-demand ad analizzare i dati degli spettatori per comprendere le preferenze di genere individuali

Le piattaforme video on-demand generano un'enorme quantità di dati sul comportamento degli utenti. Questi dati possono essere utilizzati per creare profili utente dettagliati, inclusa la cronologia delle visualizzazioni, la cronologia delle ricerche e altri fattori. La segmentazione predittiva può aiutare le piattaforme ad analizzare questi dati per identificare modelli nel comportamento degli utenti. Ad esempio, una piattaforma potrebbe utilizzare la segmentazione predittiva per identificare gli utenti con vari gradi di probabilità che siano interessati a un genere specifico di contenuti, come film d'azione o commedie romantiche.

Una volta che una piattaforma ha identificato le preferenze di genere degli utenti, può utilizzare queste informazioni per fornire consigli personalizzati sui contenuti. Ad esempio, quando un utente accede alla piattaforma, gli potrebbe essere presentato un elenco di video consigliati in base alle sue preferenze di genere. La piattaforma potrebbe anche utilizzare la segmentazione predittiva per indirizzare gli utenti con campagne di marketing personalizzate per contenuti che potrebbero interessarli.

L'impatto delle raccomandazioni personalizzate

I consigli personalizzati sui contenuti possono avere un impatto significativo sulla soddisfazione degli spettatori, sul tempo di visualizzazione e sulla fedeltà alla piattaforma. Quando agli utenti vengono presentati contenuti pertinenti ai loro interessi, è più probabile che siano soddisfatti della loro esperienza visiva. Ciò può comportare un aumento del tempo di visualizzazione, poiché è più probabile che gli utenti continuino a guardare i contenuti che apprezzano. Inoltre, i consigli personalizzati possono aiutare a fidelizzare la piattaforma, poiché è più probabile che gli utenti restino fedeli a una piattaforma che fornisce loro i contenuti che desiderano.

Ecco alcuni esempi specifici di come le piattaforme video on demand utilizzano la segmentazione predittiva per fornire consigli personalizzati sui contenuti:

• Netflix utilizza la segmentazione predittiva per consigliare film e programmi TV agli utenti in base alla cronologia di visualizzazione, alle valutazioni e alla cronologia delle ricerche.
• Hulu utilizza la segmentazione predittiva per consigliare contenuti agli utenti in base alla loro posizione, all'ora del giorno e ad altri fattori.
• Amazon Prime Video utilizza la segmentazione predittiva per consigliare contenuti agli utenti in base alla cronologia degli acquisti, alle recensioni dei prodotti e ad altri fattori.

Questi sono solo alcuni esempi di come le piattaforme video on demand utilizzano la segmentazione predittiva per fornire consigli personalizzati sui contenuti. Poiché la tecnologia continua ad evolversi, possiamo aspettarci di vedere modi ancora più innovativi e personalizzati per consigliare contenuti agli utenti.

Caso d'uso 2: segmentazione del pubblico per la promozione di contenuti mirati

La segmentazione predittiva è emersa come un punto di svolta per le piattaforme video on-demand, consentendo ai fornitori di gestire i dati degli utenti con notevole precisione. La segmentazione predittiva funge da potente strumento per suddividere il pubblico in gruppi distinti in base a vari fattori. I dati demografici, come età, sesso e posizione, forniscono una comprensione fondamentale della loro base di utenti. I dati psicografici, comprese preferenze, interessi e atteggiamenti, scavano più a fondo nella mente degli spettatori. Inoltre, l'analisi dei dati sul comportamento di visualizzazione offre approfondimenti su generi, temi e contenuti specifici che affascinano diversi segmenti di pubblico.

Man mano che questi segmenti vengono stabiliti, le piattaforme video on-demand possono personalizzare le promozioni e i consigli sui contenuti con eccezionale precisione. Comprendendo le preferenze e i comportamenti di ciascun segmento, la piattaforma può offrire loro contenuti pertinenti che risuonano profondamente.

Una piattaforma dati cliente (CDP) può aiutare le piattaforme video on-demand a unificare diverse origini dati, come profili utente, cronologia visualizzazioni e cronologia acquisti. Ciò consente alle piattaforme di creare un'immagine a 360 gradi di ciascun utente, che può essere utilizzata per una segmentazione predittiva più accurata.

I vantaggi della segmentazione del pubblico

Ci sono molti vantaggi nella segmentazione del pubblico, come ad esempio:

1. Miglioramento della scoperta dei contenuti: quando agli utenti vengono presentati contenuti pertinenti ai loro interessi, è più probabile che scoprano nuovi contenuti di loro gradimento.
2. Maggiore coinvolgimento: quando gli utenti vedono contenuti a cui sono interessati, è più probabile che interagiscano con essi, ad esempio guardandoli, condividendoli o commentandoli.
3. Tassi di conversione più elevati: quando gli utenti vengono indirizzati a contenuti pertinenti ai loro interessi, hanno maggiori probabilità di effettuare conversioni, ad esempio iscriversi a un canale, acquistare un prodotto o iscriversi a un servizio.

Caso d'uso 3: previsione del tasso di abbandono e strategie di fidelizzazione proattiva

In che modo la segmentazione predittiva aiuta le piattaforme video on-demand a identificare modelli e indicatori di abbandono degli spettatori

Immagina questo: una piattaforma identifica gli utenti che non hanno guardato nulla in un periodo specifico o quelli che hanno premuto il temuto pulsante "annulla iscrizione". Questi possono essere alcuni suggerimenti utili per prevedere il tasso di abbandono.

Allora, cosa fanno le piattaforme video on-demand con queste preziose informazioni? Bene, diventano proattivi! Grazie a questa conoscenza, le piattaforme possono implementare strategie di fidelizzazione per mantenere i propri utenti felici e incollati allo schermo. Offerte personalizzate, campagne di ricoinvolgimento tempestive e consigli mirati sui contenuti sono solo alcuni dei modi in cui funzionano con la loro magia. Queste strategie possono includere offerte personalizzate, campagne di ricoinvolgimento tempestive e consigli sui contenuti mirati.

• Offerte personalizzate: le piattaforme possono utilizzare la segmentazione predittiva per identificare gli utenti che potrebbero essere interessati a offerte specifiche, come sconti sugli abbonamenti o prove gratuite di nuovi contenuti.
• Campagne di reengagement tempestivo: le piattaforme possono utilizzare la segmentazione predittiva per identificare gli utenti che non sono stati attivi in ​​un determinato periodo di tempo. Questi utenti possono essere presi di mira con campagne di reengagement, come promemoria via email o notifiche push, per incoraggiarli a tornare sulla piattaforma.
• Consigli sui contenuti mirati: le piattaforme possono utilizzare la segmentazione predittiva per identificare gli utenti che potrebbero essere interessati a contenuti specifici. A questi utenti possono essere consigliati contenuti pertinenti ai loro interessi, il che può aiutarli a mantenerli coinvolti sulla piattaforma.

L'impatto positivo della previsione del tasso di abbandono

La previsione del tasso di abbandono e la fidelizzazione proattiva possono avere un impatto significativo sulla riduzione del tasso di abbandono dei clienti e sull'aumento della fedeltà degli spettatori. Identificando gli utenti che potrebbero abbandonare, le piattaforme possono adottare misure per impedire loro di abbandonare. Ciò può far risparmiare alla piattaforma costi di acquisizione dei clienti e può anche aiutare a fidelizzare clienti preziosi.

Ecco alcuni vantaggi aggiuntivi della previsione del tasso di abbandono e della fidelizzazione proattiva:

• Aumento delle entrate: riducendo il tasso di abbandono, le piattaforme possono aumentare le proprie entrate fidelizzando più clienti.
• Maggiore soddisfazione del cliente: le strategie di fidelizzazione proattive possono aiutare a migliorare la soddisfazione del cliente mantenendo gli utenti coinvolti e soddisfatti della piattaforma.
• Maggiore fedeltà al marchio: dimostrando che apprezzano i propri clienti, le piattaforme possono fidelizzare e incoraggiare i clienti a continuare a utilizzare la piattaforma.

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Caso d'uso 4: targeting degli annunci e ottimizzazione delle entrate

In che modo la segmentazione predittiva aiuta le piattaforme video on demand a ottimizzare il targeting degli annunci

Le piattaforme video on-demand generano un'enorme quantità di dati sul comportamento degli utenti, come cronologia di visualizzazione, dati demografici e interessi. Questi dati possono essere utilizzati per creare profili dettagliati di ciascun utente, che possono poi essere utilizzati per indirizzare gli annunci in modo più efficace. La segmentazione predittiva è un potente strumento che può aiutare le piattaforme video on-demand a ottimizzare il targeting degli annunci identificando modelli nel comportamento degli utenti e prevedendo quali annunci hanno maggiori probabilità di essere cliccati da ciascun utente.

Le piattaforme possono utilizzare queste informazioni per fornire annunci personalizzati a specifici segmenti di spettatori. Ciò può aiutare ad aumentare il coinvolgimento e le entrate pubblicitarie. Ad esempio, una piattaforma potrebbe rivolgersi agli utenti che hanno guardato un determinato genere di contenuti con annunci di prodotti o servizi correlati a quel genere.

L'importanza di bilanciare la personalizzazione degli annunci con la privacy e la trasparenza degli spettatori

Sebbene la segmentazione predittiva possa essere uno strumento potente per aumentare il coinvolgimento e le entrate pubblicitarie, è importante bilanciare la personalizzazione degli annunci con la privacy e la trasparenza degli spettatori. Le piattaforme dovrebbero sempre offrire agli utenti la possibilità di disattivare gli annunci personalizzati e dovrebbero essere chiari su come vengono utilizzati i loro dati.

Ecco alcuni esempi di utilizzo della segmentazione predittiva per il targeting degli annunci:

• Maggiore coinvolgimento degli annunci: gli annunci personalizzati hanno maggiori probabilità di essere cliccati dagli utenti, il che può portare a un maggiore coinvolgimento degli annunci.
• Maggiore notorietà del marchio: gli annunci personalizzati possono contribuire ad aumentare la notorietà del marchio esponendo gli utenti a nuovi prodotti e servizi a cui potrebbero essere interessati.
• Maggiore soddisfazione del cliente: è più probabile che gli utenti siano soddisfatti di una piattaforma che fornisce loro annunci pertinenti.

Ecco alcuni suggerimenti per bilanciare la personalizzazione degli annunci con la privacy e la trasparenza degli spettatori:

• Offri agli utenti la possibilità di disattivare gli annunci personalizzati. Ciò consente agli utenti di controllare il modo in cui i loro dati vengono utilizzati per il targeting degli annunci.
• Sii chiaro su come vengono utilizzati i tuoi dati. Fai sapere agli utenti quali dati raccogli, come li usi e come possono controllarli.
• Utilizza la personalizzazione degli annunci in modo responsabile. Non utilizzare la personalizzazione degli annunci per sfruttare gli utenti o indirizzarli con contenuti sensibili o inappropriati.

Seguendo questi suggerimenti, puoi utilizzare la segmentazione predittiva per migliorare il targeting degli annunci e le entrate, proteggendo allo stesso tempo la privacy e la trasparenza degli utenti.

Caso d'uso 5: produzione di contenuti e decisioni di investimento

Con la segmentazione predittiva, le piattaforme video on-demand ottengono un vantaggio strategico nella creazione e acquisizione di contenuti. Analizzando le preferenze e le tendenze degli spettatori, possono personalizzare i propri sforzi di produzione dei contenuti per offrire ciò che gli spettatori desiderano di più. Che si tratti di generi, temi o formati specifici, le piattaforme possono allineare la propria offerta di contenuti con le esatte preferenze del proprio pubblico.

Inoltre, la segmentazione predittiva aiuta a identificare i contenuti che potrebbero prosperare. Riconoscendo le tendenze e i modelli di visualizzazione in aumento, le piattaforme possono investire saggiamente, riducendo i rischi di produzione e garantendo maggiori possibilità di successo per i nuovi contenuti.

L'adozione di decisioni sui contenuti basate sui dati comporta una serie di vantaggi sia per le piattaforme video on demand che per il loro pubblico. Rispondendo esattamente alle preferenze degli spettatori, le piattaforme possono migliorare la pertinenza dei contenuti, offrendo un'esperienza visiva più personalizzata e soddisfacente. Quando gli spettatori trovano contenuti che corrispondono ai loro gusti, è più probabile che rimangano coinvolti e soddisfatti della piattaforma.

La riduzione dei rischi di produzione è un altro fiore all’occhiello della segmentazione predittiva. Armate di informazioni su ciò che funziona meglio, le piattaforme possono ottimizzare i propri investimenti nei contenuti, garantendo che le risorse siano indirizzate verso progetti ben allineati con gli interessi del loro pubblico.

Conclusione

In conclusione, il ruolo della segmentazione predittiva nel mondo delle piattaforme video on-demand è innegabile, come dimostrato dai cinque avvincenti casi d’uso esplorati in questo blog. Sfruttando la potenza dei dati degli utenti, la segmentazione predittiva consente alle piattaforme di personalizzare le proprie offerte di contenuti, ottimizzare le strategie promozionali e favorire relazioni durature con il proprio pubblico.

Nel frenetico settore dei media e dell’intrattenimento, la segmentazione predittiva è la chiave per sfruttare tutto il potenziale delle esperienze personalizzate e del coinvolgimento degli spettatori. Incoraggiamo tutte le piattaforme video on-demand ad abbracciare questa tecnologia trasformativa per ottenere un vantaggio competitivo nel panorama dinamico di oggi.

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