5 つの魅力的な使用例: 予測セグメンテーションがオンデマンド ビデオ プラットフォームをどのように向上させるか
公開: 2023-08-2530 分間続けて何かを探す必要がなく、お気に入りのオンデマンド ビデオ プラットフォームが、あなたが見たいものを把握している世界を想像してみてください。 夢のようですか？ さて、現実に目覚める準備をしてください。予測セグメンテーションの魅力的な領域と、それがメディアとエンターテインメント業界に与える革新的な影響を掘り下げていきます。
オンデマンドビデオプラットフォームは私たちの生活に欠かせないものになっています。 週末にお気に入りの番組を一気に視聴することから、毎日の通勤中に最新の大ヒット作を視聴することまで、これらのプラットフォームは、私たちがエンターテインメントを消費する方法を変革してきました。 2023 年には、OTT ビデオ プラットフォームからの収益は 3,000 億ドル近くになるでしょう。 市場での競争が激化し続ける中、これらのプラットフォームは、膨大なコンテンツの選択肢の中で視聴者を引きつけ、維持する方法という大きな課題に直面しています。
ここで、予測セグメンテーションの魔法が活躍します。 画一的なコンテンツの推奨は過去のものです。 視聴者は現在、自分の独自の趣味や好みに合わせてカスタマイズされた体験を求めています。 この熾烈な業界で勝ち続けるために、オンデマンド動画プラットフォームはデータの力を活用して視聴者をより深いレベルで理解する必要があります。
予測セグメンテーションは、視聴者の洞察の宝庫を解き放つ鍵として機能します。 過去の視聴行動、ジャンルの好み、視聴時間、インタラクションなどの膨大な量のデータを分析することで、プラットフォームは視聴者を包括的に理解することができます。 直感や一般的な思い込みに頼る時代は終わりました。 今日、データ主導の意思決定が最も重要視されています。
メディアおよびエンターテイメント業界における予測セグメンテーションを理解する
予測セグメンテーションは、オンデマンド ビデオ プラットフォームがパーソナライズされたコンテンツの推奨を大規模に提供できるようにする強力なツールです。 予測セグメンテーションは、ユーザー データを分析してパターンを識別することにより、ユーザーが自分で気づく前であっても、ユーザーがどのコンテンツに興味を持つ可能性が高いかを予測できます。
これは、膨大な量のコンテンツが利用可能なメディアおよびエンターテインメント業界では特に重要です。 選択肢が多すぎると、ユーザーが本当に興味のあるコンテンツを見つけるのが難しい場合があります。予測セグメンテーションは、ユーザーの個人的な好みに基づいて最も関連性の高いコンテンツをユーザーに推奨することで、この問題の解決に役立ちます。
パーソナライズされたコンテンツの推奨を大規模に提供する際に、オンデマンド ビデオ プラットフォームが直面する課題の一部を次に示します。
- 膨大な量のデータ: オンデマンド ビデオ プラットフォームは、ユーザーの行動に関する大量のデータを生成します。 このデータは詳細なユーザー プロファイルの作成に使用できますが、管理が膨大になる場合もあります。
- リアルタイムのパーソナライゼーションの必要性: ユーザーは、探しているコンテンツを迅速かつ簡単に見つけられることを期待しています。 これは、オンデマンドビデオプラットフォームがパーソナライズされた推奨事項をリアルタイムで提供できる必要があることを意味します。
- 継続的な改善の必要性: ユーザーの好みは時間の経過とともに変化します。 オンデマンドビデオプラットフォームは、こうした変化に対応するために推奨事項を継続的に更新できる必要があります。
予測セグメントの種類
予測セグメントには主に 2 つのタイプがあります。
- 静的予測セグメントは、ユーザーの行動の広範な傾向を特定するのに役立ちます。 たとえば、静的予測セグメントを作成して、特定のテレビ番組を視聴したすべてのユーザーを識別できます。 この情報は、関連コンテンツのマーケティング キャンペーンでこれらのユーザーをターゲットにするために使用できます。
- 動的予測セグメントはより複雑ですが、コンテンツの推奨事項をパーソナライズする場合により効果的です。 たとえば、動的な予測セグメントを作成して、過去の視聴行動、検索履歴、その他の要因に基づいて、特定のテレビ番組に興味を持つ可能性が高いユーザーを識別できます。 この情報は、これらのユーザーがプラットフォームを閲覧しているときにテレビ番組を推奨するために使用できます。
使用例 1: ジャンルの好みに基づいたパーソナライズされた推奨事項
オンデマンドビデオプラットフォームが視聴者データを分析して個々のジャンルの好みを理解するのに予測セグメンテーションがどのように役立つか
オンデマンド ビデオ プラットフォームは、ユーザーの行動に関する大量のデータを生成します。 このデータを使用して、視聴履歴、検索履歴、その他の要素を含む詳細なユーザー プロファイルを作成できます。 予測セグメンテーションは、プラットフォームがこのデータを分析してユーザーの行動のパターンを特定するのに役立ちます。 たとえば、プラットフォームは予測セグメンテーションを使用して、アクション映画やロマンティック コメディなど、特定のジャンルのコンテンツに興味を持つ可能性がさまざまな度合いでユーザーを識別できます。
プラットフォームがユーザーのジャンルの好みを特定すると、その情報を使用してパーソナライズされたコンテンツの推奨を提供できます。 たとえば、ユーザーがプラットフォームにログインすると、ジャンルの好みに基づいた推奨動画のリストが表示されます。 このプラットフォームは、予測セグメンテーションを使用して、ユーザーが興味を持ちそうなコンテンツに合わせたパーソナライズされたマーケティング キャンペーンでユーザーをターゲットにすることもできます。
パーソナライズされたレコメンデーションの影響
パーソナライズされたコンテンツの推奨は、視聴者の満足度、総再生時間、プラットフォームのロイヤルティに大きな影響を与える可能性があります。 ユーザーが自分の興味に関連したコンテンツを提示されると、その視聴体験に満足する可能性が高くなります。 これにより、ユーザーは気に入ったコンテンツを継続して視聴する可能性が高くなるため、総再生時間の増加につながる可能性があります。 さらに、パーソナライズされたレコメンデーションは、ユーザーが望むコンテンツを提供するプラットフォームに固執する可能性が高いため、プラットフォームのロイヤルティを促進するのに役立ちます。
以下に、オンデマンド ビデオ プラットフォームが予測セグメンテーションを使用してパーソナライズされたコンテンツの推奨を提供する方法の具体的な例をいくつか示します。
- Netflix は予測セグメンテーションを使用して、視聴履歴、評価、検索履歴に基づいて映画やテレビ番組をユーザーに推奨します。
- Hulu は予測セグメンテーションを使用して、ユーザーの場所、時刻、その他の要因に基づいてコンテンツをユーザーに推奨します。
- Amazon Prime Video は、予測セグメンテーションを使用して、購入履歴、製品レビュー、その他の要素に基づいてユーザーにコンテンツを推奨します。
これらは、オンデマンド ビデオ プラットフォームが予測セグメンテーションを使用してパーソナライズされたコンテンツの推奨を提供する方法のほんの一例にすぎません。 テクノロジーが進化し続けるにつれて、ユーザーにコンテンツを推奨するためのさらに革新的でパーソナライズされた方法が登場することが期待されます。
使用例 2: ターゲットを絞ったコンテンツのプロモーションのための視聴者のセグメンテーション
予測セグメンテーションは、オンデマンド ビデオ プラットフォームにとって大きな変革をもたらすものとして登場し、プロバイダーがユーザー データを驚くべき精度で活用できるようになります。 予測セグメンテーションは、さまざまな要因に基づいて視聴者を個別のグループに分類する強力なツールとして機能します。 年齢、性別、所在地などの人口統計データは、ユーザー ベースの基礎的な理解を提供します。 好み、興味、態度などの心理学的データは、視聴者の心を深く掘り下げます。 さらに、視聴行動データを分析すると、視聴者のさまざまな層を魅了するジャンル、テーマ、特定のコンテンツについての洞察が得られます。
これらのセグメントが確立されると、オンデマンドビデオプラットフォームは、コンテンツのプロモーションや推奨を非常に正確に調整できます。 各セグメントの好みや行動を理解することで、プラットフォームは、深く共感を呼ぶ関連コンテンツを提供できます。
顧客データ プラットフォーム (CDP) は、オンデマンド ビデオ プラットフォームがユーザー プロファイル、視聴履歴、購入履歴などのさまざまなデータ ソースを統合するのに役立ちます。 これにより、プラットフォームは各ユーザーの 360 度の画像を作成でき、より正確な予測セグメンテーションに使用できます。
オーディエンスセグメンテーションのメリット
オーディエンスセグメンテーションには次のような多くの利点があります。
- コンテンツ発見の改善: ユーザーの興味に関連するコンテンツが提示されると、楽しめる新しいコンテンツを発見する可能性が高くなります。
- エンゲージメントの向上: ユーザーは、興味のあるコンテンツを目にすると、視聴したり、共有したり、コメントしたりするなど、コンテンツに関与する可能性が高くなります。
- コンバージョン率の向上: ユーザーの興味に関連するコンテンツがターゲットに設定されている場合、チャンネルへの登録、製品の購入、サービスへのサインアップなどのコンバージョンに至る可能性が高くなります。
ユースケース 3: チャーン予測とプロアクティブなリテンション戦略
オンデマンドビデオプラットフォームが視聴者離れのパターンと指標を特定するのに予測セグメンテーションがどのように役立つか
これを想像してみてください。プラットフォームは、特定の期間に何も視聴しなかったユーザー、または恐ろしい「購読解除」ボタンを押したユーザーを識別します。 これらは、チャーンを予測するための有用な指標となる可能性があります。
では、オンデマンドビデオプラットフォームはこの貴重な情報をどのように利用しているのでしょうか? そうですね、彼らは積極的になります！ この知識を活用すれば、プラットフォームはユーザーを満足させ、画面に釘付けにし続ける維持戦略を実装できます。 パーソナライズされたオファー、タイムリーな再エンゲージメント キャンペーン、対象を絞ったコンテンツの推奨などは、魔法を発揮する方法のほんの一部です。 これらの戦略には、パーソナライズされたオファー、タイムリーな再エンゲージメント キャンペーン、ターゲットを絞ったコンテンツの推奨などが含まれます。
- パーソナライズされたオファー: プラットフォームは予測セグメンテーションを使用して、サブスクリプションの割引や新しいコンテンツの無料トライアルなど、特定のオファーに興味を持つ可能性が高いユーザーを識別できます。
- タイムリーな再エンゲージメント キャンペーン: プラットフォームは予測セグメンテーションを使用して、一定期間アクティブでなかったユーザーを特定できます。 これらのユーザーは、電子メールによるリマインダーやプッシュ通知などのリエンゲージメント キャンペーンの対象となり、プラットフォームに戻ってくるよう促すことができます。
- ターゲットを絞ったコンテンツの推奨: プラットフォームは予測セグメンテーションを使用して、特定のコンテンツに興味を持つ可能性が高いユーザーを識別できます。 これらのユーザーには、自分の興味に関連したコンテンツが推奨されるため、プラットフォームへの関心を維持するのに役立ちます。
チャーン予測のプラスの影響
離脱予測とプロアクティブな維持は、顧客離脱の削減と視聴者のロイヤルティの向上に大きな影響を与える可能性があります。 プラットフォームは、離脱する可能性のあるユーザーを特定することで、ユーザーの離脱を防ぐ措置を講じることができます。 これにより、プラットフォームの顧客獲得コストを節約でき、貴重な顧客を維持するのにも役立ちます。
チャーン予測とプロアクティブなリテンションの追加の利点を次に示します。
- 収益の増加: プラットフォームは、チャーンを減らし、より多くの顧客を維持することで収益を増やすことができます。
- 顧客満足度の向上: プロアクティブな維持戦略は、ユーザーのプラットフォームへの関与と満足度を維持することで、顧客満足度の向上に役立ちます。
- ブランドロイヤルティの向上: プラットフォームは顧客を大切にしていることを示すことでロイヤルティを構築し、顧客がプラットフォームを使い続けることを奨励できます。
WebEngage では、RFM 分析を使用して、顧客維持を最大限に活用します。 その方法については、ここをお読みください。
ユースケース 4: 広告のターゲティングと収益の最適化
予測セグメンテーションがオンデマンド動画プラットフォームの広告ターゲティングの最適化をどのように支援するか
オンデマンド ビデオ プラットフォームは、視聴履歴、人口統計、興味など、ユーザーの行動に関する大量のデータを生成します。 このデータを使用して各ユーザーの詳細なプロフィールを作成し、それを使用して広告のターゲットをより効果的に設定できます。 予測セグメンテーションは、ユーザーの行動パターンを特定し、各ユーザーがどの広告をクリックする可能性が最も高いかを予測することで、オンデマンドビデオプラットフォームが広告のターゲティングを最適化するのに役立つ強力なツールです。
プラットフォームはこの情報を使用して、特定の視聴者セグメントにパーソナライズされた広告を配信できます。 これは、広告エンゲージメントと収益の増加に役立ちます。 たとえば、プラットフォームは、特定のジャンルのコンテンツを視聴したユーザーをターゲットにして、そのジャンルに関連する製品やサービスの広告を表示できます。
広告のパーソナライゼーションと視聴者のプライバシーおよび透明性のバランスの重要性
予測セグメンテーションは、広告エンゲージメントと収益を向上させるための強力なツールとなり得ますが、広告のパーソナライゼーションと視聴者のプライバシーと透明性のバランスをとることが重要です。 プラットフォームは常にユーザーにパーソナライズされた広告をオプトアウトするオプションを提供する必要があり、ユーザーは自分のデータがどのように使用されるかを明確にする必要があります。
広告のターゲティングに予測セグメンテーションを使用する例をいくつか示します。
- 広告エンゲージメントの増加: パーソナライズされた広告はユーザーによってクリックされる可能性が高く、広告エンゲージメントの増加につながる可能性があります。
- ブランド認知度の向上: パーソナライズされた広告は、ユーザーが興味を持つ可能性のある新しい製品やサービスに触れることで、ブランド認知度を高めるのに役立ちます。
- 顧客満足度の向上: ユーザーは、関連性の高い広告を提供するプラットフォームに満足する可能性が高くなります。
広告のパーソナライゼーションと視聴者のプライバシーと透明性のバランスをとるためのヒントをいくつか紹介します。
- ユーザーにパーソナライズされた広告をオプトアウトするオプションを提供します。 これにより、ユーザーは自分のデータが広告のターゲティングにどのように使用されるかを制御できるようになります。
- データがどのように使用されるかを明確にしてください。 どのようなデータを収集し、どのように使用し、どのように制御できるかをユーザーに知らせます。
- 責任ある方法で広告のパーソナライゼーションを使用してください。 ユーザーを悪用したり、機密性の高いコンテンツや不適切なコンテンツをターゲットにしたりするために広告のパーソナライズを使用しないでください。
これらのヒントに従うことで、予測セグメンテーションを使用して、ユーザーのプライバシーと透明性を保護しながら、広告のターゲティングと収益を向上させることができます。
使用例 5: コンテンツ制作と投資の決定
予測セグメンテーションにより、オンデマンド ビデオ プラットフォームはコンテンツの作成と取得において戦略的優位性を獲得します。 視聴者の好みや傾向を分析することで、視聴者が最も求めているものを提供するようにコンテンツ制作の取り組みを調整できます。 特定のジャンル、テーマ、フォーマットであっても、プラットフォームはコンテンツの提供を視聴者の正確な好みに合わせることができます。
さらに、予測セグメンテーションは、成功する可能性が高いコンテンツを特定するのに役立ちます。 上昇傾向と視聴パターンを認識することで、プラットフォームは賢明に投資し、制作リスクを軽減し、新しいコンテンツの成功の可能性を高めることができます。
データ主導のコンテンツ決定を採用すると、オンデマンドビデオプラットフォームとその視聴者に同様に多くのメリットがもたらされます。 視聴者の好みに正確に応えることで、プラットフォームはコンテンツの関連性を高め、よりパーソナライズされた満足のいく視聴体験を提供できます。 視聴者が自分の好みに合ったコンテンツを見つけた場合、プラットフォームへの関心を維持し満足する可能性が高くなります。
生産リスクの軽減は、予測セグメンテーションの上限のさらに 1 つの羽根です。 何が最も効果的かについての洞察を備えたプラットフォームは、コンテンツへの投資を最適化し、視聴者の興味とよく一致するプロジェクトにリソースを確実に振り向けることができます。
結論
結論として、このブログで取り上げた 5 つの魅力的な使用例が示すように、オンデマンド ビデオ プラットフォームの世界における予測セグメンテーションの役割は否定できません。 ユーザー データの力を利用することで、予測セグメンテーションにより、プラットフォームはコンテンツの提供を調整し、プロモーション戦略を最適化し、視聴者との長期的な関係を育むことができます。
ペースの速いメディアおよびエンターテインメント業界では、予測セグメンテーションが、パーソナライズされたエクスペリエンスと視聴者のエンゲージメントの可能性を最大限に引き出す鍵となります。 私たちは、すべてのオンデマンド ビデオ プラットフォームが、今日のダイナミックな状況において競争力を獲得するために、この革新的なテクノロジーを採用することを奨励します。
プラットフォームを新たな高みに引き上げる機会をお見逃しなく。 次のステップに進んで、WebEngage の予測セグメンテーション機能を調べて、オンデマンド ビデオ プラットフォームにどのような革命をもたらし、前例のないレベルの成功とユーザー満足度に引き上げられるかを確認してください。
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