5가지 매력적인 사용 사례: 예측 세분화가 온디맨드 비디오 플랫폼을 향상시키는 방법

당신이 좋아하는 주문형 비디오 플랫폼이 당신이 30분 동안 계속해서 무언가를 찾을 필요 없이 무엇을 보고 싶은지 아는 세상을 상상해 보십시오. 꿈 같나요? 자, 예측 세분화의 매혹적인 영역과 그것이 미디어 및 엔터테인먼트 산업에 미치는 판도를 바꾸는 영향을 탐구하면서 현실을 깨달을 준비를 하십시오.

주문형 비디오 플랫폼은 우리 삶에 없어서는 안 될 부분이 되었습니다. 주말에 좋아하는 프로그램을 몰아보는 것부터 매일 출퇴근길에 최신 블록버스터 히트작을 시청하는 것까지, 이러한 플랫폼은 우리가 엔터테인먼트를 소비하는 방식을 변화시켰습니다. 2023년에는 OTT 비디오 플랫폼의 수익이 3000억 달러에 가까워질 것입니다. 시장에서 경쟁이 점점 치열해지면서 이러한 플랫폼은 콘텐츠 선택의 바다 속에서 시청자의 참여를 유도하고 유지하는 방법이라는 엄청난 과제에 직면해 있습니다.

예측 세분화의 마법이 발휘되는 곳이 바로 여기입니다. 모든 상황에 맞는 콘텐츠 추천은 이제 과거의 일입니다. 이제 시청자는 자신의 고유한 취향과 선호도에 맞는 맞춤형 경험을 요구합니다. 이 치열한 업계에서 앞서 나가려면 주문형 비디오 플랫폼이 데이터의 힘을 활용하여 시청자를 더 깊은 수준에서 이해해야 합니다.

예측 세분화는 시청자 통찰력의 보물창고를 여는 열쇠 역할을 합니다. 플랫폼은 과거 시청 행동, 장르 선호도, 시청 시간, 상호 작용 등 방대한 양의 데이터를 분석하여 시청자에 대한 포괄적인 이해를 얻을 수 있습니다. 직감이나 일반화된 가정에 의존하는 시대는 지났습니다. 오늘날에는 데이터 기반 의사결정이 가장 중요합니다.

미디어 및 엔터테인먼트 산업의 예측 세분화 이해

예측 세분화는 주문형 비디오 플랫폼이 대규모로 개인화된 콘텐츠 추천을 제공하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 예측 세분화는 사용자 데이터를 분석하고 패턴을 식별함으로써 사용자가 스스로 알기도 전에 사용자가 어떤 콘텐츠에 관심을 가질지 예측할 수 있습니다.

이는 방대한 양의 콘텐츠가 존재하는 미디어 및 엔터테인먼트 산업에서 특히 중요합니다. 선택할 수 있는 옵션이 너무 많아서 사용자가 실제로 관심 있는 콘텐츠를 찾는 것이 어려울 수 있습니다. 예측 세분화는 개인 선호도에 따라 사용자에게 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 추천함으로써 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

맞춤형 콘텐츠 추천을 대규모로 제공하는 데 있어 주문형 비디오 플랫폼이 직면한 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.

• 엄청난 양의 데이터: 주문형 비디오 플랫폼은 사용자 행동에 대한 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 상세한 사용자 프로필을 만드는 데 사용될 수 있지만 관리하기가 어려울 수도 있습니다.
• 실시간 개인화의 필요성: 사용자는 원하는 콘텐츠를 빠르고 쉽게 찾을 수 있기를 기대합니다. 이는 주문형 비디오 플랫폼이 개인화된 추천을 실시간으로 제공할 수 있어야 함을 의미합니다.
• 지속적인 개선의 필요성: 사용자 선호도는 시간이 지나면서 변합니다. 주문형 비디오 플랫폼은 이러한 변화에 발맞추기 위해 지속적으로 추천을 업데이트할 수 있어야 합니다.

예측 세그먼트의 유형

예측 세그먼트에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

• 정적 예측 세그먼트는 사용자 행동의 광범위한 추세를 식별하는 데 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 TV 프로그램을 시청한 모든 사용자를 식별하기 위해 정적 예측 세그먼트를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 관련 콘텐츠에 대한 마케팅 캠페인을 통해 이러한 사용자를 타겟팅할 수 있습니다.
• 동적 예측 세그먼트는 더 복잡하지만 콘텐츠 추천을 개인화하는 데 더 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, 과거 시청 행동, 검색 기록 및 기타 요소를 기반으로 특정 TV 프로그램에 관심이 있을 것 같은 사용자를 식별하기 위해 동적 예측 세그먼트를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보는 사용자가 플랫폼을 검색할 때 TV 프로그램을 추천하는 데 사용될 수 있습니다.

활용 사례 1: 장르 선호도에 따른 맞춤형 추천

예측 세분화를 통해 주문형 비디오 플랫폼이 시청자 데이터를 분석하여 개별 장르 선호도를 이해하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

주문형 비디오 플랫폼은 사용자 행동에 대한 막대한 양의 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 시청 기록, 검색 기록 및 기타 요소를 포함하여 자세한 사용자 프로필을 만드는 데 사용될 수 있습니다. 예측 세분화는 플랫폼이 이 데이터를 분석하여 사용자 행동의 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 플랫폼은 예측 세분화를 사용하여 액션 영화나 로맨틱 코미디와 같은 특정 장르의 콘텐츠에 관심을 가질 가능성이 다양한 사용자를 식별할 수 있습니다.

플랫폼이 사용자의 장르 선호도를 식별하면 이 정보를 사용하여 개인화된 콘텐츠 추천을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 플랫폼에 로그인하면 장르 선호도에 따른 추천 동영상 목록이 표시될 수 있습니다. 또한 플랫폼은 예측 세분화를 사용하여 사용자가 관심을 가질 만한 콘텐츠에 대한 맞춤형 마케팅 캠페인을 통해 사용자를 타겟팅할 수 있습니다.

개인화된 추천의 영향

개인화된 콘텐츠 추천은 시청자 만족도, 시청 시간, 플랫폼 충성도에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 사용자는 자신의 관심 분야와 관련된 콘텐츠를 제공받을 때 시청 경험에 더 만족할 가능성이 높습니다. 이로 인해 사용자가 좋아하는 콘텐츠를 계속해서 시청할 가능성이 높아지므로 시청 시간이 늘어날 수 있습니다. 또한 사용자가 원하는 콘텐츠를 제공하는 플랫폼을 계속 사용할 가능성이 높기 때문에 개인화된 추천은 플랫폼 충성도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

다음은 주문형 비디오 플랫폼이 예측 세분화를 사용하여 개인화된 콘텐츠 추천을 제공하는 방법에 대한 몇 가지 구체적인 예입니다.

• Netflix는 시청 기록, 평점, 검색 기록을 기반으로 예측 세분화를 사용하여 사용자에게 영화와 TV 프로그램을 추천합니다.
• Hulu는 예측 세분화를 사용하여 사용자의 위치, 시간 및 기타 요소를 기반으로 사용자에게 콘텐츠를 추천합니다.
• Amazon Prime Video는 예측 세분화를 사용하여 구매 내역, 제품 리뷰 및 기타 요소를 기반으로 사용자에게 콘텐츠를 추천합니다.

이는 주문형 비디오 플랫폼이 예측 세분화를 사용하여 개인화된 콘텐츠 추천을 제공하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다. 기술이 계속해서 발전함에 따라 사용자에게 콘텐츠를 추천하는 더욱 혁신적이고 개인화된 방법을 기대할 수 있습니다.

사용 사례 2: 타겟 콘텐츠 프로모션을 위한 잠재 고객 세분화

예측 세분화는 온디맨드 비디오 플랫폼의 판도를 바꾸는 요소로 등장하여 제공업체가 사용자 데이터를 놀라울 만큼 정확하게 사용할 수 있도록 지원합니다. 예측 세분화는 다양한 요소를 기반으로 청중을 별개의 그룹으로 나누는 강력한 도구 역할을 합니다. 연령, 성별, 위치 등의 인구통계 데이터는 사용자 기반에 대한 기본적인 이해를 제공합니다. 선호도, 관심사, 태도 등을 포함한 사이코그래픽 데이터는 시청자의 마음을 더 깊이 파고듭니다. 또한 시청 행동 데이터를 분석하면 장르, 테마, 다양한 시청자층을 사로잡는 특정 콘텐츠에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이러한 세그먼트가 구축되면 주문형 비디오 플랫폼은 매우 정밀하게 콘텐츠 프로모션 및 추천을 맞춤화할 수 있습니다. 플랫폼은 각 세그먼트의 선호도와 행동을 이해함으로써 깊은 공감을 불러일으키는 관련 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP)은 주문형 비디오 플랫폼이 사용자 프로필, 시청 내역, 구매 내역 등 다양한 데이터 소스를 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 플랫폼은 각 사용자에 대한 360도 그림을 생성할 수 있으며, 이는 보다 정확한 예측 세분화에 사용될 수 있습니다.

잠재고객 세분화의 이점

잠재고객 세분화에는 다음과 같은 많은 이점이 있습니다.

1. 향상된 콘텐츠 검색: 사용자에게 자신의 관심 분야와 관련된 콘텐츠가 제공되면 즐길 만한 새로운 콘텐츠를 발견할 가능성이 더 높아집니다.
2. 참여도 증가: 사용자가 관심 있는 콘텐츠를 보면 시청, 공유, 댓글 달기 등 참여 가능성이 높아집니다.
3. 더 높은 전환율: 사용자가 자신의 관심 분야와 관련된 콘텐츠를 타겟팅하면 채널 구독, 제품 구매, 서비스 가입 등 전환 가능성이 더 높아집니다.

사용 사례 3: 이탈 예측 및 사전 예방적 유지 전략

예측 세분화를 통해 온디맨드 비디오 플랫폼이 시청자 이탈의 패턴과 지표를 식별하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

이것을 상상해 보십시오: 플랫폼은 특정 기간 동안 아무것도 시청하지 않은 사용자나 두려운 "구독 취소" 버튼을 누른 사용자를 식별합니다. 이는 이탈을 예측하는 데 유용한 지침이 될 수 있습니다.

그렇다면 주문형 비디오 플랫폼은 이 귀중한 정보로 무엇을 할까요? 글쎄, 그들은 적극적으로 행동합니다! 이러한 지식을 바탕으로 플랫폼은 사용자를 만족시키고 화면에 집중할 수 있도록 유지 전략을 구현할 수 있습니다. 개인화된 제안, 시기적절한 재참여 캠페인, 타겟 콘텐츠 추천은 이들이 마법을 발휘하는 방식 중 일부일 뿐입니다. 이러한 전략에는 개인화된 제안, 시기적절한 재참여 캠페인, 타겟 콘텐츠 추천 등이 포함될 수 있습니다.

• 개인화된 제안: 플랫폼은 예측 세분화를 사용하여 구독 할인이나 새로운 콘텐츠의 무료 평가판과 같은 특정 제안에 관심이 있을 것 같은 사용자를 식별할 수 있습니다.
• 시기적절한 재참여 캠페인: 플랫폼은 예측 세분화를 사용하여 특정 기간 동안 활동하지 않은 사용자를 식별할 수 있습니다. 이러한 사용자는 이메일 알림이나 푸시 알림과 같은 재참여 캠페인을 통해 타겟팅되어 플랫폼으로 다시 돌아오도록 유도할 수 있습니다.
• 타겟 콘텐츠 추천: 플랫폼은 예측 세분화를 사용하여 특정 콘텐츠에 관심이 있을 것 같은 사용자를 식별할 수 있습니다. 이러한 사용자는 자신의 관심사와 관련된 콘텐츠를 추천받을 수 있으며, 이는 플랫폼에 대한 참여를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이탈 예측의 긍정적인 영향

이탈 예측과 사전 예방적 유지는 고객 이탈을 줄이고 시청자 충성도를 높이는 데 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이탈할 가능성이 있는 사용자를 식별함으로써 플랫폼은 사용자가 이탈하지 않도록 조치를 취할 수 있습니다. 이를 통해 고객 확보 비용에서 플랫폼 비용을 절약할 수 있으며, 귀중한 고객을 유지하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

이탈 예측 및 사전 예방적 유지의 몇 가지 추가 이점은 다음과 같습니다.

• 수익 증가: 이탈을 줄임으로써 플랫폼은 더 많은 고객을 유지함으로써 수익을 늘릴 수 있습니다.
• 고객 만족도 향상: 적극적인 유지 전략은 사용자의 플랫폼 참여와 만족을 유지함으로써 고객 만족도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 브랜드 충성도 증가: 플랫폼은 고객을 소중히 여긴다는 점을 보여줌으로써 충성도를 구축하고 고객이 플랫폼을 계속 사용하도록 장려할 수 있습니다.

WebEngage에서는 RFM 분석을 사용하여 고객 유지를 최대한 활용합니다. 방법을 알아보려면 여기를 읽어보세요.

사용 사례 4: 광고 타겟팅 및 수익 최적화

예측 세분화가 주문형 비디오 플랫폼의 광고 타겟팅 최적화를 지원하는 방법

주문형 비디오 플랫폼은 시청 기록, 인구통계, 관심분야 등 사용자 행동에 대한 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 각 사용자의 세부 프로필을 만드는 데 사용될 수 있으며, 이를 통해 보다 효과적으로 광고를 타겟팅하는 데 사용할 수 있습니다. 예측 세분화는 사용자 행동 패턴을 식별하고 각 사용자가 클릭할 가능성이 가장 높은 광고를 예측하여 주문형 비디오 플랫폼이 광고 타겟팅을 최적화하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다.

플랫폼은 이 정보를 사용하여 특정 시청자 세그먼트에 개인화된 광고를 제공할 수 있습니다. 이는 광고 참여와 수익을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 플랫폼은 특정 장르의 콘텐츠를 시청한 사용자를 해당 장르와 관련된 제품이나 서비스에 대한 광고로 타겟팅할 수 있습니다.

광고 개인화와 시청자 개인정보 보호 및 투명성의 균형을 맞추는 것의 중요성

예측 세분화는 광고 참여와 수익을 높이는 강력한 도구일 수 있지만, 광고 개인화와 시청자 개인정보 보호 및 투명성의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. 플랫폼은 항상 사용자에게 개인화된 광고를 거부할 수 있는 옵션을 제공해야 하며 사용자는 자신의 데이터가 어떻게 사용되는지 명확하게 밝혀야 합니다.

광고 타겟팅에 예측 세분화를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

• 광고 참여 증가: 개인화된 광고는 사용자가 클릭할 가능성이 높아 광고 참여가 증가할 수 있습니다.
• 브랜드 인지도 향상: 개인화된 광고는 사용자가 관심을 가질 만한 새로운 제품과 서비스에 노출시켜 브랜드 인지도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 고객 만족도 향상: 사용자는 관련 광고를 제공하는 플랫폼에 더 만족할 가능성이 높습니다.

다음은 광고 개인 최적화와 시청자 개인정보 보호 및 투명성의 균형을 맞추는 몇 가지 팁입니다.

• 사용자에게 개인화된 광고를 선택 해제할 수 있는 옵션을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 자신의 데이터가 광고 타겟팅에 사용되는 방식을 제어할 수 있습니다.
• 귀하의 데이터가 어떻게 사용되는지 명확하게 밝히십시오. 사용자에게 수집하는 데이터, 사용 방법, 제어 방법을 알려주세요.
• 책임감 있는 방식으로 광고 개인 최적화를 사용하세요. 사용자를 이용하거나 민감하거나 부적절한 콘텐츠로 사용자를 타겟팅하기 위해 광고 개인 최적화를 사용하지 마세요.

다음 팁을 따르면 예측 세분화를 사용하여 광고 타겟팅 및 수익을 향상하는 동시에 사용자 개인 정보 보호 및 투명성을 보호할 수 있습니다.

사용 사례 5: 콘텐츠 제작 및 투자 결정

예측 세분화를 통해 주문형 비디오 플랫폼은 콘텐츠 제작 및 획득에 있어 전략적 이점을 얻습니다. 시청자 선호도와 추세를 분석하여 시청자가 가장 원하는 것을 제공하도록 콘텐츠 제작 노력을 맞춤화할 수 있습니다. 특정 장르, 테마, 형식 등 플랫폼은 콘텐츠 제공을 청중의 정확한 선호도에 맞게 조정할 수 있습니다.

또한 예측 세분화는 성공 가능성이 높은 콘텐츠를 식별하는 데 도움이 됩니다. 플랫폼은 상승 추세와 시청 패턴을 인식함으로써 현명하게 투자하여 제작 위험을 줄이고 새로운 콘텐츠의 성공 가능성을 높일 수 있습니다.

데이터 기반 콘텐츠 결정을 수용하면 주문형 비디오 플랫폼과 시청자 모두에게 많은 이점이 제공됩니다. 플랫폼은 시청자 선호도에 정확하게 맞춰 콘텐츠 관련성을 높여 더욱 개인화되고 만족스러운 시청 경험을 제공할 수 있습니다. 시청자가 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 찾으면 플랫폼에 계속 참여하고 만족할 가능성이 더 높습니다.

생산 위험을 줄이는 것은 예측 세분화의 또 다른 특징입니다. 무엇이 가장 효과적인지에 대한 통찰력으로 무장한 플랫폼은 콘텐츠 투자를 최적화하여 청중의 관심 사항에 잘 부합하는 프로젝트에 리소스가 집중되도록 할 수 있습니다.

결론

결론적으로, 이 블로그에서 살펴본 5가지 강력한 사용 사례에서 알 수 있듯이 주문형 비디오 플랫폼 세계에서 예측 세분화의 역할은 부인할 수 없습니다. 예측 세분화는 사용자 데이터의 힘을 활용하여 플랫폼이 콘텐츠 제공을 맞춤화하고, 판촉 전략을 최적화하며, 청중과의 장기적인 관계를 육성할 수 있도록 지원합니다.

빠르게 변화하는 미디어 및 엔터테인먼트 산업에서 예측 세분화는 개인화된 경험과 시청자 참여의 잠재력을 최대한 활용하는 열쇠입니다. 우리는 모든 주문형 비디오 플랫폼이 오늘날의 역동적인 환경에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 이 혁신적인 기술을 수용하도록 권장합니다.

플랫폼을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있는 기회를 놓치지 마세요. 다음 단계로 나아가 WebEngage의 예측 세분화 기능을 살펴보고 온디맨드 비디오 플랫폼을 어떻게 혁신하여 전례 없는 수준의 성공과 사용자 만족도로 끌어올릴 수 있는지 알아보세요.

예측 세분화를 수용하고 청중을 즐겁게 하고, 참여시키고, 사로잡는 방식을 재정의하려면 데모를 예약하세요.