5 przekonujących przypadków użycia: jak segmentacja predykcyjna podnosi jakość platform wideo na żądanie

Wyobraź sobie świat, w którym Twoja ulubiona platforma wideo na żądanie wie, co lubisz oglądać, bez konieczności ciągłego szukania czegoś przez 30 minut. Brzmi jak sen? Cóż, przygotujcie się na obudzenie się w rzeczywistości, gdy zagłębimy się w fascynującą dziedzinę segmentacji predykcyjnej i jej zmieniającego wpływu na branżę medialną i rozrywkową.

Platformy wideo na żądanie stały się nieodzowną częścią naszego życia. Od ciągłego oglądania naszych ulubionych programów w weekendy po nadrabianie zaległości w oglądaniu najnowszych hitów podczas codziennych dojazdów do pracy – platformy te zmieniły sposób, w jaki konsumujemy rozrywkę. W 2023 roku przychody z platform wideo OTT wyniosą blisko 300 miliardów dolarów. W obliczu stale rosnącej konkurencji na rynku platformy te stoją przed monumentalnym wyzwaniem – jak zaangażować i utrzymać widzów w morzu możliwości wyboru treści.

Tutaj właśnie wchodzi w grę magia segmentacji predykcyjnej. Rekomendacje dotyczące treści w jednym rozmiarze należą już do przeszłości. Widzowie oczekują obecnie treści dostosowanych do ich indywidualnych gustów i preferencji. Aby utrzymać przewagę w tej bezlitosnej branży, platformy wideo na żądanie muszą wykorzystać moc danych, aby lepiej zrozumieć swoich widzów.

Segmentacja predykcyjna jest kluczem do odblokowania skarbnicy wiedzy o widzach. Analizując ogromne ilości danych, w tym zachowania związane z oglądaniem w przeszłości, preferencje dotyczące gatunków, czas oglądania i interakcje, platformy mogą uzyskać kompleksową wiedzę o swoich odbiorcach. Dawno minęły czasy polegania na przeczuciach i uogólnionych założeniach. Obecnie króluje proces podejmowania decyzji w oparciu o dane.

Zrozumienie segmentacji predykcyjnej w branży mediów i rozrywki

Segmentacja predykcyjna to potężne narzędzie, które może pomóc platformom wideo na żądanie dostarczać spersonalizowane rekomendacje treści na dużą skalę. Analizując dane użytkowników i identyfikując wzorce, segmentacja predykcyjna może przewidzieć, jakie treści prawdopodobnie zainteresują użytkowników, nawet zanim sami się o tym dowiedzą.

Jest to szczególnie ważne w branży medialnej i rozrywkowej, gdzie dostępna jest ogromna ilość treści. Przy tak dużej liczbie opcji do wyboru użytkownikom może być trudno znaleźć treści, które ich naprawdę interesują. Segmentacja predykcyjna może pomóc w rozwiązaniu tego problemu, rekomendując użytkownikom najbardziej odpowiednie treści na podstawie ich indywidualnych preferencji.

Oto niektóre wyzwania stojące przed platformami wideo na żądanie w zakresie dostarczania spersonalizowanych rekomendacji treści na dużą skalę:

• Sama ilość danych: platformy wideo na żądanie generują ogromną ilość danych o zachowaniach użytkowników. Dane te można wykorzystać do tworzenia szczegółowych profili użytkowników, ale zarządzanie nimi może być również przytłaczające.
• Konieczność personalizacji w czasie rzeczywistym: Użytkownicy oczekują, że będą mogli szybko i łatwo znaleźć treści, których szukają. Oznacza to, że platformy wideo na żądanie muszą być w stanie dostarczać spersonalizowane rekomendacje w czasie rzeczywistym.
• Potrzeba ciągłego doskonalenia: Preferencje użytkownika zmieniają się z biegiem czasu. Platformy wideo na żądanie muszą mieć możliwość ciągłego aktualizowania swoich rekomendacji, aby nadążać za tymi zmianami.

Rodzaje segmentów predykcyjnych

Istnieją dwa główne typy segmentów predykcyjnych:

• Statyczne segmenty predykcyjne mogą być przydatne do identyfikowania ogólnych trendów w zachowaniach użytkowników. Można na przykład utworzyć statyczny segment predykcyjny w celu zidentyfikowania wszystkich użytkowników, którzy oglądali określony program telewizyjny. Informacje te można następnie wykorzystać do kierowania kampanii marketingowych do tych użytkowników na temat powiązanych treści.
• Dynamiczne segmenty predykcyjne są bardziej złożone, ale mogą skuteczniej personalizować rekomendacje treści. Można na przykład utworzyć dynamiczny segment predykcyjny, aby identyfikować użytkowników, którzy prawdopodobnie będą zainteresowani określonym programem telewizyjnym, na podstawie ich wcześniejszych zachowań związanych z oglądaniem, historii wyszukiwania i innych czynników. Informacje te można następnie wykorzystać do rekomendowania programu telewizyjnego tym użytkownikom podczas przeglądania platformy.

Przypadek użycia 1: Spersonalizowane rekomendacje na podstawie preferencji gatunku

Jak segmentacja predykcyjna pomaga platformom wideo na żądanie analizować dane widzów, aby zrozumieć indywidualne preferencje gatunkowe

Platformy wideo na żądanie generują ogromną ilość danych o zachowaniach użytkowników. Dane te można wykorzystać do tworzenia szczegółowych profili użytkowników, w tym ich historii przeglądania, historii wyszukiwania i innych czynników. Segmentacja predykcyjna może pomóc platformom analizować te dane w celu zidentyfikowania wzorców zachowań użytkowników. Na przykład platforma może zastosować segmentację predykcyjną, aby zidentyfikować użytkowników o różnym stopniu prawdopodobieństwa zainteresowania określonym gatunkiem treści, np. filmami akcji lub komediami romantycznymi.

Gdy platforma zidentyfikuje preferencje gatunkowe użytkowników, może wykorzystać te informacje do przedstawienia spersonalizowanych rekomendacji treści. Na przykład, gdy użytkownik loguje się na platformę, może zostać wyświetlona lista polecanych filmów wideo na podstawie jego preferencji gatunkowych. Platforma mogłaby również wykorzystywać segmentację predykcyjną, aby kierować do użytkowników spersonalizowane kampanie marketingowe dotyczące treści, które mogą ich zainteresować.

Wpływ spersonalizowanych rekomendacji

Spersonalizowane rekomendacje treści mogą mieć znaczący wpływ na zadowolenie widzów, czas oglądania i lojalność wobec platformy. Gdy użytkownikom wyświetlana jest treść odpowiadająca ich zainteresowaniom, istnieje większe prawdopodobieństwo, że będą zadowoleni z oglądania. Może to prowadzić do wydłużenia czasu oglądania, ponieważ użytkownicy chętniej będą kontynuować oglądanie treści, które im się podobają. Ponadto spersonalizowane rekomendacje mogą pomóc w budowaniu lojalności wobec platformy, ponieważ użytkownicy chętniej pozostają przy platformie, która zapewnia im treści, których szukają.

Oto kilka konkretnych przykładów wykorzystania segmentacji predykcyjnej przez platformy wideo na żądanie do dostarczania spersonalizowanych rekomendacji treści:

• Netflix korzysta z segmentacji predykcyjnej, aby rekomendować filmy i programy telewizyjne użytkownikom na podstawie ich historii oglądania, ocen i historii wyszukiwania.
• Hulu wykorzystuje segmentację predykcyjną, aby rekomendować treści użytkownikom na podstawie ich lokalizacji, pory dnia i innych czynników.
• Amazon Prime Video wykorzystuje segmentację predykcyjną, aby rekomendować treści użytkownikom na podstawie ich historii zakupów, recenzji produktów i innych czynników.

To tylko kilka przykładów tego, jak platformy wideo na żądanie wykorzystują segmentację predykcyjną do dostarczania spersonalizowanych rekomendacji treści. W miarę ciągłego rozwoju technologii możemy spodziewać się jeszcze bardziej innowacyjnych i spersonalizowanych sposobów polecania treści użytkownikom.

Przypadek użycia 2: Segmentacja odbiorców w celu promowania ukierunkowanych treści

Segmentacja predykcyjna okazała się przełomem dla platform wideo na żądanie, umożliwiając dostawcom korzystanie z danych użytkowników z niezwykłą precyzją. Segmentacja predykcyjna jest potężnym narzędziem pozwalającym podzielić odbiorców na odrębne grupy w oparciu o różne czynniki. Dane demograficzne, takie jak wiek, płeć i lokalizacja, zapewniają podstawową wiedzę na temat bazy użytkowników. Dane psychograficzne, w tym preferencje, zainteresowania i postawy, wnikają głębiej w umysły widzów. Ponadto analiza danych dotyczących zachowań widzów zapewnia wgląd w gatunki, tematy i konkretne treści, które przyciągają różne segmenty odbiorców.

Kiedy te segmenty zostaną już utworzone, platformy wideo na żądanie mogą z wyjątkową precyzją dostosowywać promocje i rekomendacje treści. Rozumiejąc preferencje i zachowania każdego segmentu, platforma może dostarczać im odpowiednie treści, które głęboko rezonują.

Platforma danych klienta (CDP) może pomóc platformom wideo na żądanie ujednolicić różne źródła danych, takie jak profile użytkowników, historia oglądania i historia zakupów. Dzięki temu platformy mogą stworzyć 360-stopniowy obraz każdego użytkownika, który można wykorzystać do dokładniejszej segmentacji predykcyjnej.

Korzyści z segmentacji odbiorców

Segmentacja odbiorców ma wiele zalet, takich jak:

1. Lepsze odkrywanie treści: gdy użytkownikom wyświetlana jest treść odpowiadająca ich zainteresowaniom, istnieje większe prawdopodobieństwo, że odkryją nową treść, która im się spodoba.
2. Większe zaangażowanie: gdy użytkownicy widzą treści, które ich interesują, są bardziej skłonni do interakcji z nimi, na przykład oglądania ich, udostępniania lub komentowania.
3. Wyższe współczynniki konwersji: gdy do użytkowników kierowane są treści odpowiadające ich zainteresowaniom, istnieje większe prawdopodobieństwo, że dokonają konwersji, np. subskrybując kanał, kupując produkt lub rejestrując się w usłudze.

Użyj przypadku 3: Przewidywanie odejść i strategie proaktywnego utrzymania

Jak segmentacja predykcyjna pomaga platformom wideo na żądanie identyfikować wzorce i wskaźniki rezygnacji widzów

Wyobraź sobie taką sytuację: platforma identyfikuje użytkowników, którzy nie oglądali niczego w określonym czasie lub tych, którzy nacisnęli budzący strach przycisk „anuluj subskrypcję”. Mogą to być przydatne wskazówki umożliwiające przewidywanie rezygnacji.

Co zatem platformy wideo na żądanie robią z tymi cennymi informacjami? Cóż, stają się proaktywni! Uzbrojone w tę wiedzę platformy mogą wdrażać strategie zatrzymywania treści, aby użytkownicy byli zadowoleni i przyklejeni do ekranu. Spersonalizowane oferty, aktualne kampanie ponownie angażujące i ukierunkowane rekomendacje treści to tylko niektóre ze sposobów, w jakie działają one magicznie. Strategie te mogą obejmować spersonalizowane oferty, terminowe kampanie ponownie angażujące i ukierunkowane rekomendacje treści.

• Spersonalizowane oferty: platformy mogą korzystać z segmentacji predykcyjnej, aby identyfikować użytkowników, którzy mogą być zainteresowani określonymi ofertami, takimi jak zniżki na subskrypcje lub bezpłatne wersje próbne nowych treści.
• Kampanie ponownie angażujące w odpowiednim czasie: platformy mogą korzystać z segmentacji predykcyjnej, aby identyfikować użytkowników, którzy nie byli aktywni przez określony czas. Do tych użytkowników można kierować kampanie ponownie angażujące, takie jak przypomnienia e-mail lub powiadomienia push, aby zachęcić ich do powrotu na platformę.
• Ukierunkowane rekomendacje dotyczące treści: platformy mogą korzystać z segmentacji predykcyjnej, aby identyfikować użytkowników, którzy mogą być zainteresowani określoną treścią. Tym użytkownikom można polecać treści odpowiadające ich zainteresowaniom, co może pomóc w utrzymaniu ich zaangażowania na platformie.

Pozytywny wpływ przewidywania rezygnacji

Przewidywanie odejść klientów i proaktywne utrzymanie mogą mieć znaczący wpływ na zmniejszenie utraty klientów i zwiększenie lojalności widzów. Identyfikując użytkowników, którzy prawdopodobnie odejdą, platformy mogą podjąć kroki, aby zapobiec ich opuszczeniu. Może to zaoszczędzić platformie pieniądze na kosztach pozyskania klientów, a także może pomóc w utrzymaniu cennych klientów.

Oto kilka dodatkowych korzyści z przewidywania rezygnacji i proaktywnego utrzymania:

• Większe przychody: zmniejszając odpływ klientów, platformy mogą zwiększyć swoje przychody, zatrzymując więcej klientów.
• Większe zadowolenie klientów: proaktywne strategie zatrzymywania mogą pomóc w zwiększeniu zadowolenia klientów, utrzymując zaangażowanie i zadowolenie użytkowników z platformy.
• Większa lojalność wobec marki: pokazując, że cenią swoich klientów, platformy mogą budować lojalność i zachęcać klientów do dalszego korzystania z platformy.

W WebEngage korzystamy z analizy RFM, aby zapewnić maksymalne wykorzystanie utrzymania klientów. Przeczytaj tutaj, aby dowiedzieć się, jak to zrobić.

Użyj przypadku 4: Targetowanie reklam i optymalizacja przychodów

Jak segmentacja predykcyjna pomaga platformom wideo na żądanie w optymalizacji kierowania reklam

Platformy wideo na żądanie generują ogromne ilości danych o zachowaniach użytkowników, takich jak historia oglądania, dane demograficzne i zainteresowania. Dane te można wykorzystać do stworzenia szczegółowych profili każdego użytkownika, które następnie można wykorzystać do skuteczniejszego targetowania reklam. Segmentacja predykcyjna to potężne narzędzie, które może pomóc platformom wideo na żądanie zoptymalizować kierowanie reklam poprzez identyfikację wzorców zachowań użytkowników i przewidywanie, które reklamy będą najprawdopodobniej klikane przez poszczególnych użytkowników.

Platformy mogą wykorzystywać te informacje do dostarczania spersonalizowanych reklam określonym segmentom widzów. Może to pomóc zwiększyć zaangażowanie w reklamy i przychody. Platforma może na przykład kierować reklamy do użytkowników, którzy oglądali treści określonego gatunku, za pomocą reklam produktów lub usług związanych z tym gatunkiem.

Znaczenie równoważenia personalizacji reklam z prywatnością i przejrzystością widzów

Chociaż segmentacja predykcyjna może być potężnym narzędziem zwiększania zaangażowania w reklamy i przychodów, ważne jest, aby zrównoważyć personalizację reklam z prywatnością i przejrzystością widzów. Platformy powinny zawsze zapewniać użytkownikom możliwość rezygnacji z reklam spersonalizowanych i powinny jasno informować, w jaki sposób wykorzystywane są ich dane.

Oto niektóre zastosowania segmentacji predykcyjnej w kierowaniu reklam:

• Większe zaangażowanie w reklamy: użytkownicy częściej klikają reklamy spersonalizowane, co może prowadzić do zwiększenia zaangażowania w reklamy.
• Większa świadomość marki: reklamy spersonalizowane mogą pomóc w zwiększeniu świadomości marki, udostępniając użytkownikom nowe produkty i usługi, którymi mogą być zainteresowani.
• Większe zadowolenie klientów: użytkownicy są bardziej zadowoleni z platformy, która dostarcza im trafne reklamy.

Oto kilka wskazówek, jak zrównoważyć personalizację reklam z prywatnością i przejrzystością widzów:

• Daj użytkownikom możliwość rezygnacji z reklam spersonalizowanych. Dzięki temu użytkownicy mogą kontrolować sposób, w jaki ich dane są wykorzystywane do kierowania reklam.
• Wyjaśnij, w jaki sposób Twoje dane są wykorzystywane. Poinformuj użytkowników, jakie dane gromadzisz, w jaki sposób z nich korzystasz i jak mogą je kontrolować.
• Korzystaj z personalizacji reklam w odpowiedzialny sposób. Nie używaj personalizacji reklam w celu wykorzystywania użytkowników lub kierowania do nich wrażliwych lub nieodpowiednich treści.

Postępując zgodnie z tymi wskazówkami, możesz zastosować segmentację predykcyjną, aby poprawić kierowanie reklam i przychody, chroniąc jednocześnie prywatność i przejrzystość użytkowników.

Przypadek użycia 5: Produkcja treści i decyzje inwestycyjne

Dzięki segmentacji predykcyjnej platformy wideo na żądanie zyskują strategiczną przewagę w tworzeniu i pozyskiwaniu treści. Analizując preferencje i trendy widzów, mogą dostosować wysiłki związane z produkcją treści tak, aby zapewnić widzom to, czego najbardziej oczekują. Niezależnie od tego, czy chodzi o określone gatunki, tematy czy formaty – platformy mogą dostosować swoją ofertę treści do dokładnych preferencji swoich odbiorców.

Co więcej, segmentacja predykcyjna pomaga zidentyfikować treści, które mogą odnieść sukces. Rozpoznając rosnące trendy i wzorce oglądalności, platformy mogą mądrze inwestować, zmniejszając ryzyko produkcyjne i zapewniając większe szanse na sukces nowych treści.

Podejmowanie decyzji dotyczących treści w oparciu o dane przynosi szereg korzyści zarówno platformom wideo na żądanie, jak i ich odbiorcom. Dopasowując się precyzyjnie do preferencji widzów, platformy mogą zwiększyć trafność treści, oferując bardziej spersonalizowane i satysfakcjonujące wrażenia wizualne. Gdy widzowie znajdą treści odpowiadające ich gustom, jest bardziej prawdopodobne, że pozostaną zaangażowani i zadowoleni z platformy.

Ograniczanie ryzyka produkcyjnego to kolejne pióro ograniczające segmentację predykcyjną. Uzbrojone w wiedzę na temat tego, co działa najlepiej, platformy mogą optymalizować swoje inwestycje w treści, zapewniając kierowanie zasobów na projekty dobrze zgodne z zainteresowaniami odbiorców.

Wniosek

Podsumowując, rola segmentacji predykcyjnej w świecie platform wideo na żądanie jest niezaprzeczalna, co pokazuje pięć fascynujących przypadków użycia opisanych na tym blogu. Wykorzystując moc danych użytkowników, segmentacja predykcyjna umożliwia platformom dostosowywanie oferty treści, optymalizację strategii promocyjnych i wspieranie długotrwałych relacji z odbiorcami.

W szybko rozwijającej się branży mediów i rozrywki segmentacja predykcyjna jest kluczem do uwolnienia pełnego potencjału spersonalizowanych doświadczeń i zaangażowania widzów. Zachęcamy wszystkie platformy wideo na żądanie do wykorzystania tej rewolucyjnej technologii w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej w dzisiejszym dynamicznym krajobrazie.

Nie przegap okazji, aby wznieść swoją platformę na nowy poziom. Zrób kolejny krok i poznaj możliwości segmentacji predykcyjnej WebEngage, aby przekonać się, jak może zrewolucjonizować Twoją platformę wideo na żądanie, podnosząc ją do niespotykanego dotychczas poziomu sukcesu i zadowolenia użytkowników.

Zarezerwuj u nas demo, aby zastosować segmentację predykcyjną i na nowo zdefiniować sposób, w jaki zapewniasz rozrywkę, angażowanie i zniewalanie odbiorców.