5 cazuri de utilizare convingătoare: modul în care segmentarea predictivă crește platformele video la cerere

Imaginați-vă o lume în care platforma dvs. video favorită la cerere știe ce vă place să vizionați fără să fiți nevoit să căutați ceva timp de 30 de minute consecutiv. Sună ca un vis? Ei bine, pregătește-te să te trezești la realitate, în timp ce ne adâncim în tărâmul fascinant al segmentării predictive și a impactului său de schimbare asupra industriei mass-media și a divertismentului.

Platformele video la cerere au devenit o parte indispensabilă a vieții noastre. De la urmărirea excesivă a emisiunilor noastre preferate la sfârșit de săptămână până la prinderea celor mai recente hituri de succes în naveta zilnică, aceste platforme au transformat modul în care consumăm divertisment. În 2023, veniturile din platformele video OTT vor fi aproape de 300 de miliarde de dolari. Cu concurența din ce în ce mai mare de pe piață, aceste platforme se confruntă cu o provocare monumentală - cum să implice și să rețină spectatorii în mijlocul mării de opțiuni de conținut.

Aici intervine magia segmentării predictive. Recomandările de conținut universale sunt de domeniul trecutului. Telespectatorii solicită acum experiențe personalizate, care rezonează cu gusturile și preferințele lor unice. Pentru a rămâne în frunte în această industrie năpraznică, platformele video la cerere trebuie să valorifice puterea datelor pentru a-și înțelege spectatorii la un nivel mai profund.

Segmentarea predictivă acționează ca o cheie pentru a debloca comoara informațiilor privitorului. Analizând cantități mari de date, inclusiv comportamentul de vizionare din trecut, preferințele genurilor, timpul de vizionare și interacțiunile, platformele pot obține o înțelegere cuprinzătoare a publicului lor. S-au dus vremurile în care ne bazam pe sentimente sau ipoteze generalizate. Astăzi, luarea deciziilor bazate pe date domnește suprem.

Înțelegerea segmentării predictive în industria mass-media și a divertismentului

Segmentarea predictivă este un instrument puternic care poate ajuta platformele video la cerere să ofere recomandări de conținut personalizate la scară. Analizând datele utilizatorilor și identificând modele, segmentarea predictivă poate prezice de ce conținut ar putea fi interesați utilizatorii, chiar înainte ca ei înșiși să-l cunoască.

Acest lucru este deosebit de important în industria media și a divertismentului, unde există o cantitate mare de conținut disponibil. Având atâtea opțiuni din care să aleagă, poate fi dificil pentru utilizatori să găsească conținutul de care sunt cu adevărat interesați. Segmentarea predictivă poate ajuta la rezolvarea acestei probleme, recomandând utilizatorilor conținutul cel mai relevant pe baza preferințelor lor individuale.

Iată câteva dintre provocările cu care se confruntă platformele video la cerere în furnizarea de recomandări personalizate de conținut la scară:

• Volumul mare de date: platformele video la cerere generează o cantitate masivă de date despre comportamentul utilizatorilor. Aceste date pot fi folosite pentru a crea profiluri detaliate de utilizator, dar pot fi și copleșitoare de gestionat.
• Nevoia de personalizare în timp real: utilizatorii se așteaptă să poată găsi conținutul pe care îl caută rapid și ușor. Aceasta înseamnă că platformele video la cerere trebuie să poată oferi recomandări personalizate în timp real.
• Nevoia de îmbunătățire continuă: Preferințele utilizatorilor se schimbă în timp. Platformele video la cerere trebuie să își poată actualiza continuu recomandările pentru a ține pasul cu aceste schimbări.

Tipuri de segmente predictive

Există două tipuri principale de segmente predictive:

• Segmentele predictive statice pot fi utile pentru identificarea tendințelor largi în comportamentul utilizatorilor. De exemplu, un segment predictiv static ar putea fi creat pentru a identifica toți utilizatorii care au vizionat o anumită emisiune TV. Aceste informații ar putea fi apoi utilizate pentru a viza acești utilizatori cu campanii de marketing pentru conținut similar.
• Segmentele predictive dinamice sunt mai complexe, dar pot fi mai eficiente la personalizarea recomandărilor de conținut. De exemplu, un segment predictiv dinamic ar putea fi creat pentru a identifica utilizatorii care sunt probabil interesați de o anumită emisiune TV pe baza comportamentului lor de vizionare trecut, a istoricului căutărilor și a altor factori. Aceste informații ar putea fi apoi folosite pentru a recomanda emisiunea TV acestor utilizatori atunci când navighează pe platformă.

Cazul de utilizare 1: Recomandări personalizate bazate pe preferințele de gen

Modul în care segmentarea predictivă ajută platformele video la cerere să analizeze datele spectatorilor pentru a înțelege preferințele individuale ale genurilor

Platformele video la cerere generează o cantitate masivă de date despre comportamentul utilizatorilor. Aceste date pot fi folosite pentru a crea profiluri detaliate de utilizator, inclusiv istoricul vizionărilor, istoricul căutărilor și alți factori. Segmentarea predictivă poate ajuta platformele să analizeze aceste date pentru a identifica modele în comportamentul utilizatorilor. De exemplu, o platformă ar putea folosi segmentarea predictivă pentru a identifica utilizatorii cu diferite grade de probabilitate de a fi interesați de un anumit gen de conținut, cum ar fi filme de acțiune sau comedii romantice.

Odată ce o platformă a identificat preferințele de gen ale utilizatorilor, poate folosi aceste informații pentru a oferi recomandări de conținut personalizate. De exemplu, atunci când un utilizator se conectează la platformă, i se poate prezenta o listă de videoclipuri recomandate care se bazează pe preferințele sale de gen. Platforma ar putea folosi, de asemenea, segmentarea predictivă pentru a viza utilizatorii cu campanii de marketing personalizate pentru conținut care este probabil să-i intereseze.

Impactul recomandărilor personalizate

Recomandările personalizate de conținut pot avea un impact semnificativ asupra satisfacției spectatorilor, timpului de vizionare și loialității platformei. Atunci când utilizatorilor li se prezintă conținut care este relevant pentru interesele lor, este mai probabil să fie mulțumiți de experiența lor de vizionare. Acest lucru poate duce la creșterea timpului de vizionare, deoarece utilizatorii au șanse mai mari să vizioneze conținutul care le place. În plus, recomandările personalizate pot ajuta la fidelizarea platformei, deoarece utilizatorii au șanse mai mari să rămână cu o platformă care le oferă conținutul pe care și-l doresc.

Iată câteva exemple specifice despre modul în care platformele video la cerere folosesc segmentarea predictivă pentru a oferi recomandări de conținut personalizate:

• Netflix folosește segmentarea predictivă pentru a recomanda filme și emisiuni TV utilizatorilor pe baza istoricului de vizionări, a evaluărilor și a istoricului căutărilor.
• Hulu folosește segmentarea predictivă pentru a recomanda conținut utilizatorilor în funcție de locația lor, de ora din zi și de alți factori.
• Amazon Prime Video folosește segmentarea predictivă pentru a recomanda conținut utilizatorilor pe baza istoricului lor de achiziții, a recenziilor produselor și a altor factori.

Acestea sunt doar câteva exemple despre modul în care platformele video la cerere folosesc segmentarea predictivă pentru a oferi recomandări de conținut personalizate. Pe măsură ce tehnologia continuă să evolueze, ne putem aștepta să vedem și mai multe modalități inovatoare și personalizate de a recomanda conținut utilizatorilor.

Cazul de utilizare 2: Segmentarea publicului pentru promovarea conținutului direcționat

Segmentarea predictivă a apărut ca o schimbare a jocului pentru platformele video la cerere, dând putere furnizorilor să utilizeze datele utilizatorilor cu o precizie remarcabilă. Segmentarea predictivă acționează ca un instrument puternic pentru a-și împărți audiența în grupuri distincte, pe baza diferiților factori. Datele demografice, cum ar fi vârsta, sexul și locația, oferă o înțelegere fundamentală a bazei lor de utilizatori. Datele psihologice, inclusiv preferințele, interesele și atitudinile, pătrund mai adânc în mintea spectatorilor. În plus, analiza datelor despre comportamentul de vizionare oferă perspective asupra genurilor, temelor și conținutului specific care captivează diferite segmente ale publicului.

Pe măsură ce aceste segmente sunt stabilite, platformele video la cerere își pot personaliza promoțiile și recomandările de conținut cu o precizie excepțională. Înțelegând preferințele și comportamentele fiecărui segment, platforma le poate oferi conținut relevant care rezonează profund.

O platformă de date despre clienți (CDP) poate ajuta platformele video la cerere să unifice diferite surse de date, cum ar fi profilurile utilizatorilor, istoricul vizionărilor și istoricul achizițiilor. Acest lucru permite platformelor să creeze o imagine de 360 ​​de grade a fiecărui utilizator, care poate fi folosită pentru o segmentare predictivă mai precisă.

Beneficiile segmentării audienței

Există multe beneficii ale segmentării publicului, cum ar fi:

1. Descoperire îmbunătățită a conținutului: atunci când utilizatorilor li se prezintă conținut care este relevant pentru interesele lor, este mai probabil să descopere conținut nou de care se va bucura.
2. O implicare crescută: atunci când utilizatorii văd conținut de care sunt interesați, este mai probabil să interacționeze cu acesta, cum ar fi vizionarea, distribuirea sau comentarea.
3. Rate de conversie mai mari: atunci când utilizatorii sunt vizați cu conținut relevant pentru interesele lor, este mai probabil ca aceștia să facă conversii, cum ar fi abonarea la un canal, achiziționarea unui produs sau înscrierea la un serviciu.

Cazul de utilizare 3: Predicția abandonului și strategiile proactive de retenție

Modul în care segmentarea predictivă ajută platformele video la cerere să identifice modele și indicatori ai frecvenței spectatorilor

Imaginați-vă asta: o platformă identifică utilizatorii care nu au vizionat nimic într-o anumită perioadă sau cei care au apăsat pe temutul buton „dezabonare”. Acestea pot fi câteva indicii utile pentru a prezice pierderea.

Deci, ce fac platformele video la cerere cu aceste informații valoroase? Ei bine, devin proactivi! Înarmate cu aceste cunoștințe, platformele pot implementa strategii de reținere pentru a-și menține utilizatorii fericiți și lipiți de ecran. Ofertele personalizate, campaniile de re-implicare în timp util și recomandările de conținut direcționat sunt doar câteva dintre modalitățile prin care își exercită magia. Aceste strategii pot include oferte personalizate, campanii de re-implicare în timp util și recomandări de conținut direcționat.

• Oferte personalizate: platformele pot utiliza segmentarea predictivă pentru a identifica utilizatorii care sunt probabil interesați de anumite oferte, cum ar fi reduceri la abonamente sau încercări gratuite de conținut nou.
• Campanii de re-implicare în timp util: platformele pot utiliza segmentarea predictivă pentru a identifica utilizatorii care nu au fost activi într-o anumită perioadă de timp. Acești utilizatori pot fi vizați cu campanii de re-implicare, cum ar fi mementouri prin e-mail sau notificări push, pentru a-i încuraja să revină pe platformă.
• Recomandări de conținut direcționat: platformele pot utiliza segmentarea predictivă pentru a identifica utilizatorii care probabil vor fi interesați de un anumit conținut. Acestor utilizatori li se poate recomanda conținut relevant pentru interesele lor, ceea ce îi poate ajuta să-i mențină implicați pe platformă.

Impactul pozitiv al predicției abandonului

Predicția abandonului și reținerea proactivă pot avea un impact semnificativ asupra reducerii abandonului clienților și creșterii loialității spectatorilor. Prin identificarea utilizatorilor care sunt susceptibili să abandoneze, platformele pot lua măsuri pentru a-i împiedica să plece. Acest lucru poate economisi bani platformei în costurile de achiziție de clienți și poate ajuta, de asemenea, la păstrarea clienților valoroși.

Iată câteva beneficii suplimentare ale predicției abandonului și ale reținerii proactive:

• Venituri crescute: prin reducerea abandonului, platformele își pot crește veniturile prin păstrarea mai multor clienți.
• Satisfacția clienților îmbunătățită: strategiile proactive de retenție pot ajuta la îmbunătățirea satisfacției clienților, menținând utilizatorii implicați și mulțumiți de platformă.
• Creșterea loialității mărcii: arătând că își prețuiesc clienții, platformele pot construi loialitate și pot încuraja clienții să continue să folosească platforma.

La WebEngage, folosim analiza RFM pentru a ne asigura că obțineți cele mai bune rezultate din reținerea clienților. Citiți aici pentru a afla cum.

Cazul de utilizare 4: direcționarea anunțurilor și optimizarea veniturilor

Modul în care segmentarea predictivă ajută platformele video la cerere în optimizarea direcționării anunțurilor

Platformele video la cerere generează o cantitate masivă de date despre comportamentul utilizatorilor, cum ar fi istoricul vizionărilor, datele demografice și interesele. Aceste date pot fi folosite pentru a crea profiluri detaliate ale fiecărui utilizator, care pot fi apoi folosite pentru a viza mai eficient reclamele. Segmentarea predictivă este un instrument puternic care poate ajuta platformele video la cerere să optimizeze direcționarea anunțurilor prin identificarea tiparelor în comportamentul utilizatorilor și predicând pe ce anunțuri este cel mai probabil să facă clic pe fiecare utilizator.

Platformele pot folosi aceste informații pentru a livra reclame personalizate anumitor segmente de spectatori. Acest lucru poate ajuta la creșterea angajamentului publicitar și a veniturilor. De exemplu, o platformă ar putea viza utilizatorii care au vizionat un anumit gen de conținut cu reclame pentru produse sau servicii care au legătură cu acel gen.

Importanța echilibrării personalizării anunțurilor cu confidențialitatea și transparența spectatorilor

Deși segmentarea predictivă poate fi un instrument puternic pentru creșterea angajamentului publicitar și a veniturilor, este important să echilibrăm personalizarea anunțurilor cu confidențialitatea și transparența spectatorilor. Platformele ar trebui să ofere întotdeauna utilizatorilor opțiunea de a renunța la anunțurile personalizate și ar trebui să fie clari cu privire la modul în care sunt utilizate datele lor.

Iată câteva modalități de utilizare a segmentării predictive pentru direcționarea anunțurilor:

• O implicare sporită cu anunțurile: este mai probabil ca utilizatorii să facă clic pe anunțurile personalizate, ceea ce poate duce la o implicare sporită cu anunțurile.
• Creșterea gradului de cunoaștere a mărcii: anunțurile personalizate pot ajuta la creșterea gradului de cunoaștere a mărcii prin expunerea utilizatorilor la noi produse și servicii de care ar putea fi interesați.
• Satisfacție îmbunătățită a clienților: utilizatorii sunt mai susceptibili de a fi mulțumiți de o platformă care le oferă reclame relevante.

Iată câteva sfaturi pentru a echilibra personalizarea reclamelor cu confidențialitatea și transparența spectatorilor:

• Oferiți utilizatorilor opțiunea de a renunța la anunțurile personalizate. Acest lucru permite utilizatorilor să controleze modul în care datele lor sunt utilizate pentru direcționarea anunțurilor.
• Fiți clar despre cum sunt utilizate datele dvs. Informați utilizatorii ce date colectați, cum le utilizați și cum le pot controla.
• Utilizați personalizarea reclamelor într-un mod responsabil. Nu utilizați personalizarea anunțurilor pentru a exploata utilizatorii sau pentru a-i viza cu conținut sensibil sau neadecvat.

Urmând aceste sfaturi, puteți utiliza segmentarea predictivă pentru a îmbunătăți direcționarea anunțurilor și veniturile, protejând în același timp confidențialitatea și transparența utilizatorilor.

Cazul de utilizare 5: Producția de conținut și decizii de investiții

Cu segmentarea predictivă, platformele video la cerere obțin un avantaj strategic în crearea și achiziția de conținut. Analizând preferințele și tendințele spectatorilor, aceștia își pot adapta eforturile de producție de conținut pentru a oferi ceea ce spectatorii își doresc cel mai mult. Fie că este vorba despre genuri, teme sau formate specifice – platformele își pot alinia ofertele de conținut cu preferințele exacte ale publicului lor.

În plus, segmentarea predictivă ajută la identificarea conținutului care este probabil să prospere. Recunoscând tendințele în creștere și modelele de vizualizare, platformele pot investi în mod înțelept, reducând riscurile de producție și asigurând șanse mai mari de succes pentru conținut nou.

Adoptarea deciziilor de conținut bazate pe date aduce o serie de beneficii atât pentru platformele video la cerere, cât și pentru publicul acestora. Prin satisfacerea exactă a preferințelor spectatorilor, platformele pot spori relevanța conținutului, oferind o experiență de vizionare mai personalizată și mai satisfăcătoare. Când spectatorii găsesc conținut care se potrivește gusturilor lor, este mai probabil să rămână implicați și mulțumiți de platformă.

Reducerea riscurilor de producție este încă o pană în limita segmentării predictive. Înarmate cu informații despre ceea ce funcționează cel mai bine, platformele își pot optimiza investițiile în conținut, asigurându-se că resursele sunt direcționate către proiecte care sunt bine aliniate cu interesele publicului lor.

Concluzie

În concluzie, rolul segmentării predictive în lumea platformelor video la cerere este de netăgăduit, așa cum demonstrează cele cinci cazuri de utilizare convingătoare explorate în acest blog. Prin valorificarea puterii datelor utilizatorilor, segmentarea predictivă dă putere platformelor să își adapteze ofertele de conținut, să optimizeze strategiile promoționale și să promoveze relații de lungă durată cu publicul lor.

În industria cu ritm rapid de media și divertisment, segmentarea predictivă este cheia pentru a debloca întregul potențial al experiențelor personalizate și al angajamentului spectatorilor. Încurajăm toate platformele video la cerere să îmbrățișeze această tehnologie transformatoare pentru a obține un avantaj competitiv în peisajul dinamic de astăzi.

Nu ratați ocazia de a vă ridica platforma la noi culmi. Faceți pasul următor și explorați capacitățile de segmentare predictivă ale WebEngage pentru a vedea cum vă poate revoluționa platforma video la cerere, ridicând-o la niveluri fără precedent de succes și satisfacție a utilizatorilor.

Rezervați o demonstrație cu noi pentru a îmbrățișa segmentarea predictivă și a redefini modul în care vă distrați, interacționați și captivați publicul.