5 убедительных примеров использования: как прогнозирующая сегментация повышает популярность видеоплатформ по запросу

Представьте себе мир, в котором ваша любимая видеоплатформа по запросу знает, что вы любите смотреть, и вам не нужно искать что-то в течение 30 минут подряд. Похоже на сон? Что ж, будьте готовы осознать реальность, поскольку мы углубляемся в увлекательную сферу прогнозирующей сегментации и ее революционное влияние на индустрию СМИ и развлечений.

Видеоплатформы по запросу стали неотъемлемой частью нашей жизни. Эти платформы изменили то, как мы потребляем развлечения: от запойного просмотра наших любимых шоу по выходным до просмотра последних блокбастеров в ежедневных поездках на работу. В 2023 году доход от OTT-видеоплатформ составит около $300 млрд. В условиях постоянно растущей конкуренции на рынке эти платформы сталкиваются с колоссальной проблемой: как привлечь и удержать зрителей среди моря выбора контента.

Вот тут-то и вступает в игру магия прогнозирующей сегментации. Универсальные рекомендации по контенту ушли в прошлое. Зрители теперь требуют индивидуального опыта, который соответствует их уникальным вкусам и предпочтениям. Чтобы оставаться впереди в этой беспощадной индустрии, видеоплатформам по запросу необходимо использовать возможности данных, чтобы понимать своих зрителей на более глубоком уровне.

Прогнозирующая сегментация служит ключом к раскрытию сокровищницы информации о зрителях. Анализируя огромные объемы данных, включая поведение при просмотре в прошлом, жанровые предпочтения, время просмотра и взаимодействия, платформы могут получить полное представление о своей аудитории. Прошли те времена, когда можно было полагаться на интуицию или обобщенные предположения. Сегодня принятие решений на основе данных преобладает.

Понимание прогнозируемой сегментации в индустрии СМИ и развлечений

Прогнозирующая сегментация — это мощный инструмент, который может помочь видеоплатформам по запросу предоставлять персонализированные рекомендации по контенту в больших масштабах. Анализируя пользовательские данные и выявляя закономерности, прогнозирующая сегментация может предсказать, какой контент может заинтересовать пользователей, даже до того, как они сами об этом узнают.

Это особенно важно в сфере средств массовой информации и развлечений, где доступно огромное количество контента. При таком большом количестве вариантов выбора пользователям может быть сложно найти контент, который им действительно интересен. Прогнозирующая сегментация может помочь решить эту проблему, рекомендуя пользователям наиболее релевантный контент на основе их индивидуальных предпочтений.

Вот некоторые проблемы, с которыми сталкиваются видеоплатформы по запросу при предоставлении персонализированных рекомендаций по контенту в больших масштабах:

• Огромный объем данных: видеоплатформы по запросу генерируют огромный объем данных о поведении пользователей. Эти данные можно использовать для создания подробных профилей пользователей, но ими также может быть сложно управлять.
• Необходимость персонализации в режиме реального времени. Пользователи ожидают, что смогут быстро и легко найти нужный им контент. Это означает, что видеоплатформы по запросу должны иметь возможность предоставлять персонализированные рекомендации в режиме реального времени.
• Необходимость постоянного улучшения: предпочтения пользователей со временем меняются. Платформы видео по запросу должны иметь возможность постоянно обновлять свои рекомендации, чтобы идти в ногу с этими изменениями.

Типы прогнозных сегментов

Существует два основных типа прогнозных сегментов:

• Статические прогнозные сегменты могут быть полезны для выявления общих тенденций в поведении пользователей. Например, можно создать статический прогнозирующий сегмент для идентификации всех пользователей, которые смотрели определенное телешоу. Эта информация затем может быть использована для таргетирования этих пользователей с помощью маркетинговых кампаний по соответствующему контенту.
• Динамические прогнозные сегменты более сложны, но они могут быть более эффективными при персонализации рекомендаций по контенту. Например, можно создать динамический прогнозирующий сегмент для идентификации пользователей, которые могут быть заинтересованы в конкретной телепередаче, на основе их прошлого поведения при просмотре, истории поиска и других факторов. Эта информация затем может быть использована для рекомендации телешоу этим пользователям, когда они просматривают платформу.

Вариант использования 1: персонализированные рекомендации на основе жанровых предпочтений

Как прогнозирующая сегментация помогает видеоплатформам по запросу анализировать данные о зрителях, чтобы понять индивидуальные жанровые предпочтения

Видеоплатформы по запросу генерируют огромный объем данных о поведении пользователей. Эти данные можно использовать для создания подробных профилей пользователей, включая их историю просмотров, историю поиска и другие факторы. Прогнозирующая сегментация может помочь платформам анализировать эти данные, чтобы выявить закономерности в поведении пользователей. Например, платформа может использовать прогнозирующую сегментацию для идентификации пользователей с разной степенью вероятности интересоваться определенным жанром контента, таким как боевики или романтические комедии.

Как только платформа определит жанровые предпочтения пользователей, она может использовать эту информацию для предоставления персонализированных рекомендаций по контенту. Например, когда пользователь входит в систему, ему может быть представлен список рекомендуемых видео, основанный на его жанровых предпочтениях. Платформа также может использовать прогнозирующую сегментацию, чтобы таргетировать пользователей с помощью персонализированных маркетинговых кампаний для контента, который может их заинтересовать.

Эффект персонализированных рекомендаций

Персонализированные рекомендации по контенту могут оказать существенное влияние на удовлетворенность зрителей, время просмотра и лояльность к платформе. Когда пользователям предоставляется контент, соответствующий их интересам, они с большей вероятностью будут удовлетворены своим опытом просмотра. Это может привести к увеличению времени просмотра, поскольку пользователи с большей вероятностью будут продолжать смотреть контент, который им нравится. Кроме того, персонализированные рекомендации могут помочь повысить лояльность к платформе, поскольку пользователи с большей вероятностью будут придерживаться платформы, которая предоставляет им нужный им контент.

Вот несколько конкретных примеров того, как видеоплатформы по запросу используют прогнозирующую сегментацию для предоставления персонализированных рекомендаций по контенту:

• Netflix использует прогнозирующую сегментацию, чтобы рекомендовать пользователям фильмы и телепередачи на основе их истории просмотров, рейтингов и истории поиска.
• Hulu использует прогнозирующую сегментацию, чтобы рекомендовать пользователям контент на основе их местоположения, времени суток и других факторов.
• Amazon Prime Video использует прогнозирующую сегментацию, чтобы рекомендовать пользователям контент на основе их истории покупок, обзоров продуктов и других факторов.

Это всего лишь несколько примеров того, как видеоплатформы по запросу используют прогнозирующую сегментацию для предоставления персонализированных рекомендаций по контенту. Поскольку технология продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более инновационных и персонализированных способов рекомендовать контент пользователям.

Вариант использования 2: сегментация аудитории для таргетированного продвижения контента

Прогнозирующая сегментация стала переломным моментом для видеоплатформ по запросу, предоставив поставщикам возможность использовать пользовательские данные с поразительной точностью. Прогнозирующая сегментация действует как мощный инструмент, позволяющий разбить аудиторию на отдельные группы на основе различных факторов. Демографические данные, такие как возраст, пол и местоположение, дают фундаментальное представление об их пользовательской базе. Психографические данные, включая предпочтения, интересы и отношения, глубже проникают в сознание зрителей. Кроме того, анализ данных о поведении зрителей позволяет получить представление о жанрах, темах и конкретном контенте, который привлекает различные сегменты аудитории.

Как только эти сегменты будут созданы, видеоплатформы по запросу смогут с исключительной точностью адаптировать продвижение своего контента и рекомендации. Понимая предпочтения и поведение каждого сегмента, платформа может предоставлять им соответствующий контент, который вызывает глубокий отклик.

Платформа данных клиентов (CDP) может помочь видеоплатформам по запросу объединить различные источники данных, такие как профили пользователей, историю просмотров и историю покупок. Это позволяет платформам создавать 360-градусную картину каждого пользователя, которую можно использовать для более точной прогнозной сегментации.

Преимущества сегментации аудитории

Сегментация аудитории имеет множество преимуществ, таких как:

1. Улучшенное обнаружение контента: когда пользователям предоставляется контент, соответствующий их интересам, они с большей вероятностью откроют для себя новый контент, который им понравится.
2. Увеличение вовлеченности. Когда пользователи видят контент, который им интересен, они с большей вероятностью будут с ним взаимодействовать, например, смотреть его, делиться им или комментировать его.
3. Более высокие коэффициенты конверсии. Когда пользователи ориентированы на контент, соответствующий их интересам, они с большей вероятностью совершат конверсию, например подписку на канал, покупку продукта или подписку на услугу.

Вариант использования 3: прогнозирование оттока и стратегии упреждающего удержания

Как прогнозирующая сегментация помогает видеоплатформам по запросу выявлять закономерности и показатели оттока зрителей

Представьте себе: платформа идентифицирует пользователей, которые ничего не смотрели за определенный период или тех, кто нажал ужасную кнопку «отписаться». Это может быть полезным подсказкой для прогнозирования оттока.

Итак, что же платформы видео по запросу делают с этой ценной информацией? Ну, они проявляют инициативу! Вооружившись этими знаниями, платформы могут реализовать стратегии удержания, чтобы пользователи были довольны и не отрывались от экрана. Персонализированные предложения, своевременные кампании повторного вовлечения и рекомендации таргетированного контента — это лишь некоторые из способов, с помощью которых они творят чудеса. Эти стратегии могут включать персонализированные предложения, своевременные кампании по повторному вовлечению и рекомендации по целевому контенту.

• Персонализированные предложения. Платформы могут использовать прогнозирующую сегментацию для выявления пользователей, которые могут быть заинтересованы в конкретных предложениях, таких как скидки на подписку или бесплатные пробные версии нового контента.
• Кампании по своевременному повторному вовлечению. Платформы могут использовать прогнозирующую сегментацию для выявления пользователей, которые не проявляли активности в течение определенного периода времени. На этих пользователей можно ориентироваться с помощью кампаний повторного вовлечения, таких как напоминания по электронной почте или push-уведомления, чтобы побудить их вернуться на платформу.
• Рекомендации по целевому контенту. Платформы могут использовать прогнозирующую сегментацию для выявления пользователей, которые могут быть заинтересованы в конкретном контенте. Этим пользователям может быть рекомендован контент, соответствующий их интересам, что поможет им поддерживать активность на платформе.

Положительное влияние прогнозирования оттока

Прогнозирование оттока и превентивное удержание могут оказать существенное влияние на сокращение оттока клиентов и повышение лояльности зрителей. Выявляя пользователей, которые могут уйти, платформы могут принять меры, чтобы не допустить их ухода. Это может сэкономить платформе деньги на привлечении клиентов, а также помочь удержать ценных клиентов.

Вот некоторые дополнительные преимущества прогнозирования оттока и упреждающего удержания:

• Увеличение дохода. Сокращая отток клиентов, платформы могут увеличить свой доход, удерживая больше клиентов.
• Повышение удовлетворенности клиентов. Стратегии упреждающего удержания могут помочь повысить удовлетворенность клиентов, поддерживая вовлеченность и удовлетворенность пользователей платформой.
• Повышение лояльности к бренду. Демонстрируя, что они ценят своих клиентов, платформы могут повысить лояльность и побудить клиентов продолжать использовать платформу.

В WebEngage мы используем RFM-анализ, чтобы гарантировать, что вы получите максимальную отдачу от удержания клиентов. Прочтите здесь, чтобы узнать, как это сделать.

Вариант использования 4: таргетинг рекламы и оптимизация доходов

Как прогнозирующая сегментация помогает видеоплатформам по запросу оптимизировать таргетинг рекламы

Видеоплатформы по запросу генерируют огромный объем данных о поведении пользователей, таких как история просмотров, демографические данные и интересы. Эти данные можно использовать для создания подробных профилей каждого пользователя, которые затем можно использовать для более эффективного таргетинга рекламы. Прогнозирующая сегментация — это мощный инструмент, который может помочь видеоплатформам по запросу оптимизировать таргетинг рекламы, выявляя закономерности в поведении пользователей и прогнозируя, на какие объявления каждый пользователь с наибольшей вероятностью нажмет.

Платформы могут использовать эту информацию для доставки персонализированной рекламы определенным сегментам зрителей. Это может помочь увеличить взаимодействие с рекламой и доход. Например, платформа может ориентировать пользователей, которые смотрели контент определенного жанра, на рекламу продуктов или услуг, связанных с этим жанром.

Важность баланса между персонализацией рекламы, конфиденциальностью и прозрачностью зрителей.

Хотя прогнозная сегментация может быть мощным инструментом для повышения вовлеченности и доходов от рекламы, важно сбалансировать персонализацию рекламы с конфиденциальностью и прозрачностью зрителей. Платформы должны всегда предоставлять пользователям возможность отказаться от персонализированной рекламы, и они должны четко понимать, как используются их данные.

Вот некоторые примеры использования прогнозирующей сегментации для таргетинга рекламы:

• Повышение вовлеченности в рекламе. Пользователи с большей вероятностью нажимают на персонализированную рекламу, что может привести к увеличению вовлеченности в рекламе.
• Повышение узнаваемости бренда. Персонализированная реклама может помочь повысить узнаваемость бренда, знакомя пользователей с новыми продуктами и услугами, которые могут их заинтересовать.
• Повышение удовлетворенности клиентов: пользователи с большей вероятностью будут удовлетворены платформой, которая предоставляет им релевантную рекламу.

Вот несколько советов, как сбалансировать персонализацию рекламы с конфиденциальностью и прозрачностью для зрителей:

• Предоставьте пользователям возможность отказаться от персонализированной рекламы. Это позволяет пользователям контролировать, как их данные используются для таргетинга рекламы.
• Четко объясните, как используются ваши данные. Сообщите пользователям, какие данные вы собираете, как вы их используете и как они могут ими управлять.
• Используйте персонализацию рекламы ответственно. Не используйте персонализацию рекламы, чтобы обмануть пользователей или нацелить их на деликатный или неприемлемый контент.

Следуя этим советам, вы сможете использовать прогнозирующую сегментацию, чтобы улучшить таргетинг рекламы и доходы, а также защитить конфиденциальность и прозрачность пользователей.

Вариант использования 5: Производство контента и инвестиционные решения

Благодаря прогнозирующей сегментации видеоплатформы по запросу получают стратегическое преимущество в создании и приобретении контента. Анализируя предпочтения и тенденции зрителей, они могут адаптировать свои усилия по производству контента так, чтобы предоставить зрителям то, чего они хотят больше всего. Будь то конкретные жанры, темы или форматы – платформы могут согласовывать свои предложения контента с точными предпочтениями своей аудитории.

Кроме того, прогнозирующая сегментация помогает определить контент, который может иметь успех. Признавая растущие тенденции и модели просмотра, платформы могут разумно инвестировать, снижая производственные риски и обеспечивая более высокие шансы на успех нового контента.

Принятие решений по контенту на основе данных дает множество преимуществ как для платформ видео по запросу, так и для их аудитории. Точно удовлетворяя предпочтения зрителей, платформы могут повысить релевантность контента, предлагая более персонализированный и приятный опыт просмотра. Когда зрители находят контент, соответствующий их вкусам, они с большей вероятностью останутся заинтересованными и довольными платформой.

Снижение производственных рисков — еще одно достижение прогнозной сегментации. Вооружившись пониманием того, что работает лучше всего, платформы могут оптимизировать свои инвестиции в контент, гарантируя, что ресурсы направляются на проекты, которые хорошо соответствуют интересам их аудитории.

Заключение

В заключение отметим, что роль прогнозирующей сегментации в мире видеоплатформ по запросу неоспорима, о чем свидетельствуют пять убедительных примеров использования, рассмотренных в этом блоге. Используя возможности пользовательских данных, прогнозирующая сегментация позволяет платформам адаптировать свои предложения контента, оптимизировать рекламные стратегии и способствовать долгосрочным отношениям со своей аудиторией.

В быстро развивающейся индустрии СМИ и развлечений прогнозирующая сегментация является ключом к раскрытию всего потенциала персонализированного опыта и вовлечения зрителей. Мы призываем все видеоплатформы по запросу использовать эту преобразующую технологию, чтобы получить конкурентное преимущество в сегодняшней динамичной среде.

Не упустите возможность поднять свою платформу на новую высоту. Сделайте следующий шаг и изучите возможности прогнозной сегментации WebEngage, чтобы увидеть, как они могут революционизировать вашу видеоплатформу по запросу, подняв ее на беспрецедентный уровень успеха и удовлетворенности пользователей.

Закажите у нас демо-версию, чтобы использовать прогнозирующую сегментацию и по-новому определить способы развлечения, вовлечения и увлечение своей аудитории.