5 กรณีการใช้งานที่น่าสนใจ: การแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์ช่วยยกระดับแพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการได้อย่างไร

ลองจินตนาการถึงโลกที่แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการที่คุณชื่นชอบรู้ว่าคุณชอบดูอะไรโดยที่คุณไม่ต้องค้นหาอะไรเป็นเวลา 30 นาทีติดต่อกัน เสียงเหมือนความฝัน? เตรียมตัวให้พร้อมที่จะตื่นขึ้นมาสู่ความเป็นจริง ในขณะที่เราเจาะลึกขอบเขตอันน่าทึ่งของการแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์ และผลกระทบที่เปลี่ยนแปลงเกมต่ออุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง

แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการกลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตของเรา ตั้งแต่การดูรายการโปรดของเราในช่วงสุดสัปดาห์ไปจนถึงการดูภาพยนตร์ยอดฮิตล่าสุดในการเดินทางในแต่ละวัน แพลตฟอร์มเหล่านี้ได้เปลี่ยนวิธีที่เราบริโภคความบันเทิง ในปี 2023 รายได้จากแพลตฟอร์มวิดีโอ OTT จะอยู่ใกล้กับ 300 พันล้านดอลลาร์ ด้วยการแข่งขันที่เพิ่มมากขึ้นในตลาด แพลตฟอร์มเหล่านี้เผชิญกับความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ นั่นคือวิธีดึงดูดและรักษาผู้ชมท่ามกลางตัวเลือกเนื้อหามากมาย

นี่คือจุดที่ความมหัศจรรย์ของการแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์เข้ามามีบทบาท การแนะนำเนื้อหาที่มีขนาดเดียวเหมาะกับทุกคนเป็นเรื่องของอดีตไปแล้ว ปัจจุบันผู้ชมต้องการประสบการณ์ที่ปรับแต่งให้สอดคล้องกับรสนิยมและความชอบที่เป็นเอกลักษณ์ของพวกเขา เพื่อก้าวนำหน้าในอุตสาหกรรมที่โหดเหี้ยมนี้ แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการจำเป็นต้องควบคุมพลังของข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจผู้ดูในระดับที่ลึกยิ่งขึ้น

การแบ่งส่วนตามการคาดการณ์ทำหน้าที่เป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกขุมทรัพย์ของข้อมูลเชิงลึกของผู้ดู ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล รวมถึงพฤติกรรมการดูที่ผ่านมา การตั้งค่าประเภท เวลาในการรับชม และการโต้ตอบ แพลตฟอร์มต่างๆ จึงสามารถเข้าใจผู้ชมได้อย่างครอบคลุม หมดยุคแห่งการพึ่งพาความรู้สึกจากสัญชาตญาณหรือสมมติฐานทั่วไปแล้ว ปัจจุบัน การตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลมีความสำคัญสูงสุด

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง

การแบ่งส่วนตามการคาดการณ์เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถช่วยแพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการนำเสนอเนื้อหาแนะนำที่เหมาะกับแต่ละบุคคลได้ในวงกว้าง ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้และการระบุรูปแบบ การแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์สามารถคาดการณ์ได้ว่าเนื้อหาใดที่ผู้ใช้น่าจะสนใจ แม้กระทั่งก่อนที่พวกเขาจะรู้ตัวเสียด้วยซ้ำ

สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิงซึ่งมีเนื้อหามากมาย ด้วยตัวเลือกมากมายให้เลือก จึงอาจเป็นเรื่องยากสำหรับผู้ใช้ในการค้นหาเนื้อหาที่พวกเขาสนใจจริงๆ การแบ่งส่วนตามการคาดการณ์สามารถช่วยแก้ปัญหานี้ได้โดยการแนะนำเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดให้กับผู้ใช้ตามความชอบส่วนบุคคล

ต่อไปนี้คือความท้าทายบางประการที่แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการต้องเผชิญในการให้คำแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคลในวงกว้าง:

• ปริมาณข้อมูลที่แท้จริง: แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้โดยละเอียดได้ แต่ก็อาจมีภาระหนักเกินไปในการจัดการเช่นกัน
• ความต้องการความเป็นส่วนตัวแบบเรียลไทม์: ผู้ใช้คาดหวังว่าจะสามารถค้นหาเนื้อหาที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ซึ่งหมายความว่าแพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการจะต้องสามารถให้คำแนะนำส่วนบุคคลได้แบบเรียลไทม์
• ความจำเป็นในการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: การตั้งค่าของผู้ใช้เปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการจะต้องอัปเดตคำแนะนำได้อย่างต่อเนื่องเพื่อให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้

ประเภทของเซ็กเมนต์การคาดการณ์

ส่วนการคาดการณ์มีสองประเภทหลัก:

• ส่วนการคาดการณ์แบบคงที่จะมีประโยชน์ในการระบุแนวโน้มพฤติกรรมผู้ใช้ในวงกว้าง ตัวอย่างเช่น สามารถสร้างกลุ่มการคาดการณ์แบบคงที่เพื่อระบุผู้ใช้ทั้งหมดที่เคยดูรายการทีวีบางรายการ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อกำหนดเป้าหมายผู้ใช้เหล่านี้ด้วยแคมเปญการตลาดสำหรับเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง
• ส่วนการคาดการณ์แบบไดนามิกมีความซับซ้อนมากขึ้น แต่สามารถมีประสิทธิภาพมากกว่าในการปรับเปลี่ยนการแนะนำเนื้อหาในแบบของคุณ ตัวอย่างเช่น สามารถสร้างกลุ่มการคาดการณ์แบบไดนามิกเพื่อระบุผู้ใช้ที่มีแนวโน้มว่าจะสนใจรายการทีวีรายการใดรายการหนึ่ง โดยพิจารณาจากพฤติกรรมการดูในอดีต ประวัติการค้นหา และปัจจัยอื่นๆ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อแนะนำรายการทีวีให้กับผู้ใช้เหล่านี้เมื่อพวกเขาเรียกดูแพลตฟอร์ม

ใช้กรณีที่ 1: คำแนะนำส่วนบุคคลตามการตั้งค่าประเภท

การแบ่งกลุ่มตามการคาดการณ์ช่วยให้แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ดูเพื่อทำความเข้าใจประเภทที่ต้องการแต่ละประเภทได้อย่างไร

แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้โดยละเอียด รวมถึงประวัติการดู ประวัติการค้นหา และปัจจัยอื่น ๆ การแบ่งส่วนตามการคาดการณ์สามารถช่วยให้แพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อระบุรูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้ได้ ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มอาจใช้การแบ่งส่วนแบบคาดการณ์เพื่อระบุผู้ใช้ที่มีระดับความเป็นไปได้ที่จะสนใจเนื้อหาประเภทใดประเภทหนึ่ง เช่น ภาพยนตร์แอ็คชั่นหรือโรแมนติกคอมเมดี้

เมื่อแพลตฟอร์มระบุการตั้งค่าประเภทของผู้ใช้แล้ว ก็จะสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อเสนอคำแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคลได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้เข้าสู่ระบบแพลตฟอร์ม ระบบอาจนำเสนอรายการวิดีโอแนะนำที่อิงตามประเภทที่ต้องการ แพลตฟอร์มนี้ยังสามารถใช้การแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์เพื่อกำหนดเป้าหมายผู้ใช้ด้วยแคมเปญการตลาดส่วนบุคคลสำหรับเนื้อหาที่มีแนวโน้มว่าพวกเขาสนใจ

ผลกระทบของคำแนะนำส่วนบุคคล

การแนะนำเนื้อหาที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอาจมีผลกระทบอย่างมากต่อความพึงพอใจของผู้ชม เวลาในการรับชม และความภักดีของแพลตฟอร์ม เมื่อผู้ใช้เห็นเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับความสนใจของพวกเขา พวกเขามีแนวโน้มที่จะพอใจกับประสบการณ์การรับชมของพวกเขามากขึ้น ซึ่งอาจส่งผลให้เวลาในการดูเพิ่มขึ้น เนื่องจากผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะดูเนื้อหาที่พวกเขาชอบต่อไปมากขึ้น นอกจากนี้ คำแนะนำส่วนบุคคลสามารถช่วยขับเคลื่อนความภักดีของแพลตฟอร์ม เนื่องจากผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะยึดติดกับแพลตฟอร์มที่มอบเนื้อหาที่พวกเขาต้องการมากขึ้น

ต่อไปนี้คือตัวอย่างเฉพาะบางส่วนของวิธีที่แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการใช้การแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์เพื่อให้คำแนะนำเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล:

• Netflix ใช้การแบ่งส่วนแบบคาดการณ์เพื่อแนะนำภาพยนตร์และรายการทีวีให้กับผู้ใช้ตามประวัติการดู การให้คะแนน และประวัติการค้นหา
• Hulu ใช้การแบ่งส่วนแบบคาดการณ์เพื่อแนะนำเนื้อหาให้กับผู้ใช้ตามสถานที่ตั้ง ช่วงเวลาของวัน และปัจจัยอื่น ๆ
• Amazon Prime Video ใช้การแบ่งส่วนแบบคาดการณ์เพื่อแนะนำเนื้อหาแก่ผู้ใช้ตามประวัติการซื้อ รีวิวผลิตภัณฑ์ และปัจจัยอื่นๆ

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของวิธีที่แพลตฟอร์มวิดีโอแบบออนดีมานด์ใช้การแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์เพื่อให้คำแนะนำเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ในขณะที่เทคโนโลยีมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เราคาดหวังว่าจะได้เห็นวิธีการแนะนำเนื้อหาแก่ผู้ใช้ที่เป็นนวัตกรรมและเป็นส่วนตัวมากยิ่งขึ้น

ใช้กรณีที่ 2: การแบ่งกลุ่มผู้ชมเพื่อการโปรโมตเนื้อหาแบบกำหนดเป้าหมาย

การแบ่งส่วนตามการคาดการณ์ได้กลายเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับแพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการ ช่วยให้ผู้ให้บริการสามารถใช้ข้อมูลผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำอย่างน่าทึ่ง การแบ่งส่วนตามการคาดการณ์ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการแบ่งกลุ่มผู้ชมออกเป็นกลุ่มต่างๆ ตามปัจจัยต่างๆ ข้อมูลประชากร เช่น อายุ เพศ และสถานที่ตั้ง ให้ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับฐานผู้ใช้ของตน ข้อมูลทางจิตวิทยา รวมถึงความชอบ ความสนใจ และทัศนคติ จะเจาะลึกเข้าไปในจิตใจของผู้ชม นอกจากนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมการรับชมยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประเภท ธีม และเนื้อหาเฉพาะที่ดึงดูดผู้ชมกลุ่มต่างๆ

เมื่อมีการจัดตั้งกลุ่มเหล่านี้ แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการสามารถปรับแต่งการโปรโมตเนื้อหาและคำแนะนำได้อย่างแม่นยำเป็นพิเศษ ด้วยการทำความเข้าใจความชอบและพฤติกรรมของแต่ละเซ็กเมนต์ แพลตฟอร์มจึงสามารถให้บริการเนื้อหาที่เกี่ยวข้องซึ่งสะท้อนได้อย่างลึกซึ้ง

แพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้า (CDP) สามารถช่วยให้แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการรวมแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน เช่น โปรไฟล์ผู้ใช้ ประวัติการดู และประวัติการซื้อ ช่วยให้แพลตฟอร์มสามารถสร้างภาพ 360 องศาของผู้ใช้แต่ละคน ซึ่งสามารถใช้สำหรับการแบ่งส่วนการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ประโยชน์ของการแบ่งกลุ่มผู้ชม

การแบ่งกลุ่มผู้ชมมีประโยชน์หลายประการ เช่น:

1. การค้นพบเนื้อหาที่ได้รับการปรับปรุง: เมื่อผู้ใช้ถูกนำเสนอด้วยเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับความสนใจของพวกเขา พวกเขามีแนวโน้มที่จะค้นพบเนื้อหาใหม่ๆ ที่พวกเขาจะเพลิดเพลินมากขึ้น
2. การมีส่วนร่วมที่เพิ่มขึ้น: เมื่อผู้ใช้เห็นเนื้อหาที่พวกเขาสนใจ พวกเขามีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมกับเนื้อหามากขึ้น เช่น ดู แชร์ หรือแสดงความคิดเห็น
3. อัตราคอนเวอร์ชั่นที่สูงขึ้น: เมื่อผู้ใช้ถูกกำหนดเป้าหมายด้วยเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับความสนใจของพวกเขา พวกเขามีแนวโน้มที่จะทำคอนเวอร์ชั่นมากขึ้น เช่น สมัครรับข้อมูลช่อง ซื้อผลิตภัณฑ์ หรือสมัครใช้บริการ

ใช้กรณีที่ 3: การคาดการณ์การเลิกใช้งานและกลยุทธ์การรักษาลูกค้าเชิงรุก

การแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์ช่วยให้แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการระบุรูปแบบและตัวบ่งชี้การเลิกใช้งานของผู้ดูได้อย่างไร

ลองนึกภาพสิ่งนี้: แพลตฟอร์มระบุผู้ใช้ที่ไม่ได้ดูสิ่งใดในช่วงเวลาหนึ่งหรือผู้ที่กดปุ่ม "ยกเลิกการสมัคร" อันน่าสะพรึงกลัว สิ่งเหล่านี้อาจเป็นคำแนะนำที่เป็นประโยชน์ในการทำนายการเลิกใช้งาน

แล้วแพลตฟอร์มวิดีโอแบบออนดีมานด์ทำอะไรกับ Intel อันทรงคุณค่านี้? พวกเขาเริ่มกระตือรือร้น! ด้วยความรู้นี้ แพลตฟอร์มต่างๆ สามารถใช้กลยุทธ์การรักษาผู้ใช้เพื่อให้ผู้ใช้มีความสุขและติดหนึบอยู่กับหน้าจอ ข้อเสนอที่เฉพาะบุคคล แคมเปญการมีส่วนร่วมอีกครั้งอย่างทันท่วงที และการแนะนำเนื้อหาที่ตรงเป้าหมายเป็นเพียงวิธีการบางส่วนที่ใช้ได้ กลยุทธ์เหล่านี้อาจรวมถึงข้อเสนอเฉพาะบุคคล แคมเปญการมีส่วนร่วมอีกครั้งอย่างทันท่วงที และการแนะนำเนื้อหาที่ตรงเป้าหมาย

• ข้อเสนอส่วนบุคคล: แพลตฟอร์มสามารถใช้การแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์เพื่อระบุผู้ใช้ที่มีแนวโน้มจะสนใจข้อเสนอเฉพาะ เช่น ส่วนลดสำหรับการสมัครรับข้อมูลหรือการทดลองใช้เนื้อหาใหม่ฟรี
• แคมเปญการมีส่วนร่วมใหม่อย่างทันท่วงที: แพลตฟอร์มสามารถใช้การแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์เพื่อระบุผู้ใช้ที่ไม่ได้ใช้งานในช่วงระยะเวลาหนึ่ง ผู้ใช้เหล่านี้สามารถกำหนดเป้าหมายด้วยแคมเปญการมีส่วนร่วมซ้ำ เช่น การแจ้งเตือนทางอีเมลหรือการแจ้งเตือนแบบพุช เพื่อกระตุ้นให้พวกเขากลับมาที่แพลตฟอร์ม
• คำแนะนำเนื้อหาที่ตรงเป้าหมาย: แพลตฟอร์มสามารถใช้การแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์เพื่อระบุผู้ใช้ที่มีแนวโน้มว่าจะสนใจเนื้อหาเฉพาะ ผู้ใช้เหล่านี้สามารถเป็นเนื้อหาที่แนะนำซึ่งเกี่ยวข้องกับความสนใจของพวกเขา ซึ่งสามารถช่วยให้พวกเขามีส่วนร่วมบนแพลตฟอร์มได้

ผลกระทบเชิงบวกของการทำนายการปั่น

การคาดการณ์การเลิกใช้งานและการรักษาลูกค้าเชิงรุกอาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการลดการเลิกใช้งานของลูกค้าและเพิ่มความภักดีของผู้ชม ด้วยการระบุผู้ใช้ที่มีแนวโน้มจะเลิกใช้งาน แพลตฟอร์มสามารถดำเนินการเพื่อป้องกันไม่ให้พวกเขาออกไปได้ สิ่งนี้สามารถประหยัดเงินแพลตฟอร์มในต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า และยังสามารถช่วยรักษาลูกค้าที่มีคุณค่าได้อีกด้วย

ต่อไปนี้คือประโยชน์เพิ่มเติมบางประการของการคาดการณ์การเลิกใช้งานและการรักษาลูกค้าเชิงรุก:

• รายได้ที่เพิ่มขึ้น: ด้วยการลดการปั่นป่วน แพลตฟอร์มต่างๆ จะสามารถเพิ่มรายได้โดยการรักษาลูกค้าได้มากขึ้น
• ปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า: กลยุทธ์การรักษาเชิงรุกสามารถช่วยปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าโดยทำให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมและพอใจกับแพลตฟอร์ม
• ความภักดีต่อแบรนด์ที่เพิ่มขึ้น: ด้วยการแสดงให้เห็นว่าพวกเขาให้ความสำคัญกับลูกค้า แพลตฟอร์มสามารถสร้างความภักดีและกระตุ้นให้ลูกค้าใช้แพลตฟอร์มต่อไปได้

ที่ WebEngage เราใช้การวิเคราะห์ RFM เพื่อให้แน่ใจว่าคุณจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการรักษาลูกค้า อ่านที่นี่เพื่อดูวิธีการ

ใช้กรณีที่ 4: การกำหนดเป้าหมายโฆษณาและการเพิ่มประสิทธิภาพรายได้

การแบ่งกลุ่มตามการคาดการณ์ช่วยแพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการในการเพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดเป้าหมายโฆษณาได้อย่างไร

แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ เช่น ประวัติการดู ข้อมูลประชากร และความสนใจ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อสร้างโปรไฟล์โดยละเอียดของผู้ใช้แต่ละราย ซึ่งสามารถใช้เพื่อกำหนดเป้าหมายโฆษณาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การแบ่งกลุ่มตามการคาดการณ์เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถช่วยแพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดเป้าหมายโฆษณาโดยการระบุรูปแบบพฤติกรรมผู้ใช้และคาดการณ์ว่าโฆษณาใดมีแนวโน้มที่จะคลิกโดยผู้ใช้แต่ละคนมากที่สุด

แพลตฟอร์มสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อแสดงโฆษณาที่ปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้ไปยังกลุ่มผู้ชมที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งจะช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมและรายได้ของโฆษณาได้ ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มสามารถกำหนดเป้าหมายผู้ใช้ที่เคยดูเนื้อหาบางประเภทด้วยโฆษณาสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เกี่ยวข้องกับประเภทนั้น

ความสำคัญของการสร้างสมดุลระหว่างการปรับเปลี่ยนโฆษณาในแบบของคุณกับความเป็นส่วนตัวและความโปร่งใสของผู้ชม

แม้ว่าการแบ่งกลุ่มตามการคาดการณ์อาจเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการเพิ่มการมีส่วนร่วมของโฆษณาและรายได้ แต่สิ่งสำคัญคือต้องสร้างสมดุลระหว่างการปรับเปลี่ยนโฆษณาในแบบของคุณกับความเป็นส่วนตัวและความโปร่งใสของผู้ชม แพลตฟอร์มควรให้ทางเลือกแก่ผู้ใช้ในการเลือกไม่รับโฆษณาที่ปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้เสมอ และควรมีความชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการใช้ข้อมูลของตน

นี่คือบางส่วนของการใช้การแบ่งกลุ่มตามการคาดการณ์สำหรับการกำหนดเป้าหมายโฆษณา:

• การมีส่วนร่วมกับโฆษณาที่เพิ่มขึ้น: โฆษณาที่ปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะได้รับการคลิกจากผู้ใช้มากขึ้น ซึ่งอาจนำไปสู่การมีส่วนร่วมกับโฆษณาที่เพิ่มขึ้นได้
• การรับรู้ถึงแบรนด์ที่เพิ่มขึ้น: โฆษณาที่ปรับตามโปรไฟล์ของผู้ใช้จะช่วยเพิ่มการรับรู้ถึงแบรนด์ได้โดยการแสดงให้ผู้ใช้เห็นผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ ที่พวกเขาอาจสนใจ
• ความพึงพอใจของลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุง: ผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะพอใจกับแพลตฟอร์มที่ให้โฆษณาที่เกี่ยวข้องแก่พวกเขา

เคล็ดลับบางประการในการสร้างสมดุลระหว่างการปรับเปลี่ยนโฆษณาในแบบของคุณกับความเป็นส่วนตัวและความโปร่งใสของผู้ชม:

• ให้ทางเลือกแก่ผู้ใช้ในการเลือกไม่รับโฆษณาในแบบของคุณ ซึ่งจะทำให้ผู้ใช้สามารถควบคุมวิธีการใช้ข้อมูลของตนในการกำหนดเป้าหมายโฆษณาได้
• มีความชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการใช้ข้อมูลของคุณ แจ้งให้ผู้ใช้ทราบว่าคุณรวบรวมข้อมูลใดบ้าง วิธีใช้งาน และวิธีที่พวกเขาสามารถควบคุมข้อมูลได้
• ใช้การปรับเปลี่ยนโฆษณาในแบบของคุณอย่างมีความรับผิดชอบ อย่าใช้การปรับเปลี่ยนโฆษณาในแบบของคุณเพื่อแสวงหาประโยชน์จากผู้ใช้หรือกำหนดเป้าหมายพวกเขาด้วยเนื้อหาที่ละเอียดอ่อนหรือไม่เหมาะสม

เมื่อปฏิบัติตามเคล็ดลับเหล่านี้ คุณจะสามารถใช้การแบ่งกลุ่มตามการคาดการณ์เพื่อปรับปรุงการกำหนดเป้าหมายโฆษณาและรายได้ ในขณะเดียวกันก็ปกป้องความเป็นส่วนตัวและความโปร่งใสของผู้ใช้ด้วย

ใช้กรณีที่ 5: การตัดสินใจในการผลิตเนื้อหาและการลงทุน

ด้วยการแบ่งส่วนตามการคาดการณ์ แพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการจะได้รับความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ในการสร้างและได้มาซึ่งเนื้อหา ด้วยการวิเคราะห์ความชอบและแนวโน้มของผู้ชม พวกเขาสามารถปรับความพยายามในการผลิตเนื้อหาของตนเพื่อส่งมอบสิ่งที่ผู้ชมต้องการมากที่สุด ไม่ว่าจะเป็นประเภท ธีม หรือรูปแบบที่เฉพาะเจาะจง แพลตฟอร์มสามารถจัดการนำเสนอเนื้อหาให้ตรงกับความต้องการของผู้ชมได้

นอกจากนี้ การแบ่งส่วนตามการคาดการณ์ช่วยระบุเนื้อหาที่มีแนวโน้มว่าจะเติบโต ด้วยการตระหนักถึงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นและรูปแบบการรับชม แพลตฟอร์มสามารถลงทุนอย่างชาญฉลาด ลดความเสี่ยงในการผลิต และรับประกันโอกาสที่จะประสบความสำเร็จสำหรับเนื้อหาใหม่ที่สูงขึ้น

การยอมรับการตัดสินใจด้านเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนำมาซึ่งประโยชน์มากมายสำหรับแพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการและผู้ชม ด้วยการรองรับความต้องการของผู้ชมอย่างแม่นยำ แพลตฟอร์มต่างๆ จึงสามารถปรับปรุงความเกี่ยวข้องของเนื้อหา มอบประสบการณ์การรับชมที่เป็นส่วนตัวและน่าพึงพอใจยิ่งขึ้น เมื่อผู้ดูพบเนื้อหาที่ตรงกับรสนิยมของพวกเขา พวกเขามีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมและพอใจกับแพลตฟอร์มมากขึ้น

การลดความเสี่ยงในการผลิตถือเป็นอีกหนึ่งส่วนสำคัญของการแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์ ด้วยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่ดีที่สุด แพลตฟอร์มจึงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการลงทุนด้านเนื้อหาได้ เพื่อให้มั่นใจว่าทรัพยากรต่างๆ จะมุ่งสู่โครงการที่สอดคล้องกับความสนใจของผู้ชมเป็นอย่างดี

บทสรุป

โดยสรุป บทบาทของการแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์ในโลกของแพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการนั้นไม่อาจปฏิเสธได้ ดังที่แสดงให้เห็นโดยกรณีการใช้งานที่น่าสนใจห้ากรณีซึ่งมีการสำรวจในบล็อกนี้ ด้วยการควบคุมพลังของข้อมูลผู้ใช้ การแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์ช่วยให้แพลตฟอร์มปรับแต่งการนำเสนอเนื้อหา เพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การส่งเสริมการขาย และส่งเสริมความสัมพันธ์ที่ยาวนานกับผู้ชม

ในอุตสาหกรรมสื่อและบันเทิงที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์เป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของประสบการณ์ส่วนบุคคลและการมีส่วนร่วมของผู้ชม เราสนับสนุนให้แพลตฟอร์มวิดีโอแบบออนดีมานด์ทั้งหมดนำเทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลงนี้มาใช้เพื่อเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขันในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาในปัจจุบัน

อย่าพลาดโอกาสในการยกระดับแพลตฟอร์มของคุณไปสู่อีกระดับหนึ่ง ก้าวไปอีกขั้นและสำรวจความสามารถในการแบ่งส่วนเชิงคาดการณ์ของ WebEngage เพื่อดูว่า WebEngage สามารถปฏิวัติแพลตฟอร์มวิดีโอตามความต้องการของคุณ ยกระดับสู่ความสำเร็จและความพึงพอใจของผู้ใช้ในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อนได้อย่างไร

จองการสาธิตกับเราเพื่อรับการแบ่งส่วนตามการคาดการณ์ และกำหนดวิธีใหม่ที่คุณให้ความบันเทิง มีส่วนร่วม และดึงดูดผู้ชมของคุณ