5 İlgi Çekici Kullanım Örneği: Tahmine Dayalı Segmentasyon, İsteğe Bağlı Video Platformlarını Nasıl Yükseltir?
Yayınlanan: 2023-08-25En sevdiğiniz isteğe bağlı video platformunun, sizin 30 dakika boyunca bir şey aramanıza gerek kalmadan ne izlemekten hoşlandığınızı bildiği bir dünya hayal edin. Bir rüya gibi mi geliyor? Tahmine dayalı segmentasyonun büyüleyici alanına ve bunun medya ve eğlence endüstrisi üzerindeki oyunun kurallarını değiştiren etkisine girerken gerçeğe uyanmaya hazır olun.
İsteğe bağlı video platformları hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline geldi. Hafta sonları en sevdiğimiz programları art arda izlemekten günlük işe gidip gelirken en son gişe rekorları kıran hitleri yakalamaya kadar bu platformlar eğlenceyi tüketme biçimimizi değiştirdi. 2023 yılında OTT video platformlarından elde edilen gelir 300 milyar dolara yakın olacak. Piyasada sürekli artan rekabetle birlikte bu platformlar, içerik seçenekleri denizinin ortasında izleyicilerin ilgisini nasıl çekecekleri ve elde tutacakları gibi muazzam bir zorlukla karşı karşıyadır.
Tahmine dayalı segmentasyonun büyüsü burada devreye giriyor. Herkese uygun tek içerik önerileri artık geçmişte kaldı. İzleyiciler artık kendi benzersiz zevklerine ve tercihlerine uygun özel deneyimler talep ediyor. Bu acımasız sektörde önde kalabilmek için, isteğe bağlı video platformlarının izleyicilerini daha derin bir düzeyde anlamak amacıyla verilerin gücünden yararlanmaları gerekiyor.
Tahmine dayalı segmentasyon, izleyici içgörülerinden oluşan hazinenin kilidini açan bir anahtar görevi görür. Platformlar, geçmiş izleme davranışları, tür tercihleri, izlenme süresi ve etkileşimler de dahil olmak üzere çok miktarda veriyi analiz ederek hedef kitlelerine ilişkin kapsamlı bir anlayış kazanabilir. İçten gelen hislere veya genelleştirilmiş varsayımlara güvenmenin günleri geride kaldı. Bugün, veriye dayalı karar verme en üst düzeydedir.
Medya ve Eğlence Sektöründe Tahmine Dayalı Segmentasyonu Anlamak
Tahmine dayalı segmentasyon, isteğe bağlı video platformlarının geniş ölçekte kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunmasına yardımcı olabilecek güçlü bir araçtır. Tahmine dayalı segmentasyon, kullanıcı verilerini analiz ederek ve kalıpları belirleyerek, kullanıcıların hangi içerikle ilgileneceğini daha kendileri bilmeden tahmin edebilir.
Bu, özellikle çok miktarda içeriğin mevcut olduğu medya ve eğlence endüstrisinde önemlidir. Aralarından seçim yapabileceğiniz bu kadar çok seçenek olduğundan kullanıcıların gerçekten ilgilendikleri içeriği bulmaları zor olabilir. Tahmine dayalı segmentasyon, kullanıcılara bireysel tercihlerine göre en alakalı içeriği önererek bu sorunun çözülmesine yardımcı olabilir.
İsteğe bağlı video platformlarının kişiselleştirilmiş içerik önerilerini geniş ölçekte sunma konusunda karşılaştığı zorluklardan bazıları şunlardır:
- Çok miktarda veri: İsteğe bağlı video platformları, kullanıcı davranışı hakkında çok büyük miktarda veri üretir. Bu veriler ayrıntılı kullanıcı profilleri oluşturmak için kullanılabilir ancak yönetilmesi de zor olabilir.
- Gerçek zamanlı kişiselleştirme ihtiyacı: Kullanıcılar aradıkları içeriği hızlı ve kolay bir şekilde bulmayı bekliyor. Bu, isteğe bağlı video platformlarının gerçek zamanlı olarak kişiselleştirilmiş öneriler sunabilmesi gerektiği anlamına gelir.
- Sürekli iyileştirme ihtiyacı: Kullanıcı tercihleri zamanla değişir. İsteğe bağlı video platformlarının bu değişikliklere ayak uydurabilmesi için önerilerini sürekli güncelleyebilmesi gerekiyor.
Tahmine Dayalı Segment Türleri
Tahmini segmentlerin iki ana türü vardır:
- Statik tahmine dayalı segmentler, kullanıcı davranışındaki geniş eğilimleri belirlemek için yararlı olabilir. Örneğin, belirli bir TV şovunu izleyen tüm kullanıcıları tanımlamak için statik bir tahmin segmenti oluşturulabilir. Bu bilgiler daha sonra ilgili içeriğe yönelik pazarlama kampanyalarıyla bu kullanıcıları hedeflemek için kullanılabilir.
- Dinamik tahmine dayalı segmentler daha karmaşıktır ancak içerik önerilerini kişiselleştirmede daha etkili olabilirler. Örneğin, geçmiş izleme davranışlarına, arama geçmişlerine ve diğer faktörlere dayalı olarak belirli bir TV şovuyla ilgilenme olasılığı yüksek olan kullanıcıları belirlemek için dinamik bir tahmine dayalı segment oluşturulabilir. Bu bilgiler daha sonra bu kullanıcılara platformda gezinirken TV şovunu önermek için kullanılabilir.
Kullanım Senaryosu 1: Tür Tercihlerine Göre Kişiselleştirilmiş Öneriler
Tahmine dayalı segmentasyon, isteğe bağlı video platformlarının bireysel tür tercihlerini anlamak için izleyici verilerini analiz etmesine nasıl yardımcı olur?
İsteğe bağlı video platformları, kullanıcı davranışı hakkında büyük miktarda veri üretir. Bu veriler, görüntüleme geçmişi, arama geçmişi ve diğer faktörler de dahil olmak üzere ayrıntılı kullanıcı profilleri oluşturmak için kullanılabilir. Tahmine dayalı segmentasyon, platformların kullanıcı davranışındaki kalıpları belirlemek için bu verileri analiz etmesine yardımcı olabilir. Örneğin bir platform, aksiyon filmleri veya romantik komediler gibi belirli bir içerik türüyle ilgilenme olasılığı değişen derecelerde olan kullanıcıları belirlemek için tahmine dayalı segmentasyonu kullanabilir.
Bir platform, kullanıcıların tür tercihlerini belirledikten sonra bu bilgiyi kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunmak için kullanabilir. Örneğin, bir kullanıcı platformda oturum açtığında kendisine tür tercihlerine göre önerilen videoların bir listesi sunulabilir. Platform ayrıca, ilgilerini çekebilecek içeriklere yönelik kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyalarıyla kullanıcıları hedeflemek için tahmine dayalı segmentasyonu da kullanabilir.
Kişiselleştirilmiş önerilerin etkisi
Kişiselleştirilmiş içerik önerilerinin izleyici memnuniyeti, izlenme süresi ve platform bağlılığı üzerinde önemli bir etkisi olabilir. Kullanıcılara ilgi alanlarına uygun içerik sunulduğunda izleme deneyimlerinden memnun kalma olasılıkları daha yüksektir. Kullanıcıların keyif aldıkları içerikleri izlemeye devam etme olasılıkları daha yüksek olduğundan bu, izlenme süresinin artmasına neden olabilir. Ek olarak, kişiselleştirilmiş öneriler, kullanıcıların kendilerine istedikleri içeriği sağlayan bir platforma bağlı kalma olasılıkları daha yüksek olduğundan, platform sadakatini artırmaya yardımcı olabilir.
İsteğe bağlı video platformlarının kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunmak için tahmine dayalı segmentasyonu nasıl kullandığına dair bazı spesifik örnekler aşağıda verilmiştir:
- Netflix, izleme geçmişlerine, derecelendirmelerine ve arama geçmişlerine göre kullanıcılara film ve TV şovları önermek için tahmine dayalı segmentasyonu kullanır.
- Hulu, kullanıcılara konumlarına, günün saatine ve diğer faktörlere göre içerik önermek için tahmine dayalı segmentasyonu kullanır.
- Amazon Prime Video, kullanıcılara satın alma geçmişlerine, ürün incelemelerine ve diğer faktörlere göre içerik önermek için tahmine dayalı segmentasyonu kullanır.
Bunlar, isteğe bağlı video platformlarının kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunmak için tahmine dayalı segmentasyonu nasıl kullandığına dair yalnızca birkaç örnektir. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, kullanıcılara içerik önermenin daha yenilikçi ve kişiselleştirilmiş yollarını görmeyi bekleyebiliriz.
Kullanım Örneği 2: Hedeflenen İçerik Tanıtımı için Kitle Segmentasyonu
Tahmine dayalı segmentasyon, isteğe bağlı video platformları için oyunun kurallarını değiştiren bir unsur olarak ortaya çıktı ve sağlayıcılara kullanıcı verilerini dikkate değer bir hassasiyetle kullanma yetkisi verdi. Tahmine dayalı segmentasyon, hedef kitlenizi çeşitli faktörlere dayalı olarak farklı gruplara ayırmak için güçlü bir araç görevi görür. Yaş, cinsiyet ve konum gibi demografik veriler, kullanıcı tabanlarına ilişkin temel bir anlayış sağlar. Tercihler, ilgi alanları ve tutumlar dahil olmak üzere psikografik veriler izleyicilerin zihinlerine daha derinlemesine nüfuz eder. Ek olarak, izleme davranışı verilerinin analiz edilmesi, izleyicinin farklı kesimlerini cezbeden türler, temalar ve belirli içerikler hakkında bilgi sağlar.
Bu segmentler oluşturuldukça, isteğe bağlı video platformları içerik tanıtımlarını ve önerilerini olağanüstü bir hassasiyetle uyarlayabilir. Platform, her segmentin tercihlerini ve davranışlarını anlayarak onlara derinlemesine yankı uyandıran ilgili içerikleri sunabilir.
Müşteri veri platformu (CDP), isteğe bağlı video platformlarının kullanıcı profilleri, görüntüleme geçmişi ve satın alma geçmişi gibi farklı veri kaynaklarını birleştirmesine yardımcı olabilir. Bu, platformların her kullanıcının 360 derecelik bir resmini oluşturmasına olanak tanır ve bu, daha doğru tahmine dayalı segmentasyon için kullanılabilir.
Kitle segmentasyonunun faydaları
Hedef kitle segmentasyonunun aşağıdakiler gibi birçok faydası vardır:
- Geliştirilmiş içerik keşfi: Kullanıcılara ilgi alanlarına uygun içerik sunulduğunda keyif alacakları yeni içerikleri keşfetme olasılıkları daha yüksektir.
- Artan etkileşim: Kullanıcılar ilgilendikleri içeriği gördüklerinde, izleme, paylaşma veya yorum yapma gibi içerikle etkileşime girme olasılıkları daha yüksektir.
- Daha yüksek dönüşüm oranları: Kullanıcılar ilgi alanlarıyla alakalı içerikle hedeflendiğinde, bir kanala abone olmak, bir ürün satın almak veya bir hizmete kaydolmak gibi dönüşüm gerçekleştirme olasılıkları daha yüksektir.
Kullanım Senaryosu 3: Kayıp Tahmini ve Proaktif Elde Tutma Stratejileri
Tahmine dayalı segmentasyon, isteğe bağlı video platformlarının izleyici kaybı kalıplarını ve göstergelerini belirlemesine nasıl yardımcı olur?
Şunu hayal edin: Bir platform, belirli bir dönemde hiçbir şey izlemeyen kullanıcıları veya korkunç "abonelikten çık" düğmesine basan kullanıcıları tanımlar. Bunlar, müşteri kaybının tahmin edilmesine yönelik bazı yararlı ipuçları olabilir.
Peki isteğe bağlı video platformları bu değerli bilgilerle ne yapıyor? Proaktif oluyorlar! Bu bilgiyle donanmış platformlar, kullanıcılarını mutlu ve ekrana bağlı tutmak için elde tutma stratejileri uygulayabilir. Kişiselleştirilmiş teklifler, zamanında yeniden katılım kampanyaları ve hedeflenen içerik önerileri, sihirlerini kullanmanın yollarından sadece birkaçıdır. Bu stratejiler kişiselleştirilmiş teklifleri, zamanında yeniden katılım kampanyalarını ve hedeflenen içerik önerilerini içerebilir.
- Kişiselleştirilmiş teklifler: Platformlar, abonelik indirimleri veya yeni içeriğin ücretsiz denemeleri gibi belirli tekliflerle ilgilenme olasılığı yüksek olan kullanıcıları belirlemek için tahmine dayalı segmentasyonu kullanabilir.
- Zamanında yeniden etkileşim kampanyaları: Platformlar, belirli bir süre boyunca aktif olmayan kullanıcıları belirlemek için tahmine dayalı segmentasyonu kullanabilir. Bu kullanıcıları, platforma geri dönmeye teşvik etmek için e-posta hatırlatıcıları veya anlık bildirimler gibi yeniden etkileşim kampanyalarıyla hedeflenebilir.
- Hedeflenen içerik önerileri: Platformlar, belirli içerikle ilgilenme olasılığı yüksek olan kullanıcıları belirlemek için tahmine dayalı segmentasyonu kullanabilir. Bu kullanıcılara ilgi alanlarıyla alakalı ve platformla etkileşimde kalmalarına yardımcı olabilecek içerik önerilebilir.
Kayıp tahmininin olumlu etkisi
Kaybetme tahmini ve proaktif elde tutma, müşteri kaybını azaltmada ve izleyici sadakatini artırmada önemli bir etkiye sahip olabilir. Platformlar, uygulamayı kullanmayı bırakacak kullanıcıları belirleyerek onların ayrılmasını engelleyecek adımlar atabilir. Bu, platform parasından müşteri edinme maliyetlerinde tasarruf sağlayabilir ve aynı zamanda değerli müşterilerin elde tutulmasına da yardımcı olabilir.
Kayıp tahmininin ve proaktif elde tutmanın bazı ek avantajları şunlardır:
- Artan gelir: Kaybı azaltarak platformlar daha fazla müşteriyi elinde tutarak gelirlerini artırabilir.
- Artan müşteri memnuniyeti: Proaktif elde tutma stratejileri, kullanıcıların platformla etkileşimde kalmasını ve memnun kalmasını sağlayarak müşteri memnuniyetini artırmaya yardımcı olabilir.
- Artan marka sadakati: Platformlar, müşterilerine değer verdiklerini göstererek sadakat oluşturabilir ve müşterileri platformu kullanmaya devam etmeye teşvik edebilir.
WebEngage'de müşteriyi elde tutma konusunda en iyi sonucu elde etmenizi sağlamak için RFM analizini kullanıyoruz. Nasıl olduğunu öğrenmek için burayı okuyun.
Kullanım Örneği 4: Reklam Hedefleme ve Gelir Optimizasyonu
Tahmine dayalı segmentasyon, isteğe bağlı video platformlarının reklam hedeflemeyi optimize etmesine nasıl yardımcı olur?
İsteğe bağlı video platformları, görüntüleme geçmişi, demografi ve ilgi alanları gibi kullanıcı davranışları hakkında çok büyük miktarda veri üretir. Bu veriler, her kullanıcının ayrıntılı profillerini oluşturmak için kullanılabilir ve bu profiller daha sonra reklamları daha etkili bir şekilde hedeflemek için kullanılabilir. Tahmine dayalı segmentasyon, isteğe bağlı video platformlarının, kullanıcı davranışındaki kalıpları belirleyerek ve her kullanıcı tarafından hangi reklamların tıklanma olasılığı en yüksek olduğunu tahmin ederek reklam hedeflemeyi optimize etmesine yardımcı olabilecek güçlü bir araçtır.
Platformlar bu bilgileri belirli izleyici segmentlerine kişiselleştirilmiş reklamlar sunmak için kullanabilir. Bu, reklam etkileşimini ve geliri artırmaya yardımcı olabilir. Örneğin bir platform, belirli bir içerik türünü izlemiş olan kullanıcıları, o türle ilgili ürün veya hizmet reklamlarıyla hedefleyebilir.
Reklam kişiselleştirmeyi izleyici gizliliği ve şeffaflığıyla dengelemenin önemi
Tahmine dayalı segmentasyon, reklam etkileşimini ve geliri artırmak için güçlü bir araç olsa da reklam kişiselleştirmeyi izleyici gizliliği ve şeffaflığıyla dengelemek önemlidir. Platformlar kullanıcılara her zaman kişiselleştirilmiş reklamlardan vazgeçme seçeneği sunmalı ve verilerinin nasıl kullanıldığı konusunda net olmalıdır.
Reklam hedefleme için tahmine dayalı segmentasyonun kullanımından bazıları şunlardır:
- Artan reklam etkileşimi: Kişiselleştirilmiş reklamların kullanıcılar tarafından tıklanma olasılığı daha yüksektir, bu da reklam etkileşiminin artmasına yol açabilir.
- Artan marka bilinirliği: Kişiselleştirilmiş reklamlar, kullanıcıları ilgilenebilecekleri yeni ürün ve hizmetlerle buluşturarak marka bilinirliğinin artmasına yardımcı olabilir.
- Artan müşteri memnuniyeti: Kullanıcıların, kendilerine alakalı reklamlar sunan bir platformdan memnun kalma olasılıkları daha yüksektir.
Reklam kişiselleştirmeyi izleyici gizliliği ve şeffaflığıyla dengelemeye yönelik bazı ipuçları:
- Kullanıcılara kişiselleştirilmiş reklamları devre dışı bırakma seçeneği sunun. Bu, kullanıcıların verilerinin reklam hedefleme için nasıl kullanıldığını kontrol etmesine olanak tanır.
- Verilerinizin nasıl kullanıldığı konusunda net olun. Kullanıcılara hangi verileri topladığınızı, bu verileri nasıl kullandığınızı ve bunları nasıl kontrol edebileceklerini bildirin.
- Reklam kişiselleştirmeyi sorumlu bir şekilde kullanın. Kullanıcıları istismar etmek veya onları hassas ya da uygunsuz içerikle hedeflemek için reklam kişiselleştirmeyi kullanmayın.
Bu ipuçlarını takip ederek, reklam hedeflemeyi ve geliri artırırken aynı zamanda kullanıcı gizliliğini ve şeffaflığını korumak için tahmine dayalı segmentasyonu kullanabilirsiniz.
Kullanım Senaryosu 5: İçerik Üretimi ve Yatırım Kararları
Tahmine dayalı segmentasyon ile isteğe bağlı video platformları, içerik oluşturma ve edinme konusunda stratejik bir avantaj elde eder. İzleyici tercihlerini ve eğilimlerini analiz ederek içerik üretim çabalarını izleyicilerin en çok istediklerini sunacak şekilde uyarlayabilirler. Belirli türler, temalar veya formatlar olsun, platformlar içerik tekliflerini hedef kitlenin tam tercihlerine göre düzenleyebilir.
Ayrıca tahmine dayalı segmentasyon, başarılı olması muhtemel içeriğin belirlenmesine yardımcı olur. Platformlar, yükselen trendleri ve izleme kalıplarını tanıyarak akıllıca yatırım yapabilir, üretim risklerini azaltabilir ve yeni içerik için daha yüksek başarı şansı sağlayabilir.
Veriye dayalı içerik kararlarını benimsemek, isteğe bağlı video platformları ve izleyicileri için birçok avantaj sağlar. Platformlar, izleyici tercihlerine tam olarak hitap ederek içeriğin alaka düzeyini artırabilir ve daha kişisel ve tatmin edici bir izleme deneyimi sunabilir. İzleyiciler kendi zevklerine uygun içerik bulduğunda platformla etkileşimde kalma ve memnun kalma olasılıkları daha yüksek olur.
Üretim risklerini azaltmak, tahmine dayalı segmentasyonun sınırındaki bir başka unsurdur. Neyin en iyi işe yaradığına dair içgörülerle donanmış platformlar, içerik yatırımlarını optimize ederek kaynakların hedef kitlenin ilgi alanlarıyla uyumlu projelere yönlendirilmesini sağlayabilir.
Çözüm
Sonuç olarak, bu blogda incelenen beş etkileyici kullanım örneğinin de gösterdiği gibi, isteğe bağlı video platformları dünyasında tahmine dayalı segmentasyonun rolü yadsınamaz. Tahmine dayalı segmentasyon, kullanıcı verilerinin gücünden yararlanarak platformların içerik tekliflerini özelleştirmesine, tanıtım stratejilerini optimize etmesine ve hedef kitleleriyle uzun süreli ilişkiler kurmasına olanak tanır.
Hızla gelişen medya ve eğlence sektöründe tahmine dayalı segmentasyon, kişiselleştirilmiş deneyimlerin ve izleyici katılımının tüm potansiyelini ortaya çıkarmanın anahtarıdır. Tüm isteğe bağlı video platformlarını, günümüzün dinamik ortamında rekabet avantajı kazanmak için bu dönüştürücü teknolojiyi benimsemeye teşvik ediyoruz.
Platformunuzu yeni boyutlara yükseltme fırsatını kaçırmayın. Bir sonraki adıma geçin ve WebEngage'in tahmine dayalı segmentasyon yeteneklerini keşfederek isteğe bağlı video platformunuzda nasıl devrim yaratabileceğini, onu benzeri görülmemiş başarı ve kullanıcı memnuniyeti düzeylerine nasıl yükseltebileceğini görün.
Tahmine dayalı segmentasyonu benimsemek ve kitlenizi eğlendirme, etkileşime geçirme ve etkileme şeklinizi yeniden tanımlamak için bizimle bir demo rezervasyonu yapın.