3 طرق يمكن لشركات الإعلام والترفيه الاستفادة من البيانات السلوكية

سواء أكانوا يقرؤون أو يشاهدون أو يستمعون ، فإن لدى المستهلكين خيارات أكثر من أي وقت مضى عندما يتعلق الأمر بالترفيه. كانت هناك الأيام الأولى لمسلسل "Netflix أم Hulu؟" ولكن يوجد الآن المئات من الخيارات ، وكلها حريصة على تقديم محتوى متخصص مقابل اشتراك شهري. يؤدي هذا إلى زيادة المنافسة بين وسائل الإعلام وشركات الترفيه للمشتركين وعائدات الإعلانات.

تخلق هذه المنافسة ديناميكية جديدة: يجب على الشركات الإعلامية أن تولي اهتمامًا أكبر لرغبات المستهلكين. لعقود من الزمان ، كان الموزع هو تحديد أفضل محتوى للجمهور ، سواء كان يشاهد الأخبار المسائية ، أو يقرأ جريدة الأحد ، أو يستمع إلى واحدة من عدد قليل من المحطات الإذاعية. الآن ، يتمتع المستهلك بالسلطة ، ويتعين على مقدمي الخدمة أن يعملوا بجدية أكبر لكسب انتباههم وولائهم وسط تجربة رقمية أولية شخصية للغاية.

سيوفر أولئك الذين نجوا تجربة مستخدم تحافظ على عودة جماهيرهم. ستكون استراتيجياتهم أكثر من مجرد تخمين: فهم سيعرفون ، بناءً على البيانات ، كيف يتفاعل المستخدمون مع نظامهم الأساسي ومحتوياتهم ويمكنهم التنبؤ بثقة بما سيجعلهم يعودون. يمكن لنظام التحسين الرقمي في Amplitude أن يمنح الشركات هذه الأفكار الرئيسية من خلال تحليلات المنتج والتخصيص والتجريب.

1. حدد الحدث الحرج الذي يحتفظ بمزيد من المستخدمين

الحدث المهم هو الإجراء الذي تريد أن يقوم به المستخدمون ليتم احتسابهم على أنه "نشط" أو "محتفظ به" حقًا. إنها الإجراءات التي تريد من المستخدمين تكرارها في كل مرة يستخدمون فيها منتجك. يمكن لشركات الإعلام والترفيه أن تسأل نفسها ، "كم ساعة أحتاج إلى شخص ما لأشاهده؟" أو "كم عدد المقالات التي يحتاج شخص ما لقراءتها؟" قبل أن يتم ربطهم.

يمكن لتحليلات المنتج الكشف عن تلك اللحظة الدقيقة وإظهار سلوك المستخدم الذي يؤدي إلى الحدث المهم. ربما هو نهم عرض وبدء عرض ثان. ربما هو مشاركة مقال. مهما كان المسار ، تعرف الشركات المستخدمين الذين وصلوا إلى الحدث الحاسم وعدد المرات. يمكن لفرق المنتج والرسائل التعاون بعد ذلك لإنشاء تجارب لمساعدة المستخدمين الآخرين على الوصول إلى الحدث المهم بسرعة أكبر وبشكل متكرر.

يمكن أن تتضمن تكتيكات توجيه المستخدمين الآخرين إلى الحدث المهم حملات البريد الإلكتروني التي تعلن عن محتوى جديد لإعادة المستخدمين إلى النظام الأساسي. قد يؤدي أيضًا إلى عرض النوع الصحيح من المحتوى داخل النظام الأساسي الذي من المرجح أن يحول مستخدمًا مجانيًا إلى مستخدم مدفوع أو يوفر تجارب تأهيل مختلفة بناءً على بعض الإجراءات الأولية التي اتخذها المستخدم.

يجب على الشركات أيضًا أن تولي اهتمامًا وثيقًا للمستخدمين الذين اقتربوا من إنهاء إصدار تجريبي مجاني إذا لم يكونوا قد وصلوا إلى حدثهم الحاسم بعد. في حين أنه قد يكون من المغري الضغط على المستخدمين للتحويل من خلال تحذير بأن "نسختك التجريبية المجانية على وشك الانتهاء!" لن يكون ذلك كافيًا للتأثير على المستهلكين الذين لم يكتشفوا قيمة المحتوى بعد. في هذه الحالات ، يمنح تمديد الفترة التجريبية المجانية فرصًا إضافية للمستخدمين للوصول إلى الحدث المهم.

2. تحسين المنتج من أجل التحويل والاحتفاظ

مع وجود العديد من المنصات ، تصبح تجربة المنتج داخل التطبيق محفوفة بالمخاطر. إذا واجه المستخدمون صعوبة في التنقل في التطبيق أو شعروا بالإحباط معه قبل الوصول إلى الحدث الحرج الذي يؤدي إلى الاحتفاظ بهم ، فسوف ينتقلون ببساطة إلى مكان آخر: من غير المرجح أن يزور 88 بالمائة من المستخدمين موقعًا إلكترونيًا مرة أخرى بعد تجربة سيئة واحدة.

يمكن للصناعات الرقمية الراسخة أن تشهد على السرعة التي سيأخذ بها المستهلكون أعمالهم إلى أي مكان آخر ، مع معدلات التخلي عن عربة التسوق فوق 75 بالمائة و 25 بالمائة من تطبيقات الأجهزة المحمولة التي تم التخلي عنها بعد استخدام واحد فقط. لا يكفي جذب المستخدمين إلى النظام الأساسي لتحويلهم إلى عملاء يدفعون.

افهم كيف يتفاعل المستخدمون مع النظام الأساسي

مع هذا الضغط المرتفع ، تحتاج الشركات إلى إعادة النظر في كيفية قضاء المستخدمين للوقت على كل من النظام الأساسي والمحتوى. تقول راشيل هيريرا ، قائدة فريق الخدمات الاحترافية في Amplitude ، "التحدي الأكبر الذي نحاول عادةً مساعدة العملاء به على وجه التحديد حول المسار هو معرفة ما يفعله المستخدمون بين نقطة التحويل". هدفها هو مساعدة الشركات على فهم سبب عدم حدوث التحويلات من خلال النظر في سبب انسحاب المستخدمين أو الاختناقات التي يواجهونها. يتضمن ذلك طرح أسئلة مثل:

• كيف ومتى يتفاعل المستخدمون مع البحث؟
• كيف ومتى يصل المستخدمون إلى الجزء التالي من المحتوى؟
• هل يتخذ المستخدمون إجراءات مثل حفظ المحتوى في المفضلة أو مشاركته؟

يمكن أن يجيب Amplitude Analytics على هذه الأسئلة لكل من فرق المنتج والمحتوى ، ويربط النقاط بين السلوك والمعالم الرئيسية مثل التحويل والاحتفاظ.

يمكن أن يكشف السعة أيضًا عن مشكلات داخل النظام الأساسي تقلل من تجربة المستخدم. حدد ناشر الأخبار الفرنسي لوموند أن 30 في المائة من المشتركين المدفوعين لم يتمكنوا من الوصول بشكل صحيح إلى محتوى الويب المحصور بعد اشتراكهم مباشرة. من خلال Amplitude ، كشفت الشركة عن الأخطاء وتمكنت من معالجتها. قال مدير الاشتراكات Lou Grasser ، "هذا هو الأهم بالنسبة لنا - أن يحصل المشتركون لدينا على المحتوى الذي دفعوا مقابله".

جرب تجارب التحويل

مع بيئة الترفيه والإعلام سريعة الخطى ، لا تستطيع الشركات تحمل التجربة ببطء أو بشكل متزايد. بدلاً من إجراء اختبار عشوائي قد لا يكون له نتيجة واضحة في النتائج ، يمكن للشركات استخدام البيانات السلوكية لتقسيم العملاء إلى مجموعات. ضمن هذه المجموعات ، يمكن أن يكشف اختبار A / B عن التجارب التي تؤدي إلى أعلى التحويلات.

أطلقت المجلة الإلكترونية Slate بنجاح نظام حظر الاشتراك غير المدفوع ، باستخدام Amplitude لفهم عدد المستخدمين المؤهلين بموجب سيناريوهات مختلفة لجدار الاشتراك غير المدفوع ، ومقدار حركة المرور التي قد تُفقد ، ونوع معدلات التحويل التي قد تتوقعها Slate. في غضون بضعة أشهر ، شهدت Slate زيادة بنسبة 500 بالمائة في التحويلات واستخدمت بيانات Amplitude لتوقع معدلات التحويل المستقبلية وسلوك المستخدم.

تعمل تجربة السعة على تضمين التحليلات وسلوك العميل في اختبار A / B. لا يمكن للشركات استخدام Amplitude فقط لتجربة سيناريوهات مختلفة حول التحويلات ، ولكن أيضًا مع التجارب داخل التطبيق التي تزيد من الاحتفاظ بالمستخدمين. وجدت NBC أنه من خلال تخصيص الصفحة الرئيسية للتطبيق وفقًا لسجل المستخدم ، زاد الاحتفاظ باليوم السابع بمقدار الضعف.

من خلال توسيع نطاق التجارب عبر المؤسسة ، يمكن للشركات اختبار ما يهم ، سواء كان ذلك زيادة الاشتراكات ، أو زيادة كمية المحتوى المستهلك ، أو زيادة الاحتفاظ بالعملاء.

الانتقال إلى بيانات الطرف الأول

لطالما اعتمدت الشركات على بيانات الجهات الخارجية لتقديم تجارب منتجات مخصصة ، باستخدام الخصائص الديموغرافية أو الجغرافية أو عدد الزيارات أو تحليلات الويب الأخرى. كانت هذه البيانات حجر الزاوية لتحسين كل من التحويل والاحتفاظ.

ومع ذلك ، في عام 2018 ، مهد قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا الطريق لإجراء تعديلات صارمة على استخدام المعلومات الرقمية الخاصة بطرف ثالث. يجب على المستهلكين منح الشركات الإذن بجمع بياناتهم وبيعها. أعلنت كل من Google و Facebook و Apple عن تغييرات قائمة بالفعل ، أو قادمة ، ستحد من كيفية استخدام الأنظمة الأساسية للبيانات التي تجمعها.

وفقًا لشركة McKinsey & Company ، "سيؤدي فقدان بيانات الجهات الخارجية إلى ترك جهات التسويق والوكالات الإعلانية ووسائل النشر ووسائل الإعلام ... في جهل بشأن الرؤى السلوكية والديموغرافية." ستستمر قرارات عمالقة الصناعة هذه في تشكيل كيفية قيام وسائل الإعلام وشركات الترفيه بجمع البيانات وإدارتها. لم يعد بإمكانهم الاعتماد على بيانات الجهات الخارجية لفهم كيفية تفاعل المستخدمين مع المحتوى الخاص بهم.

ستكون بيانات الطرف الأول ، التي يتم إنشاؤها مباشرة من قبل المستهلكين والتي تلتقطها الشركات ، هي المستقبل. لن تتحكم الشركات في هذه البيانات فحسب ، بل يمكنها أيضًا استخدامها بطرق تتجاوز الرؤى السطحية لبيانات الجهات الخارجية. تعكس بيانات الطرف الأول ، مثل البيانات التي يتم جمعها من خلال منصة تحليلات المنتج مثل Amplitude ، السلوك الفعلي للمستخدمين داخل النظام الأساسي. من خلال تجميع المستخدمين في مجموعات بناءً على سلوكهم ، يمكن للشركات استخدام بيانات الطرف الأول لفهم الحدث المهم وتقديم توصيات مخصصة.

3. تقديم توصيات المحتوى المخصص

غالبًا ما تؤدي التوصيات المخصصة إلى معدلات مشاركة عالية وولاء بين المزود والمستهلك. تشير Wired إلى أن "أكثر من 80 في المائة من البرامج التلفزيونية [والأفلام] التي يشاهدها الأشخاص على Netflix يتم اكتشافها من خلال نظام توصية النظام الأساسي."

Netflix هو مثال رائد تريد العديد من الشركات محاكاته: يأتي أفضل تخصيص من البيانات السلوكية التاريخية. تصبح البيانات السلوكية أفضل مؤشر لما قد يريده المستخدم بعد ذلك. فقط لأن المستخدم ينتهي من مشاهدة الدراما لا يعني أن أفضل توصية للجزء التالي من المحتوى يجب أن تكون دراما أخرى. بدلاً من ذلك ، قد تكشف مجموعة سلوكية من المستخدمين الآخرين الذين انتهوا من مشاهدة الدراما نفسها أن الجزء التالي من المحتوى الأكثر مشاهدة هو فيلم حركة تم إصداره حديثًا. كلما كانت التنبؤات أكثر دقة ، كلما أدرك المستخدم أن النظام الأساسي يحتوي على المحتوى الذي سيحبه.

تحتاج الشركات إلى معرفة كيفية عرض هذه التوصيات: النوع المناسب من المحتوى للمستخدم المناسب في الوقت المناسب. إذا كانت معرفة أنه يجب على المستخدمين الوصول إلى حدث حاسم وأن "الجزء التالي من المحتوى" يمثل خطوة في هذه الرحلة ، فيجب على الشركات توفير كل من التجارب داخل التطبيق والمتابعة لجذب المستخدمين إلى هذا المستوى من التوصيات المخصصة.

تجمع توصية Amplitude بين تحليلات المنتج والتعلم الآلي لتقديم توصيات بناءً على المستوى السلوكي بدلاً من مستوى نوع المحتوى. استخدمت منصة iflix للتدفق ومقرها ماليزيا تحليلات Amplitude و Amplitude توصية لتحديد شرائح المستخدم الرئيسية بناءً على السلوكيات. من خلال هذه المعرفة ، توسعت iflix من تجربة إعداد واحدة إلى سبعة وهي تستهدف الآن مستخدمين جدد عندما يكون من المرجح أن يتفاعلوا مع التطبيق. أدت الحملات عالية الاستهداف إلى زيادة معدلات التحويل إلى المشاهدة وأرباح الإعلانات بمقدار 4x.

اجتمعي على الانخراط المستمر لتحفيز الاحتفاظ

أضاف ثلثا البالغين في الولايات المتحدة خدمة البث المباشر أثناء الوباء ، لكن 30٪ قالوا إنهم من المرجح أن يتوقفوا عند انتهاء الوباء. وهذا يعني أن الخدمات الترفيهية في أزمة لتحسين خدماتها للاحتفاظ بها قبل أن تتلاشى هذه الزيادة في الطلب.

للفوز بالشهرة ، لا يمكن لشركات الإعلام والترفيه أن تفقد انتباه المستهلكين. وللقيام بذلك ، تحتاج الشركات إلى فهم دوافع النمو على نظامها الأساسي وكيفية إعادة المستخدمين ، من خلال التجارب داخل التطبيق والمشاركة الخارجية. يمكن لأولئك الذين يأخذون رؤاهم خطوة إلى الأمام استخدام البيانات كمنبئ لإنشاء محتوى جديد يحافظ على ولاء عملائهم.

اقرأ المزيد حول التحديات والاتجاهات وكيف يمكن لوسائل الإعلام وشركات الترفيه أن تميز نفسها في كتابنا الإلكتروني ، "التخصيص في كل خطوة: كيف يمكن لشركات الإعلام والترفيه البقاء في الصدارة." انقر هنا لتحميل نسختك.