3 Möglichkeiten, wie Medien- und Unterhaltungsunternehmen Verhaltensdaten nutzen können

Ob sie lesen, sehen oder zuhören, die Verbraucher haben mehr Auswahl als je zuvor, wenn es um Unterhaltung geht. Da waren die Anfänge von „Netflix oder Hulu?“ Aber jetzt gibt es Hunderte von Optionen, die alle darauf bedacht sind, Nischeninhalte für ein monatliches Abonnement anzubieten. Dies führt zu einem verstärkten Wettbewerb zwischen Medien- und Unterhaltungsunternehmen um Abonnenten und Werbeeinnahmen.

Dieser Wettbewerb erzeugt eine neue Dynamik: Medienunternehmen müssen stärker auf die Wünsche ihrer Konsumenten eingehen. Jahrzehntelang war es die Aufgabe des Verleihers, die besten Inhalte für ein Publikum zu ermitteln, egal ob es die Abendnachrichten sah, die Sonntagszeitung las oder einen von wenigen Radiosendern hörte. Jetzt hat der Verbraucher die Macht, und die Anbieter müssen härter arbeiten, um ihre Aufmerksamkeit und Loyalität inmitten eines hochgradig personalisierten Digital-First-Erlebnisses zu gewinnen.

Diejenigen, die überleben, werden eine Benutzererfahrung bieten, die ihr Publikum dazu bringt, wiederzukommen. Ihre Strategien werden mehr sein als Vermutungen: Sie werden auf der Grundlage von Daten wissen, wie Benutzer mit ihrer Plattform und ihren Inhalten interagieren, und können mit Zuversicht vorhersagen, was sie dazu bringen wird, wiederzukommen. Das digitale Optimierungssystem von Amplitude kann Unternehmen diese wichtigen Erkenntnisse durch Produktanalysen, Personalisierung und Experimente liefern.

1. Identifizieren Sie das kritische Ereignis, das mehr Benutzer bindet

Das kritische Ereignis ist die Aktion, die Benutzer ausführen sollen, um als wirklich „aktiv“ oder „reserviert“ gezählt zu werden. Dies sind die Aktionen, die Benutzer jedes Mal wiederholen sollen, wenn sie Ihr Produkt verwenden. Medien- und Unterhaltungsunternehmen können sich fragen: „Wie viele Stunden brauche ich jemanden, der zuschaut?“ oder „Wie viele Artikel muss jemand lesen?“ bevor sie süchtig sind.

Produktanalysen können genau diesen Moment aufdecken und das Benutzerverhalten zeigen, das zu dem kritischen Ereignis geführt hat. Vielleicht geht es darum, eine Show zu verschlingen und eine zweite zu starten. Vielleicht ist es das Teilen eines Artikels. Unabhängig vom Pfad wissen Unternehmen, welche Benutzer wie oft auf das kritische Ereignis gestoßen sind. Produkt- und Messaging-Teams können dann zusammenarbeiten, um Erfahrungen zu erstellen, die anderen Benutzern helfen, das kritische Ereignis schneller und häufiger zu erreichen.

Taktiken, um andere Benutzer zu dem kritischen Ereignis zu führen, können E-Mail-Kampagnen umfassen, die neue Inhalte ankündigen, um Benutzer zurück auf die Plattform zu bringen. Es kann auch sein, dass die richtige Art von Inhalten innerhalb der Plattform auftaucht, um einen kostenlosen Benutzer am wahrscheinlichsten in einen zahlenden Benutzer umzuwandeln, oder dass basierend auf einigen der anfänglichen Aktionen des Benutzers unterschiedliche Onboarding-Erlebnisse bereitgestellt werden.

Unternehmen sollten auch genau auf Benutzer achten, die kurz davor stehen, eine kostenlose Testversion zu beenden, wenn sie ihr kritisches Ereignis noch nicht erreicht haben. Es mag zwar verlockend sein, Benutzer mit der Warnung „Ihre kostenlose Testversion endet bald!“ zur Conversion zu zwingen. das wird nicht ausreichen, um Verbraucher zu überzeugen, die den Wert des Inhalts noch nicht entdeckt haben. In diesen Fällen bietet die Verlängerung einer kostenlosen Testversion zusätzliche Möglichkeiten für Benutzer, das kritische Ereignis zu erreichen.

2. Optimieren Sie das Produkt für Conversion und Retention

Bei so vielen Plattformen wird das In-App-Produkterlebnis zu einem sehr hohen Einsatz. Wenn Benutzer Schwierigkeiten haben, in der App zu navigieren, oder frustriert sind, bevor sie das kritische Ereignis erreichen, das zur Kundenbindung führt, gehen sie einfach woanders hin: 88 Prozent der Benutzer besuchen eine Website nach einer einzigen schlechten Erfahrung mit geringerer Wahrscheinlichkeit erneut.

Etablierte digitale Branchen können bestätigen, wie schnell Verbraucher ihr Geschäft woanders hinführen, mit Warenkorbabbruchraten von über 75 Prozent und 25 Prozent der mobilen Apps, die nach nur einer Verwendung abgebrochen werden. Benutzer auf die Plattform zu locken, reicht nicht aus, um sie zu zahlenden Kunden zu machen.

Verstehen, wie Benutzer mit der Plattform interagieren

Bei einem so hohen Druck müssen Unternehmen immer wieder überprüfen, wie die Benutzer Zeit sowohl auf der Plattform als auch mit den Inhalten verbringen. „Die größte Herausforderung, bei der wir normalerweise versuchen, Kunden speziell im Zusammenhang mit Pfaden zu helfen, besteht darin, herauszufinden, was Benutzer zwischen einem Konvertierungspunkt tun“, sagt Rachel Herrera, Professional Services Team Lead bei Amplitude. Ihr Ziel ist es, Unternehmen dabei zu helfen, zu verstehen, warum keine Conversions stattfinden, indem sie untersucht, warum Benutzer abbrechen oder auf welche Engpässe sie stoßen. Dazu gehören Fragen wie:

• Wie und wann interagieren Benutzer mit der Suche?
• Wie und wann greifen Benutzer auf ihren nächsten Inhalt zu?
• Führen Benutzer Aktionen aus, wie z. B. das Speichern von Inhalten in Favoriten oder das Teilen?

Amplitude Analytics kann diese Fragen sowohl für Produkt- als auch für Inhaltsteams beantworten und die Punkte zwischen Verhalten und wichtigen Meilensteinen wie Konversion und Bindung verbinden.

Amplitude kann auch Probleme innerhalb der Plattform aufdecken, die die Benutzererfahrung beeinträchtigen. Der französische Nachrichtenverlag Le Monde stellte fest, dass 30 Prozent der zahlenden Abonnenten direkt nach ihrem Abonnement nicht richtig auf geschützte Webinhalte zugreifen konnten. Durch Amplitude entdeckte das Unternehmen die Fehler und konnte sie beheben. Subscriptions Director Lou Grasser sagte: „Das ist uns am wichtigsten – dass unsere Abonnenten die Inhalte bekommen, für die sie bezahlt haben.“

Experimentieren Sie mit Conversion-Erfahrungen

In der schnelllebigen Umgebung von Unterhaltung und Medien können es sich Unternehmen nicht leisten, langsam oder schrittweise zu experimentieren. Anstatt randomisierte Tests durchzuführen, die möglicherweise kein klares Ergebnis in den Ergebnissen haben, können Unternehmen Verhaltensdaten verwenden, um Kunden in Gruppen zu unterteilen. Innerhalb dieser Gruppen können A/B-Tests die Erfahrungen aufdecken, die zu den höchsten Conversions führen.

Das Online-Magazin Slate führte erfolgreich eine Paywall ein und nutzte Amplitude, um zu verstehen, wie viele Benutzer unter verschiedenen Paywall-Szenarien berechtigt wären, wie viel Datenverkehr verloren gehen könnte und welche Art von Konversionsraten Slate erwarten könnte. Innerhalb weniger Monate verzeichnete Slate eine 500-prozentige Steigerung der Conversions und nutzte die Daten von Amplitude, um zukünftige Conversion-Raten und das Nutzerverhalten zu prognostizieren.

Amplitude Experiment bettet Analysen und Kundenverhalten in A/B-Tests ein. Unternehmen können Amplitude nicht nur verwenden, um mit verschiedenen Szenarien rund um Conversions zu experimentieren, sondern auch mit In-App-Erlebnissen, die die Benutzerbindung erhöhen. NBC stellte fest, dass durch die Anpassung seiner App-Homepage an den Benutzerverlauf die Tag-7-Aufbewahrung um das Zweifache anstieg.

Indem sie Experimente im gesamten Unternehmen skalieren, können Unternehmen testen, worauf es ankommt, ob es darum geht, Abonnements zu erhöhen, die Menge der konsumierten Inhalte zu erhöhen oder die Kundenbindung zu erhöhen.

Übergang zu First-Party-Daten

Unternehmen verlassen sich seit langem auf Daten von Drittanbietern, um personalisierte Produkterlebnisse bereitzustellen, indem sie Demografie, Geografie, Anzahl der Besuche oder andere Webanalysen verwenden. Diese Daten waren der Grundstein für die Optimierung sowohl der Konversion als auch der Kundenbindung.

Im Jahr 2018 ebnete der California Consumer Privacy Act jedoch den Weg für strenge Änderungen bei der Verwendung digitaler Informationen Dritter. Verbraucher müssen Unternehmen die Erlaubnis erteilen, ihre Daten zu sammeln und zu verkaufen. Google, Facebook und Apple haben alle bereits bestehende oder bevorstehende Änderungen angekündigt, die einschränken werden, wie Plattformen die von ihnen gesammelten Daten verwenden können.

Laut McKinsey & Company „lässt der Verlust von Daten von Drittanbietern Vermarkter, Werbeagenturen und die Verlags- und Medienunternehmen ... im Dunkeln über verhaltensbezogene und demografische Erkenntnisse.“ Die Entscheidungen dieser Branchenriesen werden weiterhin bestimmen, wie Medien- und Unterhaltungsunternehmen Daten sammeln und verwalten können. Sie können sich nicht mehr auf Daten von Drittanbietern verlassen, um zu verstehen, wie Benutzer mit ihren Inhalten interagieren.

First-Party-Daten, die direkt von Verbrauchern generiert und von Unternehmen erfasst werden, werden die Zukunft sein. Unternehmen haben nicht nur die Kontrolle über diese Daten, sondern können sie auch auf eine Weise nutzen, die die oberflächlichen Einblicke in Daten von Drittanbietern übertrifft. Erstanbieterdaten, wie z. B. Daten, die über eine Produktanalyseplattform wie Amplitude gesammelt wurden, spiegeln das tatsächliche Verhalten der Benutzer innerhalb der Plattform wider. Indem Benutzer basierend auf ihrem Verhalten in Kohorten gruppiert werden, können Unternehmen First-Party-Daten verwenden, um das kritische Ereignis zu verstehen und personalisierte Empfehlungen zu geben.

3. Stellen Sie personalisierte Inhaltsempfehlungen bereit

Personalisierte Empfehlungen führen oft zu hohen Bindungsraten und Loyalität zwischen Anbieter und Verbraucher. Wired berichtet, dass „mehr als 80 Prozent der Fernsehsendungen [und Filme], die sich die Leute auf Netflix ansehen, über das Empfehlungssystem der Plattform entdeckt werden“.

Netflix ist ein führendes Beispiel, dem viele Unternehmen nacheifern möchten: Die beste Personalisierung ergibt sich aus historischen Verhaltensdaten. Verhaltensdaten werden zum besten Prädiktor dafür, was der Benutzer als nächstes wollen könnte. Nur weil ein Nutzer ein Drama zu Ende gesehen hat, bedeutet das nicht, dass die beste Empfehlung für den nächsten Inhalt ein weiteres Drama sein sollte. Stattdessen könnte eine Verhaltenskohorte anderer Benutzer, die das gleiche Drama zu Ende gesehen haben, enthüllen, dass der nächste meistgesehene Inhalt ein neu veröffentlichter Actionfilm ist. Je genauer die Vorhersagen sind, desto mehr wird ein Benutzer erkennen, dass eine Plattform die Inhalte hat, die er lieben wird.

Unternehmen müssen herausfinden, wie sie diese Empfehlungen präsentieren können: die richtige Art von Inhalten für den richtigen Benutzer zur richtigen Zeit. Wenn das Wissen, dass Benutzer ein kritisches Ereignis erreichen müssen und der „nächste Inhalt“ ein Schritt auf diesem Weg ist, dann müssen Unternehmen sowohl die In-App- als auch die Folgeerfahrungen bereitstellen, um die Benutzer mit diesem Maß an personalisierten Empfehlungen anzusprechen.

Amplitude Recommend kombiniert Produktanalysen und maschinelles Lernen, um Empfehlungen basierend auf einer Verhaltensebene anstelle einer Inhaltstypebene bereitzustellen. Die in Malaysia ansässige Streaming-Plattform iflix verwendete Amplitude Analytics und Amplitude Recommend, um wichtige Benutzersegmente basierend auf Verhaltensweisen zu identifizieren. Mit diesem Wissen erweiterte iflix von einer Onboarding-Erfahrung auf sieben und richtet sich nun an neue Benutzer, wenn sie am wahrscheinlichsten mit der App interagieren. Hochgradig zielgerichtete Kampagnen steigerten die Conversion-to-View-Raten und den Anzeigenumsatz um das Vierfache.

Setzen Sie auf kontinuierliches Engagement, um die Kundenbindung zu fördern

Zwei Drittel der Erwachsenen in den USA haben während der Pandemie einen Streaming-Dienst hinzugefügt, aber 30 Prozent gaben an, dass sie wahrscheinlich zurückfahren werden, wenn die Pandemie vorbei ist. Das bedeutet, dass Unterhaltungsdienste in der Krise sind, um ihre Dienste für die Kundenbindung zu optimieren, bevor diese Nachfragespitze abflacht.

Um die Abflachung zu gewinnen, dürfen Medien- und Unterhaltungsunternehmen die Aufmerksamkeit der Verbraucher nicht verlieren. Und dazu müssen Unternehmen verstehen, was das Wachstum auf ihrer Plattform antreibt und wie sie Benutzer zurückholen können, sowohl durch In-App-Erlebnisse als auch durch externes Engagement. Diejenigen, die ihre Erkenntnisse einen Schritt weiter bringen, können Daten als Prädiktor verwenden, um neue Inhalte zu generieren, die ihre Kunden binden.

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