メディアおよびエンターテインメント企業が行動データを活用できる3つの方法

公開: 2021-09-18

読むか、見るか、聞くかにかかわらず、消費者はエンターテインメントに関してこれまで以上に多くの選択肢を持っています。「NetflixまたはHulu？」の初期の頃がありました。しかし、今では何百ものオプションがあり、すべてが毎月のサブスクリプションにニッチなコンテンツを提供することを熱望しています。これにより、加入者と広告収入をめぐるメディア企業とエンターテインメント企業間の競争が激化しています。

この競争は新たな原動力を生み出します。メディア企業は消費者の欲求にもっと注意を払う必要があります。何十年もの間、それが夕方のニュースを見ているか、日曜日の新聞を読んでいるか、または少数のラジオ局の1つを聞いているかどうかにかかわらず、視聴者に最適なコンテンツを決定するのはディストリビューターの仕事でした。現在、消費者には力があり、プロバイダーは、高度にパーソナライズされたデジタルファーストエクスペリエンスの中で、注目と忠誠心を獲得するためにさらに努力する必要があります。

生き残ったものは、視聴者が戻ってくることを維持するユーザーエクスペリエンスを提供します。彼らの戦略は推測以上のものになります。データに基づいて、ユーザーがプラットフォームやコンテンツをどのように操作するかを知り、何が戻ってくるのかを自信を持って予測できます。 Amplitudeのデジタル最適化システムは、製品分析、パーソナライズ、および実験を通じて、企業にこれらの重要な洞察を提供できます。

1.より多くのユーザーを保持する重大なイベントを特定する

重要なイベントは、真に「アクティブ」または「保持」としてカウントされるためにユーザーに実行させたいアクションです。これらは、ユーザーが製品を使用するたびに繰り返すアクションです。メディアやエンターテインメント企業は、「誰かが見るのに何時間必要ですか？」と自問することができます。または「誰かが読む必要のある記事はいくつですか？」彼らが夢中になる前に。

製品分析は、その正確な瞬間を明らかにし、重大なイベントにつながるユーザーの行動を示すことができます。多分それはショーを一気見して2番目のショーを始めることです。多分それは記事を共有しています。パスが何であれ、企業はどのユーザーが重大なイベントに遭遇したか、そしてどのくらいの頻度で発生したかを知っています。その後、製品チームとメッセージングチームが協力してエクスペリエンスを作成し、他のユーザーがより迅速かつ頻繁に重要なイベントに到達できるようにします。

他のユーザーを重要なイベントに導くための戦術には、ユーザーをプラットフォームに戻すための新しいコンテンツを発表する電子メールキャンペーンを含めることができます。また、プラットフォーム内で適切なタイプのコンテンツを表示し、無料ユーザーを有料ユーザーに変換したり、ユーザーが行った初期アクションの一部に基づいてさまざまなオンボーディングエクスペリエンスを提供したりする可能性があります。

また、企業は、重大なイベントにまだ到達していない場合、無料トライアルを終了しようとしているユーザーにも細心の注意を払う必要があります。「無料試用期間がもうすぐ終了します」という警告を表示して、ユーザーにコンバージョンを促す誘惑に駆られるかもしれませんが。コンテンツの価値をまだ発見していない消費者を揺さぶるには、それだけでは十分ではありません。このような場合、無料トライアルを延長すると、ユーザーが重大なイベントに到達するための追加の機会が得られます。

2.変換と保持のために製品を最適化する

非常に多くのプラットフォームがあるため、アプリ内製品のエクスペリエンスは非常に重要になります。ユーザーがアプリの操作に苦労したり、保持につながる重大なイベントに到達する前にアプリに不満を感じたりした場合、ユーザーは他の場所に移動するだけです。ユーザーの88％は、1回の悪い経験の後で再びウェブサイトにアクセスする可能性が低くなります。

確立されたデジタル業界は、消費者がどれだけ早くビジネスを他の場所に移すかを証明できます。カートの放棄率は75％を超え、モバイルアプリの25％は1回の使用で放棄されます。ユーザーをプラットフォームに引き付けるだけでは、ユーザーを有料の顧客に変えることはできません。

ユーザーがプラットフォームとどのように対話するかを理解する

このような高いプレッシャーがあるため、企業はユーザーがプラットフォームとコンテンツの両方にどのように時間を費やしているかを再検討する必要があります。 Amplitudeのプロフェッショナルサービスチームリーダーであるレイチェルエレーラは、次のように述べています。彼女の目標は、ユーザーが離脱する理由や発生しているボトルネックを調べることで、コンバージョンが発生しない理由を企業が理解できるようにすることです。これには、次のような質問が含まれます。

ユーザーはいつどのように検索を操作していますか？
ユーザーはいつどのように次のコンテンツにアクセスしますか？
ユーザーはコンテンツをお気に入りに保存したり共有したりするなどのアクションを実行しますか？

Amplitude Analyticsは、製品チームとコンテンツチームの両方についてこれらの質問に答え、行動とコンバージョンや保持などの主要なマイルストーンの間の点を結び付けることができます。

Amplitudeは、ユーザーエクスペリエンスを低下させるプラットフォーム内の問題を明らかにすることもできます。フランスのニュース出版社LeMondeは、有料購読者の30％が、購読直後にゲート付きWebコンテンツに適切にアクセスできなかったことを確認しました。 Amplitudeを通じて、同社はバグを発見し、それらに対処することができました。サブスクリプションディレクターのLouGrasser氏は、「これが私たちにとって最も重要なことです。つまり、サブスクライバーが有料のコンテンツを入手できることです」と述べています。

コンバージョン体験を試す

エンターテインメントとメディアのペースの速い環境では、企業はゆっくりとまたは段階的に実験する余裕がありません。結果に明確な結果が得られない可能性のあるランダム化されたテストを実施するのではなく、企業は行動データを使用して顧客をグループにセグメント化できます。これらのグループ内で、A / Bテストにより、最高のコンバージョンにつながるエクスペリエンスを明らかにすることができます。

オンラインマガジンSlateは、Amplitudeを使用してペイウォールの立ち上げに成功し、さまざまなペイウォールシナリオで適格となるユーザーの数、失われる可能性のあるトラフィックの量、およびSlateが期待するコンバージョン率の種類を理解しました。数か月以内に、Slateはコンバージョンが500％増加し、Amplitudeのデータを使用して将来のコンバージョン率とユーザーの行動を予測しました。

Amplitude Experimentは、分析と顧客行動をA/Bテストに組み込みます。企業はAmplitudeを使用して、コンバージョンに関するさまざまなシナリオを試すことができるだけでなく、ユーザー維持率を高めるアプリ内エクスペリエンスも試すことができます。 NBCは、アプリのホームページをユーザー履歴に合わせて調整することで、7日目の保持が2倍に増加したことを発見しました。

組織全体で実験を拡大することにより、企業は、サブスクリプションの増加、消費されるコンテンツの量の増加、顧客維持の増加など、重要なことをテストできます。

ファーストパーティデータへの移行

企業は長い間、人口統計、地理、訪問数、またはその他のWeb分析を使用して、パーソナライズされた製品エクスペリエンスを提供するためにサードパーティのデータに依存してきました。このデータは、コンバージョンと保持の両方を最適化するための基礎となっています。

しかし、2018年に、カリフォルニア州消費者プライバシー法は、サードパーティのデジタル情報の使用に対する厳格な改正への道を開きました。消費者は、企業にデータの収集と販売を許可する必要があります。グーグル、フェイスブック、アップルはすべて、プラットフォームが収集したデータをどのように使用できるかを制限する変更をすでに実施しているか、今後発表する予定です。

McKinsey＆Companyによると、「サードパーティのデータが失われると、マーケター、広告代理店、出版およびメディアの手段が…行動や人口統計の洞察について暗闇にさらされることになります。」これらの業界の巨人による決定は、メディアおよびエンターテインメント企業がデータを収集および管理する方法を引き続き形成します。ユーザーがコンテンツをどのように操作しているかを理解するために、サードパーティのデータに依存することはできなくなりました。

消費者によって直接生成され、企業によってキャプチャされたファーストパーティのデータは将来のものになります。企業はこのデータを管理できるだけでなく、サードパーティのデータの表面レベルの洞察を超える方法でデータを活用することもできます。 Amplitudeなどの製品分析プラットフォームを通じて収集されたデータなどのファーストパーティデータは、プラットフォーム内のユーザーの実際の行動を反映しています。ユーザーを行動に基づいてコホートにグループ化することで、企業は自社のデータを使用して重大なイベントを理解し、パーソナライズされた推奨事項を提供できます。

3.パーソナライズされたコンテンツの推奨事項を提供する

パーソナライズされた推奨事項は、多くの場合、プロバイダーと消費者の間の高いエンゲージメント率と忠誠心につながります。 Wiredは、「Netflixで視聴するテレビ番組（および映画）の80％以上が、プラットフォームのレコメンデーションシステムを通じて発見されている」と報告しています。

Netflixは、多くの企業がエミュレートしたい代表的な例です。最高のパーソナライズは、過去の行動データから得られます。行動データは、ユーザーが次に何を望んでいるかを最もよく予測するものになります。ユーザーがドラマの視聴を終了したからといって、次のコンテンツの最良の推奨が別のドラマである必要があるとは限りません。代わりに、同じドラマの視聴を終了した他のユーザーの行動コホートは、最も視聴された次のコンテンツが新しくリリースされたアクション映画であることを明らかにする可能性があります。予測が正確であればあるほど、ユーザーはプラットフォームに自分が好きなコンテンツがあることに気付くようになります。

企業は、これらの推奨事項をどのように提示するかを理解する必要があります。つまり、適切なユーザーに適切なタイミングで適切なタイプのコンテンツを提供することです。ユーザーが重要なイベントに到達する必要があり、「次のコンテンツ」がその旅の一歩であることを知っている場合、企業は、このレベルのパーソナライズされた推奨事項でユーザーを引き込むために、アプリ内エクスペリエンスとフォローアップエクスペリエンスの両方を提供する必要があります。

Amplitude Recommendationは、製品分析と機械学習を組み合わせて、コンテンツの種類レベルではなく行動レベルに基づいて推奨を提供します。マレーシアを拠点とするストリーミングプラットフォームiflixは、AmplitudeAnalyticsとAmplitudeRecommendを使用して、行動に基づいて主要なユーザーセグメントを特定しました。この知識により、iflixは1つのオンボーディングエクスペリエンスから7つに拡張され、アプリを使用する可能性が最も高い新規ユーザーをターゲットにしています。ターゲットを絞ったキャンペーンにより、視聴コンバージョン率と広告収益が4倍に増加しました。

継続的なエンゲージメントに傾倒して保持を促進する

米国の成人の3分の2は、パンデミックの際にストリーミングサービスを追加しましたが、30％は、パンデミックが終わったときに削減する可能性が高いと述べています。つまり、エンターテインメントサービスは、この需要の急増が横ばいになる前に、サービスを維持のために最適化するために危機に瀕しています。

平準化を勝ち取るために、メディアおよびエンターテインメント企業は消費者の注意を失うことはできません。そしてこれを行うには、企業は、アプリ内エクスペリエンスと外部エンゲージメントの両方を通じて、プラットフォームの成長を促進しているものと、ユーザーを呼び戻す方法を理解する必要があります。洞察をさらに一歩進めた人は、データを予測子として使用して、顧客を忠実に保つ新しいコンテンツを生成できます。

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