3 formas en que las empresas de medios y entretenimiento pueden aprovechar los datos de comportamiento

Ya sea que lean, vean o escuchen, los consumidores tienen más opciones que nunca cuando se trata de entretenimiento. Hubo los primeros días de "¿Netflix o Hulu?" pero ahora hay cientos de opciones, todas ansiosas por ofrecer contenido de nicho por una suscripción mensual. Esto crea una mayor competencia entre las empresas de medios y entretenimiento por los suscriptores y los ingresos publicitarios.

Esta competencia crea una nueva dinámica: las empresas de medios deben prestar más atención a los deseos de sus consumidores. Durante décadas, el trabajo del distribuidor era determinar el mejor contenido para una audiencia, ya fuera viendo las noticias de la noche, leyendo el periódico dominical o escuchando una de las pocas estaciones de radio. Ahora, el consumidor tiene el poder y los proveedores tienen que trabajar más duro para ganar su atención y lealtad en medio de una experiencia digital primero altamente personalizada.

Aquellos que sobrevivan proporcionarán una experiencia de usuario que hará que su audiencia regrese. Sus estrategias serán más que conjeturas: sabrán, en función de los datos, cómo los usuarios interactúan con su plataforma y contenido y podrán predecir con confianza qué los hará volver. El sistema de optimización digital de Amplitude puede brindar a las empresas estos conocimientos clave a través del análisis, la personalización y la experimentación de productos.

1. Identificar el Evento Crítico que Retiene a Más Usuarios

El evento crítico es la acción que desea que realicen los usuarios para que se cuente como verdaderamente "activo" o "retenido". Son las acciones que desea que los usuarios repitan cada vez que utilicen su producto. Las empresas de medios y entretenimiento pueden preguntarse: "¿Cuántas horas necesito que alguien mire?" o "¿Cuántos artículos necesita leer alguien?" antes de que se enganchen.

El análisis de productos puede descubrir ese momento preciso y mostrar el comportamiento del usuario que conduce al evento crítico. Tal vez sea darse un atracón en un programa y comenzar uno segundo. Tal vez es compartir un artículo. Sea cual sea el camino, las empresas saben qué usuarios se encuentran con el evento crítico y con qué frecuencia. Los equipos de productos y mensajería pueden colaborar para crear experiencias que ayuden a otros usuarios a alcanzar el evento crítico con mayor rapidez y frecuencia.

Las tácticas para guiar a otros usuarios al evento crítico pueden incluir campañas de correo electrónico que anuncien contenido nuevo para atraer a los usuarios a la plataforma. También podría estar apareciendo el tipo correcto de contenido dentro de la plataforma con mayor probabilidad de convertir a un usuario gratuito en un usuario de pago o proporcionar diferentes experiencias de incorporación basadas en algunas de las acciones iniciales realizadas por el usuario.

Las empresas también deben prestar mucha atención a los usuarios que están a punto de finalizar una prueba gratuita si aún no han alcanzado su evento crítico. Si bien puede ser tentador presionar a los usuarios para que realicen la conversión con una advertencia de que "¡Su prueba gratuita está a punto de finalizar!" eso no será suficiente para influir en los consumidores que aún no han descubierto valor en el contenido. En estos casos, extender una prueba gratuita brinda oportunidades adicionales para que los usuarios alcancen el evento crítico.

2. Optimizar el Producto para Conversión y Retención

Con tantas plataformas, la experiencia del producto en la aplicación se convierte en algo muy importante. Si los usuarios tienen dificultades para navegar por la aplicación o experimentan frustración con ella antes de llegar al evento crítico que conduce a la retención, simplemente se irán a otra parte: el 88 por ciento de los usuarios tienen menos probabilidades de visitar un sitio web nuevamente después de una única mala experiencia.

Las industrias digitales establecidas pueden dar fe de la rapidez con que los consumidores llevarán sus negocios a otra parte, con tasas de abandono de carritos superiores al 75 por ciento y un 25 por ciento de aplicaciones móviles abandonadas después de un solo uso. Atraer a los usuarios a la plataforma no es suficiente para convertirlos en clientes de pago.

Comprender cómo interactúan los usuarios con la plataforma

Con tanta presión, las empresas deben seguir revisando cómo los usuarios pasan el tiempo tanto en la plataforma como con el contenido. “El mayor desafío con el que generalmente tratamos de ayudar a los clientes específicamente en torno a la ruta es averiguar qué hacen los usuarios entre un punto de conversión”, dice Rachel Herrera, líder del equipo de servicios profesionales de Amplitude. Su objetivo es ayudar a las empresas a comprender por qué no se producen las conversiones al observar por qué los usuarios abandonan o qué cuellos de botella encuentran. Esto incluye hacer preguntas como:

• ¿Cómo y cuándo interactúan los usuarios con la búsqueda?
• ¿Cómo y cuándo acceden los usuarios a su siguiente contenido?
• ¿Los usuarios toman acciones como guardar contenido en favoritos o compartirlo?

Amplitude Analytics puede responder estas preguntas tanto para los equipos de productos como para los de contenido, conectando los puntos entre el comportamiento y los hitos clave, como la conversión y la retención.

Amplitude también puede descubrir problemas dentro de la plataforma que disminuyen la experiencia del usuario. El editor de noticias francés Le Monde identificó que el 30 por ciento de los suscriptores pagos no pudieron acceder correctamente al contenido web privado justo después de su suscripción. A través de Amplitude, la empresa descubrió los errores y pudo abordarlos. El director de suscripciones, Lou Grasser, dijo: "Esto es lo más importante para nosotros: que nuestros suscriptores obtengan el contenido por el que pagaron".

Experimente con experiencias de conversión

Con el entorno acelerado del entretenimiento y los medios, las empresas no pueden darse el lujo de experimentar de forma lenta o incremental. En lugar de realizar pruebas aleatorias que pueden no tener un resultado claro en los resultados, las empresas pueden usar datos de comportamiento para segmentar a los clientes en grupos. Dentro de estos grupos, las pruebas A/B pueden descubrir las experiencias que conducen a las conversiones más altas.

La revista en línea Slate lanzó con éxito un muro de pago, utilizando Amplitude para comprender cuántos usuarios serían elegibles en diferentes escenarios de muro de pago, cuánto tráfico podría perderse y qué tipo de tasas de conversión podría esperar Slate. En unos pocos meses, Slate vio un aumento del 500 % en las conversiones y utilizó los datos de Amplitude para proyectar las tasas de conversión y el comportamiento de los usuarios en el futuro.

Amplitude Experiment incorpora análisis y comportamiento del cliente en las pruebas A/B. Las empresas no solo pueden usar Amplitude para experimentar con diferentes escenarios en torno a las conversiones, sino también con experiencias en la aplicación que aumentan la retención de usuarios. NBC descubrió que al adaptar la página de inicio de su aplicación al historial del usuario, la retención del día 7 aumentó 2 veces.

Al escalar la experimentación en toda la organización, las empresas pueden probar lo que importa, ya sea aumentar las suscripciones, aumentar la cantidad de contenido consumido o aumentar la retención de clientes.

Transición a datos propios

Las empresas han confiado durante mucho tiempo en datos de terceros para proporcionar experiencias de productos personalizadas, utilizando datos demográficos, geográficos, número de visitas u otros análisis web. Estos datos han sido la piedra angular de la optimización tanto para la conversión como para la retención.

Sin embargo, en 2018, la Ley de Privacidad del Consumidor de California allanó el camino para modificaciones estrictas al uso de información digital de terceros. Los consumidores deben dar permiso a las empresas para recopilar y vender sus datos. Google, Facebook y Apple han anunciado cambios ya implementados o próximos a implementarse, que limitarán la forma en que las plataformas pueden usar los datos que recopilan.

Según McKinsey & Company, "la pérdida de datos de terceros dejará a los vendedores, las agencias de publicidad y los vehículos de publicación y medios... en la oscuridad acerca de los conocimientos demográficos y de comportamiento". Las decisiones de estos gigantes de la industria seguirán dando forma a cómo las empresas de medios y entretenimiento pueden recopilar y administrar datos. Ya no pueden confiar en datos de terceros para comprender cómo interactúan los usuarios con su contenido.

Los datos de primera mano, generados directamente por los consumidores y capturados por las empresas, serán el futuro. Las empresas no solo tendrán control sobre estos datos, sino que también podrán manejarlos de manera que superen los conocimientos superficiales de los datos de terceros. Los datos propios, como los datos recopilados a través de una plataforma de análisis de productos como Amplitude, reflejan el comportamiento real de los usuarios dentro de la plataforma. Al agrupar a los usuarios en cohortes en función de su comportamiento, las empresas pueden utilizar datos propios para comprender el evento crítico y brindar recomendaciones personalizadas.

3. Proporcione recomendaciones de contenido personalizadas

Las recomendaciones personalizadas a menudo conducen a altas tasas de compromiso y lealtad entre el proveedor y el consumidor. Wired informa que "más del 80 por ciento de los programas de televisión [y películas] que la gente ve en Netflix se descubren a través del sistema de recomendaciones de la plataforma".

Netflix es un ejemplo destacado que muchas empresas quieren emular: la mejor personalización proviene de los datos históricos de comportamiento. Los datos de comportamiento se convierten en el mejor predictor de lo que el usuario podría desear a continuación. El hecho de que un usuario termine de ver un drama no significa que la mejor recomendación para el siguiente contenido deba ser otro drama. En cambio, una cohorte de comportamiento de otros usuarios que terminaron de ver el mismo drama podría revelar que el siguiente contenido más visto es una película de acción recién estrenada. Cuanto más precisas sean las predicciones, más se dará cuenta el usuario de que una plataforma tiene el contenido que le encantará.

Las empresas deben averiguar cómo hacer surgir estas recomendaciones: el tipo correcto de contenido para el usuario correcto en el momento correcto. Si saber que los usuarios deben llegar a un evento crítico y la "próxima pieza de contenido" es un paso en ese viaje, entonces las empresas deben proporcionar experiencias tanto en la aplicación como de seguimiento para atraer a los usuarios con este nivel de recomendaciones personalizadas.

Amplitude Recommend combina análisis de productos y aprendizaje automático para proporcionar recomendaciones basadas en un nivel de comportamiento en lugar de un nivel de tipo de contenido. La plataforma de streaming iflix, con sede en Malasia, utilizó Amplitude Analytics y Amplitude Recommend para identificar segmentos de usuarios clave en función de sus comportamientos. Con este conocimiento, iflix se expandió de una experiencia de incorporación a siete y ahora se dirige a los nuevos usuarios cuando es más probable que interactúen con la aplicación. Las campañas altamente dirigidas aumentaron las tasas de conversión a vista y los ingresos publicitarios por 4 veces.

Apóyate en el compromiso continuo para impulsar la retención

Dos tercios de los adultos estadounidenses agregaron un servicio de transmisión durante la pandemia, pero el 30 por ciento dijo que es probable que lo reduzcan cuando termine la pandemia. Eso significa que los servicios de entretenimiento están en una crisis para optimizar sus servicios para la retención antes de que este aumento en la demanda se estabilice.

Para ganar el aplanamiento, las empresas de medios y entretenimiento no pueden perder la atención de los consumidores. Y para hacer esto, las empresas deben comprender qué está impulsando el crecimiento en su plataforma y cómo hacer que los usuarios regresen, tanto a través de experiencias en la aplicación como de participación externa. Aquellos que llevan sus conocimientos un paso más allá pueden usar los datos como un predictor para generar contenido nuevo que mantendrá la lealtad de sus clientes.

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