3 façons dont les entreprises de médias et de divertissement peuvent tirer parti des données comportementales

Qu'ils lisent, regardent ou écoutent, les consommateurs ont plus de choix que jamais en matière de divertissement. Il y avait les premiers jours de "Netflix ou Hulu?" mais il existe maintenant des centaines d'options, toutes désireuses de fournir un contenu de niche pour un abonnement mensuel. Cela crée une concurrence accrue entre les entreprises de médias et de divertissement pour les abonnés et les revenus publicitaires.

Cette concurrence crée une nouvelle dynamique : les entreprises de médias doivent être plus attentives aux désirs de leurs consommateurs. Pendant des décennies, c'était le travail du distributeur de déterminer le meilleur contenu pour un public, qu'il s'agisse de regarder les nouvelles du soir, de lire le journal du dimanche ou d'écouter l'une des rares stations de radio. Désormais, le consommateur a le pouvoir et les fournisseurs doivent redoubler d'efforts pour gagner leur attention et leur fidélité au sein d'une expérience numérique hautement personnalisée.

Ceux qui survivront offriront une expérience utilisateur qui incitera leur public à revenir. Leurs stratégies seront plus que des conjectures : ils sauront, sur la base des données, comment les utilisateurs interagissent avec leur plateforme et leur contenu et pourront prédire avec confiance ce qui les incitera à revenir. Le système d'optimisation numérique d'Amplitude peut fournir aux entreprises ces informations clés grâce à l'analyse, la personnalisation et l'expérimentation des produits.

1. Identifiez l'événement critique qui retient le plus d'utilisateurs

L'événement critique est l'action que vous souhaitez que les utilisateurs effectuent afin d'être considéré comme véritablement "actif" ou "conservé". Ce sont les actions que vous voulez que les utilisateurs répètent chaque fois qu'ils utilisent votre produit. Les entreprises de médias et de divertissement peuvent se demander : "Combien d'heures ai-je besoin de quelqu'un pour regarder ?" ou "Combien d'articles quelqu'un doit-il lire ?" avant qu'ils ne soient accrochés.

L'analyse des produits peut révéler ce moment précis et montrer le comportement de l'utilisateur qui a conduit à l'événement critique. Peut-être qu'il s'agit de se gaver d'un spectacle et d'en commencer un deuxième. Peut-être que c'est partager un article. Quel que soit le chemin, les entreprises savent quels utilisateurs rencontrent l'événement critique et à quelle fréquence. Les équipes de produit et de messagerie peuvent ensuite collaborer pour créer les expériences permettant aux autres utilisateurs d'atteindre l'événement critique plus rapidement et plus fréquemment.

Les tactiques pour guider les autres utilisateurs vers l'événement critique peuvent inclure des campagnes par e-mail qui annoncent un nouveau contenu pour ramener les utilisateurs sur la plate-forme. Il peut également s'agir de faire apparaître le bon type de contenu au sein de la plate-forme le plus susceptible de convertir un utilisateur gratuit en utilisateur payant ou de fournir différentes expériences d'intégration en fonction de certaines des actions initiales entreprises par l'utilisateur.

Les entreprises doivent également porter une attention particulière aux utilisateurs qui sont sur le point de mettre fin à un essai gratuit s'ils n'ont pas encore atteint leur événement critique. Bien qu'il puisse être tentant de faire pression sur les utilisateurs pour qu'ils se convertissent avec un avertissement indiquant que "Votre essai gratuit est sur le point de se terminer !" cela ne suffira pas à influencer les consommateurs qui n'ont pas encore découvert la valeur du contenu. Dans ces cas, la prolongation d'un essai gratuit offre aux utilisateurs des opportunités supplémentaires pour atteindre l'événement critique.

2. Optimisez le produit pour la conversion et la rétention

Avec autant de plateformes, l'expérience produit in-app devient un enjeu très important. Si les utilisateurs ont du mal à naviguer dans l'application ou éprouvent de la frustration avant d'atteindre l'événement critique qui conduit à la rétention, ils iront simplement ailleurs : 88 % des utilisateurs sont moins susceptibles de visiter à nouveau un site Web après une seule mauvaise expérience.

Les industries numériques établies peuvent attester de la rapidité avec laquelle les consommateurs feront leurs affaires ailleurs, avec des taux d'abandon de panier supérieurs à 75 % et 25 % d'applications mobiles abandonnées après une seule utilisation. Attirer les utilisateurs sur la plateforme ne suffit pas pour les transformer en clients payants.

Comprendre comment les utilisateurs interagissent avec la plateforme

Avec une telle pression, les entreprises doivent continuer à revoir la façon dont les utilisateurs passent du temps à la fois sur la plate-forme et sur le contenu. "Le plus grand défi que nous essayons généralement d'aider les clients à résoudre spécifiquement en ce qui concerne le cheminement est de déterminer ce que les utilisateurs font entre un point de conversion", déclare Rachel Herrera, responsable de l'équipe des services professionnels chez Amplitude. Son objectif est d'aider les entreprises à comprendre pourquoi les conversions ne se produisent pas en examinant pourquoi les utilisateurs abandonnent ou quels goulots d'étranglement ils rencontrent. Cela inclut de poser des questions telles que :

• Comment et quand les utilisateurs interagissent-ils avec la recherche ?
• Comment et quand les utilisateurs accèdent-ils à leur prochain contenu ?
• Les utilisateurs entreprennent-ils des actions telles que l'enregistrement de contenu dans les favoris ou le partage ?

Amplitude Analytics peut répondre à ces questions pour les équipes produit et contenu, en reliant les points entre le comportement et les étapes clés telles que la conversion et la rétention.

Amplitude peut également révéler des problèmes au sein de la plate-forme qui diminuent l'expérience utilisateur. L'éditeur de nouvelles français Le Monde a identifié que 30 % des abonnés payants n'étaient pas en mesure d'accéder correctement au contenu Web sécurisé juste après leur abonnement. Grâce à Amplitude, l'entreprise a découvert les bugs et a pu les résoudre. Le directeur des abonnements, Lou Grasser, a déclaré : "C'est ce qui est le plus important pour nous : que nos abonnés obtiennent le contenu pour lequel ils ont payé."

Expérimentez avec les expériences de conversion

Avec l'environnement trépidant du divertissement et des médias, les entreprises ne peuvent pas se permettre d'expérimenter lentement ou progressivement. Plutôt que de mener des tests aléatoires dont les résultats peuvent ne pas être clairs, les entreprises peuvent utiliser des données comportementales pour segmenter les clients en groupes. Au sein de ces groupes, les tests A/B peuvent révéler les expériences qui conduisent aux conversions les plus élevées.

Le magazine en ligne Slate a lancé avec succès un paywall, en utilisant Amplitude pour comprendre combien d'utilisateurs seraient éligibles dans différents scénarios de paywall, combien de trafic pourrait être perdu et à quel type de taux de conversion Slate pourrait s'attendre. En quelques mois, Slate a constaté une augmentation de 500 % des conversions et a utilisé les données d'Amplitude pour prévoir les futurs taux de conversion et le comportement des utilisateurs.

Amplitude Experiment intègre l'analyse et le comportement des clients dans les tests A/B. Non seulement les entreprises peuvent utiliser Amplitude pour expérimenter différents scénarios autour des conversions, mais également avec des expériences intégrées à l'application qui augmentent la rétention des utilisateurs. NBC a constaté qu'en adaptant la page d'accueil de son application à l'historique des utilisateurs, la rétention au jour 7 a été multipliée par 2.

En étendant l'expérimentation à l'ensemble de l'organisation, les entreprises peuvent tester ce qui compte, qu'il s'agisse d'augmenter les abonnements, d'augmenter la quantité de contenu consommé ou d'augmenter la fidélisation de la clientèle.

Transition vers les données propriétaires

Les entreprises s'appuient depuis longtemps sur des données tierces pour fournir des expériences de produits personnalisées, en utilisant des données démographiques, géographiques, le nombre de visites ou d'autres analyses Web. Ces données ont été la pierre angulaire de l'optimisation de la conversion et de la rétention.

Cependant, en 2018, le California Consumer Privacy Act a ouvert la voie à des modifications strictes de l'utilisation des informations numériques de tiers. Les consommateurs doivent autoriser les entreprises à collecter et vendre leurs données. Google, Facebook et Apple ont tous annoncé des changements déjà en place ou à venir, qui limiteront la manière dont les plateformes peuvent utiliser les données qu'elles collectent.

Selon McKinsey & Company, "la perte de données tierces laissera les spécialistes du marketing, les agences de publicité et les véhicules de l'édition et des médias… dans l'ignorance des informations comportementales et démographiques". Les décisions de ces géants de l'industrie continueront de façonner la façon dont les entreprises de médias et de divertissement peuvent collecter et gérer les données. Ils ne peuvent plus compter sur des données tierces pour comprendre comment les utilisateurs interagissent avec leur contenu.

Les données de première partie, générées directement par les consommateurs et capturées par les entreprises, seront l'avenir. Non seulement les entreprises auront le contrôle sur ces données, mais elles pourront également les utiliser de manière à surpasser les informations superficielles des données tierces. Les données de première partie, telles que les données collectées via une plate-forme d'analyse de produits comme Amplitude, reflètent le comportement réel des utilisateurs au sein de la plate-forme. En regroupant les utilisateurs en cohortes en fonction de leur comportement, les entreprises peuvent utiliser des données de première partie pour comprendre l'événement critique et fournir des recommandations personnalisées.

3. Fournir des recommandations de contenu personnalisées

Les recommandations personnalisées conduisent souvent à des taux d'engagement élevés et à une fidélité entre le fournisseur et le consommateur. Wired rapporte que "plus de 80% des émissions de télévision [et des films] que les gens regardent sur Netflix sont découvertes via le système de recommandation de la plate-forme".

Netflix est un exemple phare que de nombreuses entreprises souhaitent imiter : la meilleure personnalisation provient des données comportementales historiques. Les données comportementales deviennent le meilleur prédicteur de ce que l'utilisateur pourrait vouloir ensuite. Ce n'est pas parce qu'un utilisateur a fini de regarder un drame que la meilleure recommandation pour le prochain contenu devrait être un autre drame. Au lieu de cela, une cohorte comportementale d'autres utilisateurs qui ont fini de regarder le même drame pourrait révéler que le prochain contenu le plus regardé est un film d'action récemment sorti. Plus les prédictions sont précises, plus un utilisateur réalisera qu'une plateforme a le contenu qu'il aimera.

Les entreprises doivent trouver comment faire émerger ces recommandations : le bon type de contenu pour le bon utilisateur au bon moment. Si le fait de savoir que les utilisateurs doivent atteindre un événement critique et le "prochain élément de contenu" est une étape de ce parcours, les entreprises doivent fournir à la fois les expériences intégrées à l'application et de suivi pour attirer les utilisateurs avec ce niveau de recommandations personnalisées.

Amplitude Recommend combine l'analyse des produits et l'apprentissage automatique pour fournir des recommandations basées sur un niveau comportemental plutôt que sur un niveau de type de contenu. La plateforme de streaming basée en Malaisie iflix a utilisé Amplitude Analytics et Amplitude Recommend pour identifier les principaux segments d'utilisateurs en fonction des comportements. Grâce à ces connaissances, iflix est passé d'une expérience d'intégration à sept et cible désormais les nouveaux utilisateurs lorsqu'ils sont le plus susceptibles d'interagir avec l'application. Les campagnes très ciblées ont multiplié par 4 les taux de conversion en vues et les revenus publicitaires.

Penchez -vous sur un engagement continu pour favoriser la fidélisation

Les deux tiers des adultes américains ont ajouté un service de streaming pendant la pandémie, mais 30% ont déclaré qu'ils réduiraient probablement lorsque la pandémie sera terminée. Cela signifie que les services de divertissement sont pressés d'optimiser leurs services pour la rétention avant que ce pic de demande ne s'aplanisse.

Pour gagner l'aplatissement, les entreprises de médias et de divertissement ne doivent pas perdre l'attention des consommateurs. Et pour ce faire, les entreprises doivent comprendre ce qui stimule la croissance de leur plate-forme et comment faire revenir les utilisateurs, à la fois par le biais d'expériences intégrées à l'application et d'un engagement externe. Ceux qui poussent leurs idées un peu plus loin peuvent utiliser les données comme prédicteur pour générer de nouveaux contenus qui fidéliseront leurs clients.

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