3 sposoby, w jakie firmy medialne i rozrywkowe mogą wykorzystywać dane behawioralne

Niezależnie od tego, czy czytają, oglądają czy słuchają, konsumenci mają większy niż kiedykolwiek wybór rozrywki. Były pierwsze dni „Netflix czy Hulu?” ale teraz są setki opcji, wszystkie chętne do dostarczania niszowych treści za miesięczną subskrypcję. Stwarza to zaostrzoną konkurencję między firmami z branży medialnej i rozrywkowej o abonentów i przychody z reklam.

Konkurs ten tworzy nową dynamikę: firmy medialne muszą zwracać większą uwagę na pragnienia swoich konsumentów. Przez dziesięciolecia zadaniem dystrybutora było określenie najlepszych treści dla odbiorców, niezależnie od tego, czy chodziło o oglądanie wieczornych wiadomości, czytanie niedzielnej gazety, czy słuchanie jednej z kilku stacji radiowych. Teraz konsument ma władzę, a dostawcy muszą ciężej pracować, aby zdobyć ich uwagę i lojalność w wysoce spersonalizowanym środowisku cyfrowym.

Te, które przetrwają, zapewnią użytkownikom wrażenia, które sprawią, że ich widzowie będą wracać. Ich strategie będą czymś więcej niż zgadywaniem: będą wiedzieć, na podstawie danych, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z ich platformą i treścią oraz mogą z pewnością przewidzieć, co sprawi, że będą wracać. System Optymalizacji Cyfrowej firmy Amplitude może dostarczyć firmom tych kluczowych informacji poprzez analizę produktów, personalizację i eksperymenty.

1. Zidentyfikuj krytyczne zdarzenie, które zatrzymuje więcej użytkowników

Zdarzenie krytyczne to czynność, którą użytkownicy mają wykonać, aby byli liczeni jako naprawdę „aktywni” lub „zatrzymani”. Są to czynności, które użytkownicy mają powtarzać za każdym razem, gdy korzystają z Twojego produktu. Firmy medialne i rozrywkowe mogą zadać sobie pytanie: „Ile godzin potrzebuję kogoś do oglądania?” lub „Ile artykułów ktoś musi przeczytać?” zanim się uzależnią.

Analityka produktu może odkryć ten konkretny moment i pokazać zachowanie użytkownika, które prowadzi do krytycznego zdarzenia. Może to szaleństwo i rozpoczęcie drugiego. Może udostępnia artykuł. Niezależnie od ścieżki firmy wiedzą, którzy użytkownicy trafiają w krytyczne zdarzenie i jak często. Zespoły ds. produktów i wiadomości mogą następnie współpracować, aby tworzyć środowiska, które pomagają innym użytkownikom szybciej i częściej docierać do krytycznego zdarzenia.

Taktyki prowadzenia innych użytkowników do krytycznego wydarzenia mogą obejmować kampanie e-mailowe, które ogłaszają nowe treści, aby sprowadzić użytkowników z powrotem na platformę. Może to również oznaczać, że na platformie pojawi się odpowiedni rodzaj treści, który z największym prawdopodobieństwem przekształci bezpłatnego użytkownika w użytkownika płacącego lub zapewni różne doświadczenia związane z wprowadzeniem na podstawie niektórych początkowych działań podjętych przez użytkownika.

Firmy powinny również zwracać szczególną uwagę na użytkowników, którzy są bliscy zakończenia bezpłatnego okresu próbnego, jeśli nie trafili jeszcze na krytyczne wydarzenie. Chociaż może być kuszące naciskanie użytkowników na konwersję ostrzeżeniem, że „Twój bezpłatny okres próbny wkrótce się skończy!” to nie wystarczy, aby przekonać konsumentów, którzy nie odkryli jeszcze wartości w treści. W takich przypadkach przedłużenie bezpłatnego okresu próbnego daje użytkownikom dodatkowe możliwości dotarcia do krytycznego zdarzenia.

2. Zoptymalizuj produkt pod kątem konwersji i retencji

Przy tak wielu platformach doświadczenie produktu w aplikacji staje się bardzo wysoką stawką. Jeśli użytkownicy mają trudności z poruszaniem się po aplikacji lub odczuwają frustrację przed dotarciem do krytycznego zdarzenia, które prowadzi do zatrzymania, po prostu pójdą gdzie indziej: 88 procent użytkowników jest mniej skłonnych do ponownego odwiedzenia witryny po jednym złym doświadczeniu.

Ugruntowane branże cyfrowe mogą zaświadczyć, jak szybko konsumenci przeniosą swoją działalność w inne miejsce, przy wskaźnikach porzucania koszyków powyżej 75% i 25% porzucanych aplikacji mobilnych po jednym użyciu. Przyciągnięcie użytkowników do platformy nie wystarczy, aby zamienić ich w płacących klientów.

Dowiedz się, jak użytkownicy wchodzą w interakcję z platformą

Przy tak dużej presji firmy muszą stale zastanawiać się, jak użytkownicy spędzają czas zarówno na platformie, jak i na treści. „Największym wyzwaniem, z jakim zwykle staramy się pomóc klientom w konkretnym tworzeniu ścieżek, jest ustalenie, co użytkownicy robią między punktem konwersji” — mówi Rachel Herrera, kierownik zespołu ds. usług profesjonalnych w firmie Amplitude. Jej celem jest pomoc firmom w zrozumieniu, dlaczego konwersje nie są realizowane, poprzez przyjrzenie się przyczynom rezygnacji użytkowników lub napotkaniu wąskich gardeł. Obejmuje to zadawanie pytań, takich jak:

• Jak i kiedy użytkownicy wchodzą w interakcję z wyszukiwaniem?
• Jak i kiedy użytkownicy uzyskują dostęp do następnej zawartości?
• Czy użytkownicy podejmują działania, takie jak zapisywanie treści w ulubionych lub udostępnianie?

Amplitude Analytics może odpowiedzieć na te pytania zarówno zespołom ds. produktów, jak i treści, łącząc kropki między zachowaniem a kluczowymi etapami, takimi jak konwersja i utrzymanie.

Amplituda może również ujawnić problemy w obrębie platformy, które zmniejszają wygodę użytkownika. Francuski wydawca wiadomości, Le Monde, stwierdził, że 30 procent płatnych abonentów nie było w stanie prawidłowo uzyskać dostępu do treści internetowych bezpośrednio po wykupieniu subskrypcji. Dzięki Amplitude firma odkryła błędy i była w stanie je naprawić. Dyrektor ds. subskrypcji Lou Grasser powiedział: „To jest dla nas najważniejsze — aby nasi subskrybenci otrzymywali treści, za które zapłacili”.

Eksperymentuj z doświadczeniami związanymi z konwersją

W dynamicznym środowisku rozrywki i mediów firmy nie mogą sobie pozwolić na powolne lub stopniowe eksperymentowanie. Zamiast przeprowadzać losowe testy, które mogą nie mieć jednoznacznego wyniku w wynikach, firmy mogą wykorzystywać dane behawioralne do podziału klientów na grupy. W ramach tych grup testy A/B mogą odkryć doświadczenia, które prowadzą do najwyższych konwersji.

Magazyn internetowy Slate z powodzeniem uruchomił paywall, używając Amplitude, aby zrozumieć, ilu użytkowników będzie kwalifikować się do różnych scenariuszy paywall, ile ruchu może zostać utracone i jakiego rodzaju współczynników konwersji może oczekiwać Slate. W ciągu kilku miesięcy firma Slate odnotowała 500-procentowy wzrost konwersji i wykorzystała dane Amplitude do prognozowania przyszłych współczynników konwersji i zachowań użytkowników.

Eksperyment z amplitudą osadza analizy i zachowania klientów w testach A/B. Firmy mogą używać Amplitudy nie tylko do eksperymentowania z różnymi scenariuszami związanymi z konwersjami, ale także z doświadczeniami w aplikacji, które zwiększają retencję użytkowników. NBC odkrył, że dzięki dostosowaniu strony głównej aplikacji do historii użytkownika, retencja w 7 dniu wzrosła dwukrotnie.

Skalując eksperymenty w całej organizacji, firmy mogą przetestować, co ma znaczenie, czy jest to zwiększenie subskrypcji, zwiększenie ilości konsumowanej treści lub zwiększenie retencji klientów.

Przejście na dane własne

Firmy od dawna polegają na danych osób trzecich, aby zapewnić spersonalizowane doświadczenia związane z produktami, wykorzystując dane demograficzne, geograficzne, liczbę odwiedzin lub inne analizy internetowe. Te dane są podstawą optymalizacji zarówno pod kątem konwersji, jak i retencji.

Jednak w 2018 roku kalifornijska ustawa o ochronie prywatności konsumentów utorowała drogę do rygorystycznych zmian w wykorzystywaniu informacji cyfrowych osób trzecich. Konsumenci muszą udzielić firmom pozwolenia na gromadzenie i sprzedaż ich danych. Google, Facebook i Apple ogłosiły już wprowadzone lub nadchodzące zmiany, które ograniczą sposób, w jaki platformy mogą korzystać z gromadzonych danych.

Według McKinsey & Company „utrata danych osób trzecich pozostawi marketerów, agencje reklamowe oraz pojazdy wydawnicze i medialne… w ciemności na temat spostrzeżeń behawioralnych i demograficznych”. Decyzje tych gigantów branży będą nadal kształtować sposób, w jaki firmy medialne i rozrywkowe mogą gromadzić dane i zarządzać nimi. Nie mogą już polegać na danych osób trzecich, aby zrozumieć, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z ich treścią.

Przyszłością będą dane własne, generowane bezpośrednio przez konsumentów i przechwytywane przez firmy. Firmy nie tylko będą miały kontrolę nad tymi danymi, ale także będą mogły władać nimi w sposób, który przewyższa wgląd w dane zewnętrzne. Dane własne, takie jak dane zebrane za pośrednictwem platformy analitycznej produktu, takiej jak Amplitude, odzwierciedlają rzeczywiste zachowanie użytkowników na platformie. Grupując użytkowników w kohorty na podstawie ich zachowania, firmy mogą wykorzystywać własne dane do zrozumienia krytycznego zdarzenia i przedstawiania spersonalizowanych rekomendacji.

3. Zapewnij spersonalizowane zalecenia dotyczące treści

Spersonalizowane rekomendacje często prowadzą do wysokich wskaźników zaangażowania i lojalności między dostawcą a konsumentem. Wired donosi, że „ponad 80 procent programów telewizyjnych [i filmów] oglądanych w serwisie Netflix jest wykrywanych przez system rekomendacji platformy”.

Netflix jest wiodącym przykładem, który wiele firm chce naśladować: najlepsza personalizacja pochodzi z historycznych danych behawioralnych. Dane behawioralne stają się najlepszym predyktorem tego, czego użytkownik może chcieć w przyszłości. Tylko dlatego, że użytkownik kończy oglądanie dramatu, nie oznacza to, że najlepszą rekomendacją dla następnej treści powinien być kolejny dramat. Zamiast tego behawioralna kohorta innych użytkowników, którzy skończyli oglądać ten sam dramat, może ujawnić, że kolejną najczęściej oglądaną treścią jest nowo wydany film akcji. Im dokładniejsze prognozy, tym bardziej użytkownik zda sobie sprawę, że platforma zawiera treści, które pokocha.

Firmy muszą wymyślić, jak przedstawiać te rekomendacje: odpowiedni rodzaj treści dla właściwego użytkownika we właściwym czasie. Jeśli świadomość, że użytkownicy muszą dotrzeć do krytycznego wydarzenia, a „następny element treści” jest krokiem w tej podróży, firmy muszą zapewnić zarówno doświadczenia w aplikacji, jak i kontynuację, aby przyciągnąć użytkowników za pomocą tego poziomu spersonalizowanych rekomendacji.

Amplitude Recommend łączy analizę produktów i uczenie maszynowe, aby dostarczać rekomendacje oparte na poziomie behawioralnym, a nie na poziomie typu treści. Platforma do przesyłania strumieniowego z siedzibą w Malezji, iflix, wykorzystała rozwiązania Amplitude Analytics i Amplitude Recommend do identyfikacji kluczowych segmentów użytkowników na podstawie zachowań. Dzięki tej wiedzy, iflix rozszerzył się z jednego doświadczenia wprowadzającego do siedmiu, a teraz jest skierowany do nowych użytkowników, gdy jest najbardziej prawdopodobne, że zaangażują się w aplikację. Wysoce ukierunkowane kampanie zwiększyły współczynniki konwersji do obejrzenia i przychody z reklam czterokrotnie.

Oprzyj się na ciągłym zaangażowaniu w celu zwiększenia retencji

Dwie trzecie dorosłych Amerykanów dodało usługę przesyłania strumieniowego podczas pandemii, ale 30 procent stwierdziło, że prawdopodobnie zrezygnuje, gdy pandemia się skończy. Oznacza to, że usługi rozrywkowe są w trudnej sytuacji, aby zoptymalizować swoje usługi pod kątem utrzymania, zanim ten gwałtowny wzrost popytu się spłaszczy.

Aby zwyciężyć, firmy medialne i rozrywkowe nie mogą tracić uwagi konsumentów. Aby to zrobić, firmy muszą zrozumieć, co napędza wzrost ich platformy i jak przywrócić użytkowników, zarówno poprzez doświadczenia w aplikacji, jak i zaangażowanie zewnętrzne. Ci, którzy posuwają się o krok dalej, mogą wykorzystywać dane jako predyktor do generowania nowych treści, które utrzymają lojalność swoich klientów.

Przeczytaj więcej o wyzwaniach, trendach oraz o tym, jak firmy medialne i rozrywkowe mogą się wyróżnić w naszym e-booku „Personalizacja na każdym kroku: jak firmy z branży mediów i rozrywki mogą pozostać na szczycie”. Kliknij tutaj, aby pobrać swoją kopię.