更好的數據為 Disney+ Hotstar 帶來更好的內容

已發表: 2021-08-05

流媒體改變了人們看電視的方式。觀眾不是被動地翻閱具有預定節目的頻道，而是滾動瀏覽直播和點播選項，挑選最喜歡的節目並抓住機會觀看來自世界各地的新內容。觀眾越容易發現符合他們口味和偏好的內容，他們對服務的參與度就越高。

Hotstar 於 2015 年推出，迅速受到印度觀眾的歡迎，並擴展到為加拿大、新加坡、英國和美國的外籍人士社區提供服務。 2019 年，我們被迪士尼收購，並更名為 Disney+ Hotstar。如今，Disney+ Hotstar 是印度最受歡迎的流媒體服務，擁有超過 3 億用戶。我們最近在印度尼西亞推出了集成產品，並準備將產品擴展到馬來西亞、菲律賓和泰國。

隨著這種增長，我們面臨著三個挑戰：改善我們的數據治理，理解我們收集的所有數據，並利用這些數據來增加多個市場的用戶粘性。幸運的是，我們能夠與 Amplitude 合作解決這些挑戰。

隨著我們的成長標準化和理解我們的數據

作為我們的產品總監，我負責推動增長和用戶參與度。我的團隊努力為觀眾提供增強的個性化以及最佳的發現和推薦體驗。這會帶來高參與度，進而帶來高保留率。

除了增強發現之外，我們還為我們的體育產品添加了互動功能，以提高參與度，包括屏幕記分卡、遊戲摘要和模擬的“面對面”體驗。例如，在 2020 年末，由於大流行，國際板球比賽在空蕩蕩的體育場進行，這導致觀眾體驗遲鈍。為了重現正常比賽中人群帶來的興奮感，我們要求觀眾在觀看時輸入表情符號，實時分析情緒，並播放適當的人群噪音，如歡呼聲作為回應。

當我開始在 Disney+ Hotstar 時，我的任務是提升我們的個性化功能。為此，我需要可靠的數據，但我正在處理“垃圾進，垃圾出”的情況。我們的數據沒有標準化，也沒有真正的歸屬。甚至沒有人能解釋事件定義。

如果您的數據不可信，您就不能期望團隊做出數據驅動的決策。點擊推文

那麼，我們的第一步是清理所有數據。第一年我學習了為什麼我們會生成我們所做的信息以及我們希望它告訴我們什麼。我們確定了用戶旅程中的觸發點，並定義了創建可操作數據模型所需的預期變量。我們還為質量控制目的建立了可接受的數據點值和範圍，並確定了我們需要跟踪的變量和事件。

在我們清理數據並確保其質量之後，我們知道我們可以信任它。

使用數據增加粘性

我們的國際增長增加了我們的用戶獲取和保留策略的複雜性。我們不想每次擴展到一個新的國家時都重新發明輪子，但我們也知道，在一個市場上行得通的東西在另一個市場上可能不會成功。我們需要認識到不同國家的影響因素，這意味著了解用戶偏好和體驗在不同地理區域之間的差異。

我們的數據收集規模是前所未有的；我們在我們的應用程序上創造了最高同時用戶數量的記錄，有 2530 萬人觀看了 2019 年印度-新西蘭板球半決賽。在 2019 年末，我們每天生成 1600 萬個數據點，而且隨著我們的擴張，這個數字還在上升。

我們通過查看用戶群組和用戶漏斗數據開始了我們的分析之旅，這導致每月進行多次 A/B 測試。然後我們開始探索增加用戶粘性的方法。我們希望觀眾更頻繁地回來並在我們的服務上花費更多時間，這需要新的方法來分析我們收集的所有數據。我們在 Amplitude 中找到了解決方案。

面向數字優先企業的自助式分析

我希望我的團隊能夠無障礙地訪問數據，並減少獲得可行見解所需的時間。 Amplitude 在所有這些方面都表現出色，並為我們的數據提供了多種視圖。 Amplitude 是一個自助式數字優化系統，可為企業提供強大的分析平台。它使數據訪問民主化，並幫助數字團隊更好地了解用戶行為以及客戶如何體驗像我們這樣的數字產品。

我們演示了一堆不同的分析平台，並在閱讀了一些很棒的評論後發現了 Amplitude。它以其可擴展性、易用性、集成性和可負擔性贏得了我們的青睞。

他們的團隊從一開始就很出色。我們與供應商的每一次對話都包括討論我們的數據量以及根據預算進行擴展的需要。在我們與 Amplitude 的最初對話中，我們提出了我們的優先事項，他們向我們介紹了對小塊數據進行採樣的想法。

當您擁有大規模數據時，您無需分析每個單獨的數據點即可獲得最準確的見解。例如，如果我們要對任何數據集的 5% 進行抽樣，我們可以獲得完全相同的洞察力——對結果的置信度為 99%。分析更少的數據顯然需要更少的時間，這意味著採樣可以更快地做出決策。

他們是唯一一家提供符合我們需求的採樣解決方案的供應商，他們立即贏得了我們的信任和業務。

輕鬆測試多個假設

Amplitude 對速度和準確性的提升只是故事的一半。 Amplitude 與我們的技術堆棧無縫集成。我們在內部構建了一個自定義管道，用於收集並將其路由到我們的數據倉庫和我們的 CRM。我們添加了 Amplitude 集成，現在使用 Amplitude 的 API 和數據治理功能來標準化和同步所有三個目的地的用戶數據。結果是一個整合的用戶配置文件，它為我們的數據存儲和分析工具提供了單一的事實來源。

借助 Amplitude，我們可以根據用戶加入服務的時間以及吸引他們加入 Disney+ Hotstar 的內容來解析用戶群組。我們會立即開始收集數據，並且可以跟踪每週、每月甚至六個月的參與度。我們甚至可以查看兩週前註冊的一組新用戶，確定他們的參與度是否反映了我們的基準，如果不是，則調整我們向他們發送的信息。我們還可以分析長期訂閱者的行為並添加新內容，如果我們發現他們因缺乏新穎性而被趕走。

借助直觀的分析工具，非數據專家的團隊成員仍然可以設計複雜的技術查詢並獲得易於理解的結果。點擊推文

Amplitude 還允許我們分析用戶模式並根據地理位置、語言、流派或任何其他想到的參數執行 A/B 測試。新加坡的觀眾更喜歡英語、馬拉雅拉姆語還是泰米爾語的內容？旁遮普語的訂閱者比印地語的訂閱者對體育更感興趣嗎？狂看電視劇的觀眾會看多少小時的電影嗎？可能性是無止境。這一切都歸功於任何人在 Amplitude 中提問和回答問題都非常容易。

非專家的數據民主化

借助 Amplitude，我們可以在不增加我們數據科學團隊規模的情況下為更多人提供更快、可行的見解，即使 Disney+ Hotstar 繼續發展。這是一個直觀的工具，它允許不是數據專家的團隊成員設計複雜的技術查詢。從那裡，他們可以以易於理解的圖表和圖形的形式查看結果。

我看到我們整個組織每月訪問 Amplitude 數據的人數以及生成和共享的報告數量都有所增加。這些數字證明我們的員工對平台充滿信心，並重視平台產生的洞察力。 Amplitude 擅長為我們的訂閱者帶來所有人的利益。