5 حالات استخدام مقنعة: كيف يؤدي التقسيم التنبؤي إلى الارتقاء بمنصات الفيديو حسب الطلب

تخيل عالماً تعرف فيه منصة الفيديو المفضلة لديك حسب الطلب ما تحب مشاهدته دون الحاجة إلى البحث عن شيء ما لمدة 30 دقيقة متواصلة. يبدو وكأنه حلم؟ حسنًا، استعد للاستيقاظ على الواقع، بينما نتعمق في عالم التجزئة التنبؤية الرائع وتأثيره المتغير على صناعة الإعلام والترفيه.

أصبحت منصات الفيديو حسب الطلب جزءًا لا غنى عنه في حياتنا. بدءًا من مشاهدة برامجنا المفضلة في عطلات نهاية الأسبوع ووصولاً إلى متابعة أحدث الأفلام الناجحة أثناء تنقلاتنا اليومية، أحدثت هذه المنصات تحولًا في الطريقة التي نستهلك بها الترفيه. وفي عام 2023، ستقترب إيرادات منصات الفيديو OTT من 300 مليار دولار. ومع المنافسة المتزايدة باستمرار في السوق، تواجه هذه المنصات تحديًا هائلاً يتمثل في كيفية جذب المشاهدين والاحتفاظ بهم وسط بحر من خيارات المحتوى.

وهنا يأتي دور سحر التجزئة التنبؤية. أصبحت توصيات المحتوى ذات المقاس الواحد الذي يناسب الجميع شيئًا من الماضي. يطالب المشاهدون الآن بتجارب مخصصة تتناسب مع أذواقهم وتفضيلاتهم الفريدة. للبقاء في الطليعة في هذه الصناعة العنيفة، تحتاج منصات الفيديو حسب الطلب إلى تسخير قوة البيانات لفهم مشاهديها على مستوى أعمق.

يعمل التصنيف التنبؤي كمفتاح لفتح كنز رؤى المشاهدين. ومن خلال تحليل كميات هائلة من البيانات، بما في ذلك سلوك المشاهدة السابق وتفضيلات النوع ووقت المشاهدة والتفاعلات، يمكن للمنصات الأساسية الحصول على فهم شامل لجمهورها. لقد ولت أيام الاعتماد على المشاعر الداخلية أو الافتراضات المعممة. اليوم، أصبحت عملية صنع القرار المبنية على البيانات هي الأسمى.

فهم التقسيم التنبؤي في صناعة الإعلام والترفيه

يعد التقسيم التنبؤي أداة قوية يمكنها مساعدة منصات الفيديو عند الطلب على تقديم توصيات محتوى مخصصة على نطاق واسع. من خلال تحليل بيانات المستخدم وتحديد الأنماط، يمكن للتجزئة التنبؤية التنبؤ بالمحتوى الذي من المحتمل أن يهتم به المستخدمون، حتى قبل أن يعرفوه بأنفسهم.

وهذا مهم بشكل خاص في صناعة الإعلام والترفيه، حيث يتوفر قدر كبير من المحتوى. مع وجود العديد من الخيارات للاختيار من بينها، قد يكون من الصعب على المستخدمين العثور على المحتوى الذي يهتمون به حقًا. يمكن أن يساعد التقسيم التنبؤي في حل هذه المشكلة من خلال التوصية بالمحتوى الأكثر صلة بالمستخدمين بناءً على تفضيلاتهم الفردية.

فيما يلي بعض التحديات التي تواجهها منصات الفيديو حسب الطلب في تقديم توصيات المحتوى المخصص على نطاق واسع:

• الحجم الهائل للبيانات: تولد منصات الفيديو حسب الطلب كمية هائلة من البيانات حول سلوك المستخدم. يمكن استخدام هذه البيانات لإنشاء ملفات تعريف مفصلة للمستخدمين، ولكن يمكن أيضًا أن تكون إدارتها مرهقة.
• الحاجة إلى التخصيص في الوقت الفعلي: يتوقع المستخدمون أن يتمكنوا من العثور على المحتوى الذي يبحثون عنه بسرعة وسهولة. وهذا يعني أن منصات الفيديو عند الطلب يجب أن تكون قادرة على تقديم توصيات مخصصة في الوقت الفعلي.
• الحاجة إلى التحسين المستمر: تتغير تفضيلات المستخدم بمرور الوقت. يجب أن تكون منصات الفيديو حسب الطلب قادرة على تحديث توصياتها باستمرار لمواكبة هذه التغييرات.

أنواع القطاعات التنبؤية

هناك نوعان رئيسيان من القطاعات التنبؤية:

• يمكن أن تكون الشرائح التنبؤية الثابتة مفيدة في تحديد الاتجاهات العامة في سلوك المستخدم. على سبيل المثال، يمكن إنشاء شريحة تنبؤية ثابتة لتحديد جميع المستخدمين الذين شاهدوا برنامجًا تلفزيونيًا معينًا. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لاستهداف هؤلاء المستخدمين بحملات تسويقية للمحتوى ذي الصلة.
• تعتبر الشرائح التنبؤية الديناميكية أكثر تعقيدًا، ولكنها يمكن أن تكون أكثر فعالية في تخصيص توصيات المحتوى. على سبيل المثال، يمكن إنشاء شريحة تنبؤية ديناميكية لتحديد المستخدمين الذين من المحتمل أن يكونوا مهتمين ببرنامج تلفزيوني معين استنادًا إلى سلوك المشاهدة السابق وسجل البحث وعوامل أخرى. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات للتوصية بالبرنامج التلفزيوني لهؤلاء المستخدمين عند تصفحهم للنظام الأساسي.

حالة الاستخدام 1: توصيات مخصصة بناءً على تفضيلات النوع

كيف تساعد التجزئة التنبؤية منصات الفيديو عند الطلب على تحليل بيانات المشاهد لفهم تفضيلات النوع الفردي

تولد منصات الفيديو حسب الطلب كمية هائلة من البيانات حول سلوك المستخدم. يمكن استخدام هذه البيانات لإنشاء ملفات تعريف مفصلة للمستخدمين، بما في ذلك سجل المشاهدة وسجل البحث وعوامل أخرى. يمكن للتجزئة التنبؤية أن تساعد المنصات على تحليل هذه البيانات لتحديد أنماط سلوك المستخدم. على سبيل المثال، يمكن للنظام الأساسي استخدام التجزئة التنبؤية لتحديد المستخدمين بدرجات متفاوتة من احتمالية اهتمامهم بنوع معين من المحتوى، مثل أفلام الحركة أو الأفلام الكوميدية الرومانسية.

بمجرد أن تحدد المنصة تفضيلات النوع للمستخدمين، يمكنها استخدام هذه المعلومات لتقديم توصيات محتوى مخصصة. على سبيل المثال، عندما يقوم المستخدم بتسجيل الدخول إلى النظام الأساسي، يمكن أن تظهر له قائمة بمقاطع الفيديو الموصى بها والتي تعتمد على تفضيلات النوع الخاص به. يمكن للنظام أيضًا استخدام التجزئة التنبؤية لاستهداف المستخدمين بحملات تسويقية مخصصة للمحتوى الذي من المحتمل أن يثير اهتمامهم.

تأثير التوصيات الشخصية

يمكن أن يكون لتوصيات المحتوى المخصص تأثير كبير على رضا المشاهدين ووقت المشاهدة وولاء النظام الأساسي. عندما يُعرض على المستخدمين محتوى ذي صلة باهتماماتهم، فمن المرجح أن يكونوا راضين عن تجربة المشاهدة الخاصة بهم. يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة وقت المشاهدة، حيث من المرجح أن يستمر المستخدمون في مشاهدة المحتوى الذي يستمتعون به. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد التوصيات المخصصة في تعزيز الولاء للنظام الأساسي، حيث من المرجح أن يلتزم المستخدمون بالنظام الأساسي الذي يوفر لهم المحتوى الذي يريدونه.

فيما يلي بعض الأمثلة المحددة لكيفية استخدام منصات الفيديو حسب الطلب للتجزئة التنبؤية لتقديم توصيات محتوى مخصصة:

• تستخدم Netflix التجزئة التنبؤية للتوصية بالأفلام والبرامج التلفزيونية للمستخدمين استنادًا إلى سجل المشاهدة والتقييمات وسجل البحث.
• تستخدم Hulu التجزئة التنبؤية للتوصية بالمحتوى للمستخدمين بناءً على موقعهم والوقت من اليوم وعوامل أخرى.
• يستخدم Amazon Prime Video التجزئة التنبؤية للتوصية بالمحتوى للمستخدمين بناءً على سجل الشراء ومراجعات المنتجات وعوامل أخرى.

هذه مجرد أمثلة قليلة لكيفية استخدام منصات الفيديو حسب الطلب للتجزئة التنبؤية لتقديم توصيات محتوى مخصصة. مع استمرار تطور التكنولوجيا، يمكننا أن نتوقع رؤية طرق أكثر ابتكارًا وتخصيصًا للتوصية بالمحتوى للمستخدمين.

حالة الاستخدام 2: تقسيم الجمهور إلى شرائح لترويج المحتوى المستهدف

لقد برزت التجزئة التنبؤية كأداة لتغيير قواعد اللعبة لمنصات الفيديو حسب الطلب، مما يمكّن مقدمي الخدمات من استخدام بيانات المستخدم بدقة ملحوظة. يعمل التقسيم التنبؤي كأداة فعالة لتقسيم جمهورهم إلى مجموعات متميزة بناءً على عوامل مختلفة. توفر البيانات الديموغرافية، مثل العمر والجنس والموقع، فهمًا أساسيًا لقاعدة المستخدمين. البيانات النفسية، بما في ذلك التفضيلات والاهتمامات والمواقف، تتعمق أكثر في أذهان المشاهدين. بالإضافة إلى ذلك، يوفر تحليل بيانات سلوك المشاهدة رؤى حول الأنواع والموضوعات والمحتوى المحدد الذي يجذب شرائح مختلفة من الجمهور.

وعندما يتم إنشاء هذه القطاعات، يمكن لمنصات الفيديو حسب الطلب تصميم العروض الترويجية والتوصيات الخاصة بالمحتوى بدقة استثنائية. ومن خلال فهم تفضيلات وسلوكيات كل شريحة، يمكن للمنصة أن تقدم لهم المحتوى ذي الصلة الذي يتردد صداه بعمق.

يمكن أن تساعد منصة بيانات العملاء (CDP) منصات الفيديو عند الطلب في توحيد مصادر البيانات المختلفة، مثل ملفات تعريف المستخدمين وسجل العرض وسجل الشراء. يتيح ذلك للمنصات إنشاء صورة بزاوية 360 درجة لكل مستخدم، والتي يمكن استخدامها لتجزئة تنبؤية أكثر دقة.

فوائد تجزئة الجمهور

هناك العديد من الفوائد لتجزئة الجمهور، مثل:

1. تحسين اكتشاف المحتوى: عندما يُعرض على المستخدمين محتوى ذي صلة باهتماماتهم، فمن المرجح أن يكتشفوا محتوى جديدًا سيستمتعون به.
2. زيادة التفاعل: عندما يرى المستخدمون المحتوى الذي يهتمون به، فمن المرجح أن يتفاعلوا معه، مثل مشاهدته أو مشاركته أو التعليق عليه.
3. معدلات تحويل أعلى: عندما يتم استهداف المستخدمين بمحتوى ذي صلة باهتماماتهم، فمن المرجح أن يقوموا بالتحويل، مثل الاشتراك في قناة، أو شراء منتج، أو الاشتراك في خدمة.

حالة الاستخدام 3: التنبؤ بالتغيير واستراتيجيات الاستبقاء الاستباقية

كيف يساعد التجزئة التنبؤية منصات الفيديو عند الطلب على تحديد أنماط ومؤشرات تغير المشاهدين

تخيل هذا: تقوم إحدى المنصات بتحديد المستخدمين الذين لم يشاهدوا أي شيء خلال فترة معينة أو أولئك الذين ضغطوا على زر "إلغاء الاشتراك" المخيف. يمكن أن تكون هذه بعض المؤشرات المفيدة للتنبؤ بالاضطراب.

إذًا، ما الذي تفعله منصات الفيديو حسب الطلب بهذه المعلومات القيمة؟ حسنًا، لقد أصبحوا استباقيين! وباستخدام هذه المعرفة، يمكن للمنصات تنفيذ استراتيجيات الاحتفاظ لإبقاء مستخدميها سعداء وملتصقين بالشاشة. العروض المخصصة، وحملات إعادة المشاركة في الوقت المناسب، وتوصيات المحتوى المستهدف ليست سوى بعض من الطرق التي تعمل بها بسحرها. يمكن أن تتضمن هذه الاستراتيجيات عروضًا مخصصة وحملات إعادة المشاركة في الوقت المناسب وتوصيات المحتوى المستهدف.

• العروض المخصصة: يمكن للمنصات استخدام التجزئة التنبؤية لتحديد المستخدمين الذين من المحتمل أن يكونوا مهتمين بعروض محددة، مثل الخصومات على الاشتراكات أو التجارب المجانية للمحتوى الجديد.
• حملات إعادة المشاركة في الوقت المناسب: يمكن للمنصات استخدام التجزئة التنبؤية لتحديد المستخدمين الذين لم يكونوا نشطين خلال فترة زمنية معينة. ويمكن استهداف هؤلاء المستخدمين بحملات إعادة المشاركة، مثل تذكيرات البريد الإلكتروني أو الإشعارات المباشرة، لتشجيعهم على العودة إلى النظام الأساسي.
• توصيات المحتوى المستهدف: يمكن للمنصات استخدام التجزئة التنبؤية لتحديد المستخدمين الذين من المحتمل أن يكونوا مهتمين بمحتوى معين. ويمكن التوصية بمحتوى مناسب لهؤلاء المستخدمين يتعلق باهتماماتهم، مما يمكن أن يساعد في الحفاظ على تفاعلهم على النظام الأساسي.

التأثير الإيجابي للتنبؤ بالتقلب

يمكن أن يكون للتنبؤ بتراجع العملاء والاحتفاظ بهم بشكل استباقي تأثير كبير في تقليل تراجع العملاء وزيادة ولاء المشاهدين. ومن خلال تحديد المستخدمين الذين من المحتمل أن يغادروا الخدمة، يمكن للمنصات اتخاذ خطوات لمنعهم من المغادرة. وهذا يمكن أن يوفر أموال المنصة في تكاليف اكتساب العملاء، ويمكن أن يساعد أيضًا في الاحتفاظ بالعملاء المهمين.

فيما يلي بعض المزايا الإضافية للتنبؤ بالتوقف عن العمل والاحتفاظ الاستباقي:

• زيادة الإيرادات: من خلال الحد من الاضطراب، يمكن للمنصات زيادة إيراداتها من خلال الاحتفاظ بمزيد من العملاء.
• تحسين رضا العملاء: يمكن أن تساعد استراتيجيات الاحتفاظ الاستباقية في تحسين رضا العملاء من خلال الحفاظ على تفاعل المستخدمين ورضاهم عن النظام الأساسي.
• زيادة الولاء للعلامة التجارية: من خلال إظهار تقديرهم لعملائهم، يمكن للمنصات بناء الولاء وتشجيع العملاء على الاستمرار في استخدام المنصة.

في WebEngage، نستخدم تحليل RFM لضمان حصولك على أفضل النتائج من الاحتفاظ بالعملاء. اقرأ هنا لتعرف كيف.

حالة الاستخدام 4: استهداف الإعلانات وتحسين الإيرادات

كيف يساعد التقسيم التنبؤي منصات الفيديو عند الطلب في تحسين استهداف الإعلانات

تولد منصات الفيديو حسب الطلب كمية هائلة من البيانات حول سلوك المستخدم، مثل سجل المشاهدة والمعلومات السكانية والاهتمامات. يمكن استخدام هذه البيانات لإنشاء ملفات تعريف تفصيلية لكل مستخدم، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك لاستهداف الإعلانات بشكل أكثر فعالية. يعد التقسيم التنبؤي أداة قوية يمكنها مساعدة منصات الفيديو عند الطلب على تحسين استهداف الإعلانات من خلال تحديد أنماط سلوك المستخدم والتنبؤ بالإعلانات التي من المرجح أن ينقر عليها كل مستخدم.

يمكن للمنصات استخدام هذه المعلومات لتقديم إعلانات مخصصة لشرائح معينة من المشاهدين. يمكن أن يساعد هذا في زيادة التفاعل الإعلاني والإيرادات. على سبيل المثال، يمكن للنظام الأساسي استهداف المستخدمين الذين شاهدوا نوعًا معينًا من المحتوى بإعلانات لمنتجات أو خدمات مرتبطة بهذا النوع.

أهمية الموازنة بين تخصيص الإعلانات وخصوصية المشاهد وشفافيته

على الرغم من أن التقسيم التنبؤي يمكن أن يكون أداة قوية لزيادة تفاعل الإعلانات وإيراداتها، إلا أنه من المهم تحقيق التوازن بين تخصيص الإعلانات وخصوصية المشاهد وشفافيته. يجب أن توفر المنصات دائمًا للمستخدمين خيار إلغاء الاشتراك في الإعلانات المخصصة، ويجب أن يكونوا واضحين بشأن كيفية استخدام بياناتهم.

فيما يلي بعض طرق استخدام التجزئة التنبؤية لاستهداف الإعلانات:

• زيادة التفاعل مع الإعلانات: من المرجح أن ينقر المستخدمون على الإعلانات المخصصة، مما قد يؤدي إلى زيادة التفاعل مع الإعلانات.
• زيادة الوعي بالعلامة التجارية: يمكن أن تساعد الإعلانات المخصصة في زيادة الوعي بالعلامة التجارية من خلال تعريف المستخدمين بالمنتجات والخدمات الجديدة التي قد تهمهم.
• تحسين رضا العملاء: من المرجح أن يشعر المستخدمون بالرضا عن النظام الأساسي الذي يوفر لهم الإعلانات ذات الصلة.

فيما يلي بعض النصائح لتحقيق التوازن بين تخصيص الإعلانات وخصوصية المشاهد وشفافيته:

• امنح المستخدمين خيار إلغاء الاشتراك في الإعلانات المخصصة. يتيح ذلك للمستخدمين التحكم في كيفية استخدام بياناتهم لاستهداف الإعلانات.
• كن واضحًا بشأن كيفية استخدام بياناتك. اسمح للمستخدمين بمعرفة البيانات التي تجمعها، وكيفية استخدامها، وكيف يمكنهم التحكم فيها.
• استخدم تخصيص الإعلانات بطريقة مسؤولة. لا تستخدم تخصيص الإعلانات لاستغلال المستخدمين أو استهدافهم بمحتوى حساس أو غير مناسب.

باتباع هذه النصائح، يمكنك استخدام التقسيم التنبؤي لتحسين استهداف الإعلانات والأرباح مع حماية خصوصية المستخدم وشفافيته أيضًا.

حالة الاستخدام 5: قرارات إنتاج المحتوى والاستثمار

بفضل التجزئة التنبؤية، تكتسب منصات الفيديو حسب الطلب ميزة استراتيجية في إنشاء المحتوى والحصول عليه. من خلال تحليل تفضيلات المشاهدين واتجاهاتهم، يمكنهم تخصيص جهود إنتاج المحتوى الخاصة بهم لتقديم ما يريده المشاهدون أكثر. سواء أكان الأمر يتعلق بأنواع أو موضوعات أو تنسيقات محددة - يمكن للمنصات الأساسية مواءمة عروض المحتوى الخاصة بها مع التفضيلات الدقيقة لجمهورها.

علاوة على ذلك، يساعد التقسيم التنبؤي في تحديد المحتوى الذي من المحتمل أن يزدهر. ومن خلال التعرف على الاتجاهات الصاعدة وأنماط المشاهدة، يمكن للمنصات الاستثمار بحكمة، مما يقلل من مخاطر الإنتاج ويضمن فرصة أكبر لنجاح المحتوى الجديد.

يؤدي تبني قرارات المحتوى المستندة إلى البيانات إلى توفير مجموعة من الفوائد لمنصات الفيديو حسب الطلب وجمهورها على حدٍ سواء. ومن خلال تلبية تفضيلات المشاهدين على وجه التحديد، يمكن للمنصات تعزيز ملاءمة المحتوى، وتقديم تجربة مشاهدة أكثر تخصيصًا وإرضاءً. عندما يجد المشاهدون محتوى يناسب أذواقهم، فمن المرجح أن يظلوا متفاعلين وراضين عن النظام الأساسي.

يعد الحد من مخاطر الإنتاج بمثابة ريشة أخرى في سقف التجزئة التنبؤية. مسلحة برؤى حول ما هو الأفضل، يمكن للمنصات تحسين استثمارات المحتوى الخاصة بها، مما يضمن توجيه الموارد نحو المشاريع التي تتماشى جيدًا مع اهتمامات جمهورها.

خاتمة

في الختام، لا يمكن إنكار دور التجزئة التنبؤية في عالم منصات الفيديو حسب الطلب، كما يتضح من حالات الاستخدام الخمس المقنعة التي تم استكشافها في هذه المدونة. من خلال تسخير قوة بيانات المستخدم، تعمل التجزئة التنبؤية على تمكين المنصات من تصميم عروض المحتوى الخاصة بها، وتحسين الاستراتيجيات الترويجية، وتعزيز العلاقات طويلة الأمد مع جمهورها.

في صناعة الإعلام والترفيه سريعة الخطى، يعد التقسيم التنبؤي هو المفتاح لفتح الإمكانات الكاملة للتجارب الشخصية وتفاعل المشاهدين. نحن نشجع جميع منصات الفيديو حسب الطلب على تبني هذه التكنولوجيا التحويلية للحصول على ميزة تنافسية في المشهد الديناميكي اليوم.

لا تفوت فرصة الارتقاء بمنصتك إلى آفاق جديدة. اتخذ الخطوة التالية واستكشف إمكانات التجزئة التنبؤية لـ WebEngage لترى كيف يمكنها إحداث ثورة في نظام الفيديو الأساسي الخاص بك عند الطلب، والارتقاء به إلى مستويات غير مسبوقة من النجاح ورضا المستخدم.

احجز عرضًا توضيحيًا معنا لتبني التقسيم التنبؤي وإعادة تعريف الطريقة التي ترفيه بها جمهورك وتتفاعل معه وتأسره.