5 Kasus Penggunaan Menarik: Bagaimana Segmentasi Prediktif Meningkatkan Platform Video Sesuai Permintaan

Bayangkan sebuah dunia di mana platform video on-demand favorit Anda mengetahui apa yang ingin Anda tonton tanpa Anda harus mencari sesuatu selama 30 menit berturut-turut. Kedengarannya seperti mimpi? Nah, bersiaplah untuk menyadari kenyataan, saat kita menyelami dunia segmentasi prediktif yang menarik dan dampaknya yang mengubah permainan pada industri media dan hiburan.

Platform video berdasarkan permintaan telah menjadi bagian tak terpisahkan dalam kehidupan kita. Mulai dari menonton acara favorit di akhir pekan hingga menonton blockbuster hits terbaru dalam perjalanan sehari-hari, platform ini telah mengubah cara kita mengonsumsi hiburan. Pada tahun 2023, pendapatan dari platform video OTT akan mendekati $300 miliar. Dengan persaingan pasar yang semakin meningkat, platform-platform ini menghadapi tantangan besar – bagaimana cara melibatkan dan mempertahankan pemirsa di tengah lautan pilihan konten.

Di sinilah keajaiban segmentasi prediktif berperan. Rekomendasi konten yang universal sudah ketinggalan zaman. Pemirsa kini menuntut pengalaman yang disesuaikan dengan selera dan preferensi unik mereka. Untuk tetap menjadi yang terdepan dalam industri yang kejam ini, platform video on-demand perlu memanfaatkan kekuatan data untuk memahami pemirsanya secara lebih mendalam.

Segmentasi prediktif bertindak sebagai kunci untuk membuka harta karun berupa wawasan pemirsa. Dengan menganalisis sejumlah besar data, termasuk perilaku menonton di masa lalu, preferensi genre, waktu tonton, dan interaksi, platform dapat memperoleh pemahaman komprehensif tentang pemirsanya. Lewatlah sudah hari-hari mengandalkan firasat atau asumsi umum. Saat ini, pengambilan keputusan berdasarkan data adalah hal yang paling utama.

Memahami Segmentasi Prediktif dalam Industri Media dan Hiburan

Segmentasi prediktif adalah alat canggih yang dapat membantu platform video on-demand memberikan rekomendasi konten yang dipersonalisasi dalam skala besar. Dengan menganalisis data pengguna dan mengidentifikasi pola, segmentasi prediktif dapat memprediksi konten apa yang mungkin diminati pengguna, bahkan sebelum mereka sendiri menyadarinya.

Hal ini sangat penting terutama dalam industri media dan hiburan, di mana terdapat banyak sekali konten yang tersedia. Dengan banyaknya pilihan yang dapat dipilih, mungkin sulit bagi pengguna untuk menemukan konten yang benar-benar mereka minati. Segmentasi prediktif dapat membantu mengatasi masalah ini dengan merekomendasikan konten yang paling relevan kepada pengguna berdasarkan preferensi masing-masing.

Berikut adalah beberapa tantangan yang dihadapi oleh platform video on-demand dalam memberikan rekomendasi konten yang dipersonalisasi dalam skala besar:

• Banyaknya volume data: Platform video on-demand menghasilkan sejumlah besar data tentang perilaku pengguna. Data ini dapat digunakan untuk membuat profil pengguna secara mendetail, namun pengelolaannya juga bisa sangat melelahkan.
• Kebutuhan akan personalisasi real-time: Pengguna berharap dapat menemukan konten yang mereka cari dengan cepat dan mudah. Artinya, platform video on-demand harus mampu memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi secara real-time.
• Perlunya perbaikan berkelanjutan: Preferensi pengguna berubah seiring waktu. Platform video on-demand harus dapat terus memperbarui rekomendasinya agar dapat mengikuti perubahan ini.

Jenis Segmen Prediktif

Ada dua jenis utama segmen prediktif:

• Segmen prediktif statis dapat berguna untuk mengidentifikasi tren umum dalam perilaku pengguna. Misalnya, segmen prediktif statis dapat dibuat untuk mengidentifikasi semua pengguna yang telah menonton acara TV tertentu. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk menargetkan pengguna tersebut dengan kampanye pemasaran untuk konten terkait.
• Segmen prediktif dinamis lebih kompleks, namun bisa lebih efektif dalam mempersonalisasi rekomendasi konten. Misalnya, segmen prediktif dinamis dapat dibuat untuk mengidentifikasi pengguna yang mungkin tertarik pada acara TV tertentu berdasarkan perilaku menonton mereka sebelumnya, riwayat penelusuran, dan faktor lainnya. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk merekomendasikan acara TV tersebut kepada pengguna tersebut saat mereka menjelajahi platform.

Kasus Penggunaan 1: Rekomendasi yang Dipersonalisasi Berdasarkan Preferensi Genre

Bagaimana segmentasi prediktif membantu platform video on-demand menganalisis data penonton untuk memahami preferensi genre individual

Platform video berdasarkan permintaan menghasilkan sejumlah besar data tentang perilaku pengguna. Data ini dapat digunakan untuk membuat profil pengguna secara detail, termasuk riwayat penayangan, riwayat pencarian, dan faktor lainnya. Segmentasi prediktif dapat membantu platform menganalisis data ini untuk mengidentifikasi pola perilaku pengguna. Misalnya, sebuah platform dapat menggunakan segmentasi prediktif untuk mengidentifikasi pengguna dengan berbagai tingkat kemungkinan untuk tertarik pada genre konten tertentu, seperti film aksi atau komedi romantis.

Setelah platform mengidentifikasi preferensi genre pengguna, platform dapat menggunakan informasi ini untuk memberikan rekomendasi konten yang dipersonalisasi. Misalnya, saat pengguna masuk ke platform, mereka dapat disajikan daftar video yang direkomendasikan berdasarkan preferensi genre mereka. Platform ini juga dapat menggunakan segmentasi prediktif untuk menargetkan pengguna dengan kampanye pemasaran yang dipersonalisasi untuk konten yang mungkin menarik bagi mereka.

Dampak dari rekomendasi yang dipersonalisasi

Rekomendasi konten yang dipersonalisasi dapat berdampak signifikan terhadap kepuasan pemirsa, waktu tonton, dan loyalitas platform. Ketika pengguna disajikan dengan konten yang relevan dengan minat mereka, mereka cenderung lebih puas dengan pengalaman menontonnya. Hal ini dapat meningkatkan waktu tonton, karena pengguna cenderung terus menonton konten yang mereka sukai. Selain itu, rekomendasi yang dipersonalisasi dapat membantu mendorong loyalitas platform, karena pengguna cenderung tetap menggunakan platform yang menyediakan konten yang mereka inginkan.

Berikut adalah beberapa contoh spesifik tentang bagaimana platform video on-demand menggunakan segmentasi prediktif untuk memberikan rekomendasi konten yang dipersonalisasi:

• Netflix menggunakan segmentasi prediktif untuk merekomendasikan film dan acara TV kepada pengguna berdasarkan riwayat tontonan, peringkat, dan riwayat pencarian mereka.
• Hulu menggunakan segmentasi prediktif untuk merekomendasikan konten kepada pengguna berdasarkan lokasi, waktu, dan faktor lainnya.
• Amazon Prime Video menggunakan segmentasi prediktif untuk merekomendasikan konten kepada pengguna berdasarkan riwayat pembelian, ulasan produk, dan faktor lainnya.

Ini hanyalah beberapa contoh bagaimana platform video on-demand menggunakan segmentasi prediktif untuk memberikan rekomendasi konten yang dipersonalisasi. Seiring dengan terus berkembangnya teknologi, kita dapat melihat cara-cara yang lebih inovatif dan personal untuk merekomendasikan konten kepada pengguna.

Kasus Penggunaan 2: Segmentasi Audiens untuk Promosi Konten Bertarget

Segmentasi prediktif telah menjadi terobosan baru dalam platform video on-demand, memberdayakan penyedia layanan untuk menggunakan data pengguna dengan presisi luar biasa. Segmentasi prediktif bertindak sebagai alat yang ampuh untuk membagi audiens menjadi kelompok-kelompok berbeda berdasarkan berbagai faktor. Data demografi, seperti usia, jenis kelamin, dan lokasi, memberikan pemahaman dasar tentang basis penggunanya. Data psikografis, termasuk preferensi, minat, dan sikap, menggali lebih dalam pikiran pemirsa. Selain itu, menganalisis data perilaku menonton memberikan wawasan tentang genre, tema, dan konten spesifik yang memikat berbagai segmen penonton.

Ketika segmen ini terbentuk, platform video on-demand dapat menyesuaikan promosi dan rekomendasi konten mereka dengan presisi luar biasa. Dengan memahami preferensi dan perilaku setiap segmen, platform ini dapat menyajikan konten relevan yang sangat disukai oleh mereka.

Platform data pelanggan (CDP) dapat membantu platform video on-demand menyatukan berbagai sumber data, seperti profil pengguna, riwayat penayangan, dan riwayat pembelian. Hal ini memungkinkan platform untuk membuat gambaran 360 derajat dari setiap pengguna, yang dapat digunakan untuk segmentasi prediktif yang lebih akurat.

Manfaat segmentasi audiens

Ada banyak manfaat dari segmentasi audiens, seperti:

1. Peningkatan penemuan konten: Saat pengguna disajikan konten yang relevan dengan minat mereka, kemungkinan besar mereka akan menemukan konten baru yang akan mereka sukai.
2. Peningkatan keterlibatan: Saat pengguna melihat konten yang mereka minati, mereka cenderung terlibat dengan konten tersebut, seperti menonton, membagikan, atau mengomentarinya.
3. Tingkat konversi yang lebih tinggi: Ketika pengguna ditargetkan dengan konten yang relevan dengan minat mereka, mereka cenderung melakukan konversi, seperti berlangganan saluran, membeli produk, atau mendaftar ke layanan.

Kasus Penggunaan 3: Prediksi Churn dan Strategi Retensi Proaktif

Bagaimana segmentasi prediktif membantu platform video on-demand mengidentifikasi pola dan indikator churn penonton

Bayangkan ini: sebuah platform mengidentifikasi pengguna yang belum menonton apa pun dalam jangka waktu tertentu atau mereka yang menekan tombol “berhenti berlangganan” yang ditakuti. Itu bisa menjadi beberapa petunjuk berguna untuk memprediksi churn.

Jadi, apa yang dilakukan platform video on-demand dengan informasi berharga ini? Ya, mereka menjadi proaktif! Berbekal pengetahuan ini, platform dapat menerapkan strategi retensi untuk membuat penggunanya senang dan terpaku pada layar. Penawaran yang dipersonalisasi, kampanye re-engagement yang tepat waktu, dan rekomendasi konten yang ditargetkan hanyalah beberapa cara mereka menghasilkan keajaiban. Strategi ini dapat mencakup penawaran yang dipersonalisasi, kampanye re-engagement yang tepat waktu, dan rekomendasi konten yang ditargetkan.

• Penawaran yang dipersonalisasi: Platform dapat menggunakan segmentasi prediktif untuk mengidentifikasi pengguna yang mungkin tertarik dengan penawaran tertentu, seperti diskon langganan atau uji coba gratis konten baru.
• Kampanye keterlibatan kembali yang tepat waktu: Platform dapat menggunakan segmentasi prediktif untuk mengidentifikasi pengguna yang belum aktif dalam jangka waktu tertentu. Pengguna ini dapat ditargetkan dengan kampanye re-engagement, seperti pengingat email atau notifikasi push, untuk mendorong mereka kembali ke platform.
• Rekomendasi konten yang ditargetkan: Platform dapat menggunakan segmentasi prediktif untuk mengidentifikasi pengguna yang mungkin tertarik pada konten tertentu. Para pengguna ini dapat direkomendasikan konten yang relevan dengan minat mereka, yang dapat membantu mereka tetap terlibat di platform.

Dampak positif dari prediksi churn

Prediksi churn dan retensi proaktif dapat berdampak signifikan dalam mengurangi churn pelanggan dan meningkatkan loyalitas penonton. Dengan mengidentifikasi pengguna yang kemungkinan akan melakukan churn, platform dapat mengambil langkah untuk mencegah mereka keluar. Hal ini dapat menghemat uang platform dalam biaya akuisisi pelanggan, dan juga dapat membantu mempertahankan pelanggan yang berharga.

Berikut beberapa manfaat tambahan dari prediksi churn dan retensi proaktif:

• Peningkatan pendapatan: Dengan mengurangi churn, platform dapat meningkatkan pendapatannya dengan mempertahankan lebih banyak pelanggan.
• Peningkatan kepuasan pelanggan: Strategi retensi proaktif dapat membantu meningkatkan kepuasan pelanggan dengan menjaga pengguna tetap terlibat dan puas dengan platform.
• Peningkatan loyalitas merek: Dengan menunjukkan bahwa mereka menghargai pelanggannya, platform dapat membangun loyalitas dan mendorong pelanggan untuk terus menggunakan platform tersebut.

Di WebEngage, kami menggunakan analisis RFM untuk memastikan Anda mendapatkan hasil terbaik dari retensi pelanggan. Baca di sini untuk mengetahui caranya.

Kasus Penggunaan 4: Penargetan Iklan dan Pengoptimalan Pendapatan

Bagaimana segmentasi prediktif membantu platform video on-demand dalam mengoptimalkan penargetan iklan

Platform video on-demand menghasilkan sejumlah besar data tentang perilaku pengguna, seperti riwayat penayangan, demografi, dan minat. Data ini dapat digunakan untuk membuat profil detail setiap pengguna, yang kemudian dapat digunakan untuk menargetkan iklan dengan lebih efektif. Segmentasi prediktif adalah alat canggih yang dapat membantu platform video on-demand mengoptimalkan penargetan iklan dengan mengidentifikasi pola perilaku pengguna dan memprediksi iklan mana yang paling mungkin diklik oleh setiap pengguna.

Platform dapat menggunakan informasi ini untuk menayangkan iklan yang dipersonalisasi ke segmen pemirsa tertentu. Hal ini dapat membantu meningkatkan keterlibatan iklan dan pendapatan. Misalnya, sebuah platform dapat menargetkan pengguna yang telah menonton genre konten tertentu dengan iklan produk atau layanan yang terkait dengan genre tersebut.

Pentingnya menyeimbangkan personalisasi iklan dengan privasi dan transparansi pemirsa

Meskipun segmentasi prediktif dapat menjadi alat yang ampuh untuk meningkatkan keterlibatan dan pendapatan iklan, penting untuk menyeimbangkan personalisasi iklan dengan privasi dan transparansi pemirsa. Platform harus selalu memberi pengguna opsi untuk tidak ikut serta dalam iklan yang dipersonalisasi, dan mereka harus memahami dengan jelas bagaimana data mereka digunakan.

Berikut beberapa penggunaan segmentasi prediktif untuk penargetan iklan:

• Peningkatan keterlibatan iklan: Iklan yang dipersonalisasi lebih mungkin diklik oleh pengguna, sehingga dapat meningkatkan keterlibatan iklan.
• Peningkatan kesadaran merek: Iklan yang dipersonalisasi dapat membantu meningkatkan kesadaran merek dengan memperkenalkan produk dan layanan baru yang mungkin mereka minati kepada pengguna.
• Peningkatan kepuasan pelanggan: Pengguna cenderung lebih puas dengan platform yang menyediakan iklan yang relevan.

Berikut beberapa kiat untuk menyeimbangkan personalisasi iklan dengan privasi dan transparansi pemirsa:

• Berikan pengguna opsi untuk tidak ikut serta dalam iklan hasil personalisasi. Hal ini memungkinkan pengguna mengontrol bagaimana data mereka digunakan untuk penargetan iklan.
• Perjelas cara data Anda digunakan. Beri tahu pengguna data apa yang Anda kumpulkan, cara Anda menggunakannya, dan cara mereka mengontrolnya.
• Gunakan personalisasi iklan dengan cara yang bertanggung jawab. Jangan gunakan personalisasi iklan untuk mengeksploitasi pengguna atau menargetkan mereka dengan konten sensitif atau tidak pantas.

Dengan mengikuti tips berikut, Anda dapat menggunakan segmentasi prediktif untuk meningkatkan penargetan dan pendapatan iklan sekaligus melindungi privasi dan transparansi pengguna.

Kasus Penggunaan 5: Produksi Konten dan Keputusan Investasi

Dengan segmentasi prediktif, platform video on-demand mendapatkan keuntungan strategis dalam pembuatan dan akuisisi konten. Dengan menganalisis preferensi dan tren pemirsa, mereka dapat menyesuaikan upaya produksi konten untuk memberikan apa yang paling diinginkan pemirsa. Baik itu genre, tema, atau format tertentu – platform dapat menyelaraskan penawaran konten mereka dengan preferensi audiens mereka.

Selain itu, segmentasi prediktif membantu mengidentifikasi konten yang kemungkinan besar akan berkembang. Dengan mengenali tren dan pola penayangan yang meningkat, platform dapat berinvestasi secara bijak, mengurangi risiko produksi, dan memastikan peluang kesuksesan yang lebih tinggi untuk konten baru.

Merangkul keputusan konten berdasarkan data memberikan banyak manfaat bagi platform video on-demand dan pemirsanya. Dengan memenuhi preferensi pemirsa secara tepat, platform dapat meningkatkan relevansi konten, menawarkan pengalaman menonton yang lebih personal dan memuaskan. Ketika pemirsa menemukan konten yang sesuai dengan selera mereka, mereka cenderung akan tetap berinteraksi dan puas dengan platform tersebut.

Mengurangi risiko produksi merupakan salah satu keunggulan dalam segmentasi prediktif. Berbekal wawasan tentang apa yang terbaik, platform dapat mengoptimalkan investasi konten mereka, memastikan sumber daya diarahkan pada proyek-proyek yang selaras dengan kepentingan audiens mereka.

Kesimpulan

Kesimpulannya, peran segmentasi prediktif dalam dunia platform video on-demand tidak dapat disangkal, seperti yang ditunjukkan oleh lima kasus penggunaan menarik yang dieksplorasi dalam blog ini. Dengan memanfaatkan kekuatan data pengguna, segmentasi prediktif memberdayakan platform untuk menyesuaikan penawaran konten mereka, mengoptimalkan strategi promosi, dan membina hubungan jangka panjang dengan audiens mereka.

Dalam industri media dan hiburan yang bergerak cepat, segmentasi prediktif adalah kunci untuk membuka potensi penuh dari pengalaman yang dipersonalisasi dan keterlibatan pemirsa. Kami mendorong semua platform video on-demand untuk memanfaatkan teknologi transformatif ini untuk mendapatkan keunggulan kompetitif dalam lanskap dinamis saat ini.

Jangan lewatkan kesempatan untuk meningkatkan platform Anda ke tingkat yang lebih tinggi. Ambil langkah berikutnya dan jelajahi kemampuan segmentasi prediktif WebEngage untuk melihat bagaimana WebEngage dapat merevolusi platform video on-demand Anda, meningkatkannya ke tingkat kesuksesan dan kepuasan pengguna yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Pesan demo bersama kami untuk menerapkan segmentasi prediktif dan mendefinisikan ulang cara Anda menghibur, berinteraksi, dan memikat audiens.