壹間學校文章-大數據和分析工具如何徹底改變 OTT 世界

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今日看不同領域的商業分析師 Prashant Pansare 解說 OTT 世界正處於顧客時代,OTT 經營者能如何應變

 

前言

應變 ①:了解顧客為何流失

應變 ②:以個人化推薦跨越內容鴻溝  

應變 ③:分析用戶行為,改善顧客體驗 

小結:從過去案例學習

前言

OTT 產業藉著提供豐富的內容達到當今的普及率。然而時至今日,光是豐富的內容已經不夠了。「個人化」在串流服務的核心中,佔有愈發重要的地位。傳統的廣播媒體公司正投入OTT 服務,隨著市場成熟,競爭也益趨激烈。挑戰諸如:  

 – 顧客流失是 OTT 產業的一大挑戰  

 – 基於客戶群,確保最高的顧客生命週期價值(註:每個用戶在未來可能為該服務帶來的收益總和)相當困難   

– 愈來愈多競爭者進入市場,OTT 服務提供者必須想辦法,讓用戶在初次體驗後繼續使用服務,甚至變成忠實用戶   

我們正身在屬於顧客的時代,優質 OTT 服務的關鍵,始於對顧客的了解,並即時回應他們的需求,無論是關於內容、使用者體驗或企業模式的需求。    

OTT經營者必須審視大數據及分析工具,學習顧客的行為並管理企業規則。

應變 ①:了解顧客為何流失

今日的 OTT 收視戶享有過多選擇,市場亦趨飽和。OTT 服務為了保持營利,必須解決顧客流失的問題。   

對大多數的 OTT 服務來說,一旦開業就必須掙扎求生。競爭者愈來愈多,獲取顧客也變得愈發昂貴、愈發具挑戰性。然而,大數據及分析工具藉由提供詳細的顧客流失分析(例如:哪些客戶最有可能在下個月流失?),可以讓競爭變得較公平。   

大數據分析工具使得OTT業者能夠整合不同的數據組,並發展全方位的顧客視角。OTT業者可以採用更精確的顧客流失預測模式,可以利用實時與歷史數據、用戶數據與用戶行為,以及其他相關數據,找出高流失風險的顧客群。他們也可以具體洞察顧客流失的主要原因,並主動採取措施解決問題。   

應變 ②:以個人化推薦跨越內容鴻溝 

OTT 收視戶對內容的要求是個人化、具關聯性、與背景相應的。現在幾乎每兩周就有新的串流作品上線,創造出空前的大量內容。推薦系統需要加強個人化,才能帶給用戶合適的內容。   

深度大數據分析幫助 OTT 經營者深入洞察其用戶。得知哪種類型的內容有高度需求、收視戶在一天中的哪個時段收看何種內容、用戶在何時暫停、他們跳過哪些部分。 根據這些數據,OTT 經營者能夠在內容傳播上做出合理決策。   

應變 ③:分析用戶行為,改善顧客體驗

OTT 經營者若想爭取全球觀眾,理解特定地區用戶行為的細微差異、及深入了解受眾特徵和平台基礎架構,變得十分必要。除此之外,改善顧客體驗亦非常關鍵。

在深刻洞察所有影響顧客體驗的影響因素上,大數據及分析工具扮演重要角色。藉由分析工具,OTT 經營者能找出影響用戶投入的因素,做出明智的營運決策。   

分析用戶行為讓 OTT 經營者可以精確描繪出收視戶的特徵,並應用在程式的選擇、行銷的效用、可能的交叉銷售(註:向已經購買某公司產品的顧客出售其他產品)、向上銷售(註:說服顧客購買更高端的產品,創造更多利潤)的機會等方面,使得用戶感到更加與己攸關。  

結語

藉由更精準、更個人化的推薦系統,大數據和分析工具令 OTT 世界徹底改觀。它們可以根據用戶偏好,使廣告變得更有針對性。它們也可以較精確地預測出最有利的下一波促銷,並有助交叉銷售及向上銷售。   

 OTT業者的優勢在於他們坐擁數據金山。但正如哈佛教授Gary King所說:「大數據不在於數據,而在於分析。」知道如何讓數據有用、如何正確分析,幫助OTT業者設計更好的方法提升顧客滿意度、留住用戶並提高獲利。

原文連結:How Big Data and Analytics Can Transform the World of OTT

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