Casos de uso de medios y entretenimiento
Los medios de comunicación y las organizaciones de entretenimiento utilizan Adobe Experience Platform para unificar los datos de audiencia de las plataformas de streaming, las bibliotecas de contenido y las cuentas de suscriptor en una sola vista de cada espectador u oyente. Esta base permite la detección de contenido personalizado, la retención proactiva de suscriptores y las estrategias de participación que mantienen a las audiencias regresando para obtener más información.
Motor de recomendación de contenido
Proporcione recomendaciones de contenido personalizadas, incluidas películas, programas de TV, música y artículos, en función del historial de visualización y escucha, las preferencias y un comportamiento similar del usuario. Cuando las audiencias ven contenido adaptado a sus intereses, pasan más tiempo explorando el catálogo y descubriendo títulos que de otra manera se habrían perdido.
Impacto empresarial
Las organizaciones que implementan motores de recomendación de contenido personalizados ven una participación de contenido mejorada y un aumento significativo en el tiempo total de visualización o escucha por usuario.
Cómo implementar
Usar el patrón Behavioral Recommendations. Este enfoque utiliza modelos de recomendación impulsados por IA que aprenden continuamente de las interacciones de audiencia para mostrar el contenido más relevante para cada individuo. Este es el patrón correcto cuando el conjunto de elementos es grande y cambia continuamente (catálogos de contenido) y la selección está impulsada por la afinidad de comportamiento aprendida al ver el historial, en lugar de un conjunto limitado de ofertas gobernadas por reglas de elegibilidad.
Consideraciones técnicas
- Los metadatos del catálogo de contenido, como género, elenco, director, etiquetas de estado de ánimo y clasificaciones de contenido, deben ingerirse y mantenerse actualizados para garantizar que las recomendaciones reflejen la amplia gama de títulos disponibles.
- Las señales de visualización y escucha deben fluir en tiempo casi real para que las recomendaciones se actualicen en una sola sesión de navegación a medida que un usuario ve u omite el contenido.
- Los modelos de recomendación requieren una estrategia de inicio en frío para los nuevos suscriptores que carecen de historial de visualización, que generalmente regresan a contenidos de tendencias, editoriales o regionales populares.
- Las ventanas de disponibilidad y licencias de contenido deben tenerse en cuenta en la lógica de recomendación para que los usuarios nunca sean títulos recomendados que no estén disponibles en su región o que se hayan eliminado del catálogo.
Prevención de cancelación de suscripción
Identifique a los suscriptores que corren el riesgo de cancelarse y envíeles recomendaciones de contenido personalizado, ofertas y campañas de retención. La retención de los suscriptores existentes es mucho más rentable que la adquisición de nuevos suscriptores, y la divulgación proactiva en el momento adecuado puede evitar una parte significativa de las cancelaciones.
Impacto empresarial
Los programas eficaces de prevención de pérdida ofrecen reducciones significativas en la pérdida de suscriptores, protegen los ingresos recurrentes y mejoran el valor a largo plazo de la duración de la audiencia.
Cómo implementar
Usar el patrón Cross-Channel Recorrido with Decisioning. Este método combina la orquestación de recorridos con la toma de decisiones en tiempo real para seleccionar la mejor oferta de retención o recomendación de contenido para cada suscriptor en riesgo de todos los canales. Este es el patrón correcto cuando el recorrido debe coordinar la entrega a través de los canales para evitar ofertas de retención duplicadas y cuando la selección de ofertas requiere reglas de elegibilidad basadas en el valor del suscriptor y el nivel de riesgo: la orquestación de varios pasos por sí sola no proporciona el nivel de toma de decisiones en tiempo real necesario.
Consideraciones técnicas
- La puntuación de riesgo de pérdida debe incorporar señales de participación como la disminución del tiempo de reloj, la reducción de la frecuencia de inicio de sesión y las caídas de finalización de contenido para identificar a los suscriptores en riesgo antes de que lleguen a la página de cancelación.
- Las ofertas de retención deben clasificarse según el valor del suscriptor y el nivel de riesgo, que va desde los aspectos destacados del contenido personalizado hasta las extensiones del plan con descuento, para equilibrar la protección de los ingresos con el impacto del margen.
- El recorrido debe suprimir los mensajes de retención para los suscriptores que ya hayan renovado o actualizado, lo que requiere una integración en tiempo real con el sistema de facturación de suscripciones.
- Journey Optimizer las reglas de toma de decisiones deben tener en cuenta el tipo de plan, el ejercicio y el historial de canje de ofertas anteriores del suscriptor para evitar presentar ofertas que se sientan genéricas o repetitivas.
Notificaciones de nueva versión de contenido
Notificar a los suscriptores sobre nuevas versiones de contenido que coincidan con sus preferencias y el historial de visualización. Las notificaciones oportunas sobre contenido nuevo impulsan la participación inmediata y recuerdan a los suscriptores el valor continuo de su suscripción.
Impacto empresarial
Las notificaciones personalizadas de la versión mejoran la participación de nuevo contenido en la primera semana de lanzamiento, lo que acelera el número de visualizaciones y aumenta las métricas de rendimiento del contenido.
Cómo implementar
Usar el patrón Mensajería activada por eventos. Este método responde a los eventos de lanzamiento de contenido, comparando los nuevos títulos con los perfiles de preferencias del suscriptor para enviar notificaciones oportunas y relevantes. Este es el patrón correcto cuando el déclencheur es un evento del sistema (publicación de contenido) en lugar de una conducta del cliente, y la comunicación necesaria es inmediata y reactiva en lugar de una secuencia de nutrición sostenida.
Consideraciones técnicas
- Los calendarios de publicación de contenido deben integrarse para que las notificaciones se puedan programar o activar en el momento en que los nuevos títulos estén disponibles, lo que evita alertas prematuras para contenido que aún no es accesible.
- La coincidencia de preferencias del suscriptor debe tener en cuenta varias dimensiones, incluida la afinidad de género, actores o directores favoritos, series vistas anteriormente e intereses de la franquicia, para garantizar que las notificaciones se sientan personalmente relevantes.
- El volumen de notificaciones debe administrarse cuidadosamente mediante la restricción de frecuencia para evitar que los suscriptores se sientan abrumados durante períodos de publicaciones de contenido pesadas.
- La zona horaria y los datos del hábito de visualización deben informar el momento de la entrega para que las notificaciones lleguen cuando sea más probable que cada suscriptor se involucre, en lugar de en una sola hora de envío global.
Experiencia personalizada en página de inicio
Personalice de forma dinámica las páginas de inicio y de detección de contenido para mostrar primero el contenido más relevante en función del perfil y el comportamiento de cada usuario. Cuando los espectadores ven el contenido alineado con sus gustos inmediatamente al abrir la aplicación, se relacionan más rápido y exploran más tiempo.
Impacto empresarial
Las experiencias personalizadas de página de inicio mejoran la participación en la página principal y mejoran significativamente la detección de contenido, especialmente para plataformas con bibliotecas de contenido grandes y en crecimiento.
Cómo implementar
Usar el patrón Behavioral Recommendations. Este método utiliza estrategias de selección y modelos de clasificación para reordenar las filas de contenido y los títulos destacados de la página principal en función del perfil de cada visitante y del comportamiento en tiempo real. Este es el patrón correcto cuando el conjunto de elementos es grande y cambia continuamente, y la selección se basa en la afinidad de comportamiento para clasificar filas de contenido de forma dinámica, en lugar de un conjunto depurado estático o una personalización simple basada en atributos.
Consideraciones técnicas
- La personalización de la página principal debe ejecutarse con la rapidez suficiente para evitar retrasos de carga percibidos; la toma de decisiones basada en Edge o el procesamiento del lado del servidor suelen ser necesarios para satisfacer las expectativas de tiempo de respuesta de menos de segundo.
- La lógica de personalización debe combinar las preferencias individuales con las prioridades editoriales y promocionales, lo que garantiza que las versiones de tipoles, el contenido estacional y los títulos promocionados por los socios sigan recibiendo la visibilidad adecuada.
- Las estrategias de fila de contenido, como "Seguir viendo", "Porque has visto" y "Tendencia ahora", requieren entradas de datos distintas y una lógica de clasificación que deben organizarse en un diseño de página coherente.
- Experience Platform La implementación de Web SDK debe capturar las interacciones de la página principal, incluidos los desplazamientos de fila, los clics en mosaico y el comportamiento al pasar el ratón por encima, para refinar continuamente los modelos de clasificación.
Recordatorios de lista de observación y favoritos
Envíe recordatorios a los usuarios sobre el contenido de su lista de observación que aún no han visto, junto con recomendaciones personalizadas para títulos similares. Las listas de observación representan señales de intención potentes y los recordatorios suaves pueden convertir esa intención en una visualización real.
Impacto empresarial
Los programas de recordatorio de listas de observación mejoran las tasas de finalización de las listas de observación, convirtiendo la intención guardada en participación activa y aumentando el uso general de la plataforma.
Cómo implementar
Usar el patrón Mensajería activada por eventos. Este método déclencheur los recordatorios en función de las señales de actividad e inactividad de la lista de observación, y envía avisos puntuales cuando el contenido se ha guardado, pero aún no se ha iniciado. Este es el patrón correcto cuando una señal de comportamiento discreta (inactividad de la lista de observación) es el déclencheur y la respuesta requerida es un mensaje único y con distinción de tiempo, en lugar de una secuencia de varios pasos o un flujo de recomendaciones continuo.
Consideraciones técnicas
- El tiempo de los recordatorios debe calibrarse en función del tiempo que el contenido haya estado en la lista de observación y de si el usuario ha estado activo en la plataforma recientemente, lo que evita los recordatorios durante los períodos de participación intensa cuando son innecesarios.
- Los datos de las listas de observación deben sincronizarse entre dispositivos en tiempo real para que el título añadido en dispositivos móviles se refleje inmediatamente en los cálculos de idoneidad del recordatorio y no se duplique entre plataformas.
- Los recordatorios deben resaltar detalles contextuales como las ventanas de disponibilidad que caducan o las nuevas temporadas de series guardadas para crear una urgencia natural sin sentirse presionado.
- El contenido que se haya eliminado del catálogo o que ya no esté disponible en la región del suscriptor debe excluirse automáticamente de los mensajes de recordatorio y reemplazarse por recomendaciones alternativas.
Campañas de conversión de prueba gratuita
Fomente la participación de usuarios de prueba gratuita con recomendaciones y ofertas de contenido personalizadas para fomentar la conversión de suscripciones antes de que finalice el periodo de prueba. La ventana de prueba es una oportunidad crítica para demostrar el valor suficiente que los usuarios están dispuestos a pagar, y un recorrido de conversión estructurado supera significativamente a un único recordatorio de fin de prueba.
Impacto empresarial
Las campañas de conversión de prueba bien diseñadas ofrecen mejoras significativas en las tasas de conversión de prueba a pago, lo que aumenta directamente la eficiencia de adquisición de los suscriptores y reduce el coste por adquisición.
Cómo implementar
Usar el patrón Recorrido orquestado de varios pasos. Este recorrido de nutrición multitáctil guía a los usuarios de prueba a través de una secuencia de mensajes de conversión, demostración de valor y detección de contenido, adaptándose en función de su participación durante toda la prueba. Este es el patrón correcto cuando el caso de uso requiere un flujo secuenciado de varios mensajes a lo largo de días con ramificación condicional basada en eventos de participación y en el tiempo de prueba restante: un solo mensaje activado no puede dar cabida a la lógica de dependencia entre pasos o a la necesidad de ajustes de cadencia.
Consideraciones técnicas
- El recorrido debe rastrear las fechas de inicio y finalización de la prueba con precisión, con una lógica de ramificación que ajuste la cadencia de la mensajería en función de los días de prueba restantes y los niveles de participación observados.
- Las recomendaciones de contenido dentro del recorrido deben priorizar los títulos más atractivos y exclusivos de la plataforma para maximizar el valor percibido de una suscripción de pago durante la ventana de prueba limitada.
- Los usuarios que realizan la conversión antes de que finalice la prueba deben moverse automáticamente del recorrido de conversión a un nuevo flujo de bienvenida de suscriptor, lo que impide que los mensajes sigan centrados en la prueba.
- Journey Optimizer las condiciones de recorrido deben tener en cuenta el tipo de plan de prueba, el origen de referencia y el uso del dispositivo para adaptar el método de conversión a los distintos segmentos de audiencia.
Recordatorios de visualización de eventos activos
Notificar a los usuarios sobre próximos eventos en directo, juegos deportivos o estrenos que coincidan con sus intereses y el historial de visualización. El contenido en directo impulsa la visualización de citas que fortalece los hábitos de los suscriptores y los recordatorios oportunos garantizan que las audiencias no se pierdan los eventos que les interesan.
Impacto empresarial
Los recordatorios personalizados de eventos en directo mejoran la visualización de eventos en directo, lo que maximiza la audiencia para una programación en tiempo real de alto valor.
Cómo implementar
Usar el patrón Mensajería activada por eventos. Este método déclencheur las notificaciones en función de los datos de programación de eventos, haciendo coincidir los próximos eventos con los perfiles de interés de los suscriptores para enviar recordatorios oportunos. Este es el patrón correcto cuando el déclencheur es un evento del sistema (programación de eventos) en lugar de una conducta del cliente, y la comunicación requerida es inmediata y está sujeta a un tiempo en lugar de una secuencia de nutrición sostenida.
Consideraciones técnicas
- Los datos de programación de eventos, incluyendo las horas de inicio, los equipos participantes o el talento, y los detalles de difusión, deben ingerirse desde los sistemas de programación y mantenerse actualizados para gestionar cambios o cancelaciones de programación de última hora.
- La hora de entrega del recordatorio debe tener en cuenta los husos horarios y los tiempos de espera previos al evento habituales; se olvida un recordatorio enviado demasiado pronto, mientras que uno enviado demasiado tarde omite el inicio.
- La coincidencia de intereses debe incorporar preferencias explícitas, como equipos o géneros favoritos, y señales implícitas, como patrones de visualización de eventos en directo anteriores, para identificar eventos relevantes para cada suscriptor.
- La coordinación de notificaciones entre varios dispositivos es importante para que un suscriptor no reciba recordatorios redundantes en su teléfono, tableta y TV inteligente simultáneamente.
Generación de listas de reproducción personalizadas
Genere y actualice automáticamente listas de reproducción personalizadas basadas en el historial de escucha, las preferencias y los indicadores de estado de ánimo de cada usuario. Las listas de reproducción seleccionadas reducen el esfuerzo de selección de contenido y mantienen a los oyentes comprometidos durante sesiones más largas.
Impacto empresarial
La generación personalizada de listas de reproducción mejora la participación en la lista de reproducción y amplía significativamente la duración promedio de la sesión de escucha, fortaleciendo los hábitos diarios de uso de la plataforma.
Cómo implementar
Usar el patrón Behavioral Recommendations. Este enfoque utiliza modelos impulsados por IA que analizan los patrones de escucha, el comportamiento de omisión y las señales contextuales para generar y actualizar listas de reproducción adaptadas a cada usuario. Este es el patrón correcto cuando el conjunto de elementos es grande y cambia continuamente, y la selección está impulsada por la afinidad de comportamiento de la historia de la escucha y las señales de estado de ánimo, en lugar de un conjunto limitado de listas de reproducción regidas por reglas editoriales.
Consideraciones técnicas
- Los metadatos del catálogo de música, incluidos el tempo, el género, las etiquetas de estado de ánimo, las relaciones con los artistas y las funciones de audio, deben etiquetarse cuidadosamente para permitir una depuración de las listas de reproducción con matices que vaya más allá de la simple coincidencia de géneros.
- La frecuencia de actualización de la lista de reproducción debe equilibrar la frescura con la familiaridad; los oyentes esperan nuevos descubrimientos, pero también desean volver a visitar los favoritos, por lo que los modelos deben combinar la exploración con la comodidad.
- Las señales contextuales como la hora del día, el día de la semana y el dispositivo de escucha pueden informar el estado de ánimo y el nivel de energía de la lista de reproducción, creando listas de reproducción que se sientan apropiadas para el momento.
- Los datos de comportamiento de Experience Platform deben capturar eventos de escucha granulares, incluidos saltos, reproducciones, guardados y duración de la sesión, a fin de perfeccionar continuamente los modelos de recomendación.
Sincronización de contenido entre plataformas
Ofrezca una experiencia de contenido perfecta en todos los dispositivos sincronizando el historial de visualización, las preferencias y las recomendaciones en tiempo real. Los espectadores esperan pausar en un dispositivo y reanudar en otro sin perder su lugar, y una experiencia coherente en todas las plataformas refuerza los hábitos de uso diarios.
Impacto empresarial
La sincronización de contenido entre plataformas mejora la participación entre dispositivos y reduce de forma significativa la fricción que puede provocar el abandono de la sesión cuando los usuarios cambian entre dispositivos.
Cómo implementar
Usar el patrón Personalization de aplicaciones/web de visitantes conocidos. Este método personaliza la experiencia de los usuarios identificados en todas las plataformas web y de aplicación, lo que garantiza un estado de contenido y recomendaciones coherentes independientemente del dispositivo. Este es el patrón correcto cuando la personalización está impulsada por atributos de perfil (identidad entre dispositivos, estado de progreso de observación) y pertenencia a segmentos, en lugar de un modelo de afinidad de comportamiento o una secuencia de orquestación de recorrido.
Consideraciones técnicas
- La resolución de identidad entre dispositivos debe vincular de forma fiable las sesiones de usuario entre televisores inteligentes, aplicaciones móviles, tabletas y exploradores web para mantener un único perfil unificado para cada suscriptor.
- Los datos de progreso del reloj, incluida la posición exacta de la reproducción, el estado de finalización del episodio y las preferencias de subtítulos o pistas de audio, se deben sincronizar con una latencia mínima para ofrecer una experiencia de reanudación sin problemas.
- Los modelos de recomendación deben tener en cuenta el contexto del dispositivo, ya que las preferencias de contenido pueden diferir entre una sesión de trayecto móvil y una sesión de sala de estar por la noche en una pantalla grande.
- Real-Time Customer Data Platform directivas de combinación de perfiles deben configurarse para controlar sesiones simultáneas en varios dispositivos sin crear actualizaciones de estado en conflicto.
Compartir en redes sociales Personalization
Personalice los indicadores y las recomendaciones de uso compartido en redes sociales en función de las conexiones sociales y las preferencias de contenido de cada usuario. Hacer que sea fácil y atractivo para los espectadores compartir lo que aman convierte a los suscriptores satisfechos en defensores orgánicos que impulsan la concienciación y la adquisición.
Impacto empresarial
Los indicadores de intercambio social personalizados logran mejores tasas de intercambio social, amplificando el alcance orgánico y reduciendo los costos de adquisición pagados.
Cómo implementar
Usar el patrón Personalization de aplicaciones/web de visitantes conocidos. Este método personaliza las experiencias de uso compartido en la aplicación para usuarios identificados, y muestra mensajes de uso compartido relevantes para el contexto en función de las preferencias y los patrones de participación del usuario. Este es el patrón correcto cuando la personalización se basa en atributos de perfil y contexto de participación conocido en lugar de en un modelo de afinidad de comportamiento. El objetivo es mejorar la experiencia en el momento sin orquestar una secuencia de recorrido.
Consideraciones técnicas
- Compartir mensajes debe activarse en momentos naturales de deleite, como completar una serie atractiva o descubrir a un nuevo artista favorito, en lugar de a intervalos arbitrarios que se sientan intrusivos.
- Los mensajes y las imágenes para compartir rellenados previamente deben generarse dinámicamente en función del contenido específico que se comparte, incluidas las miniaturas, las descripciones y los vínculos profundos adecuados que devuelvan a los destinatarios a la plataforma.
- Los controles de privacidad deben garantizar que la actividad de visualización solo se comparta cuando el usuario inicie explícitamente el uso compartido; el uso compartido pasivo o automático del historial de visualización sin consentimiento puede dañar la confianza.
- La integración de Social Platform debe cumplir con las políticas de uso compartido de cada red y gestionar la autenticación, los límites de velocidad y los requisitos de formato de contenido para plataformas como Instagram, TikTok y X.
Ampliación de venta de funciones Premium
Identifique a los usuarios que se beneficiarían de las funciones avanzadas y presenten ofertas de ampliación de venta personalizadas en función de sus patrones de uso. La mensajería de ampliación de venta dirigida a usuarios que ya muestran comportamientos alineados con el valor premium es mucho más eficaz que las campañas de actualización generales.
Impacto empresarial
Las campañas personalizadas de ampliación de ventas de Premium impulsan la adopción mejorada de funciones de Premium, aumentando los ingresos promedio por usuario y al mismo tiempo ofreciendo funciones que coinciden genuinamente con las necesidades de los suscriptores.
Cómo implementar
Usar el patrón Offer Decisioning. Este enfoque utiliza una lógica de decisión centralizada para evaluar los patrones de uso de cada suscriptor y seleccionar la oferta Premium más relevante en el momento adecuado. Este es el patrón correcto cuando la selección de ofertas debe tener en cuenta las restricciones del patrón de uso y las reglas de elegibilidad del nivel Premium, restricciones que requieren una lógica de toma de decisiones regida en lugar de una clasificación de afinidad de comportamiento por sí sola.
Consideraciones técnicas
- El análisis del patrón de uso debe identificar comportamientos específicos que indiquen una preparación premium, como el uso frecuente de funciones disponibles de forma limitada en el plan básico, el uso de varios dispositivos o el alto volumen de consumo de contenido.
- La presentación de la oferta debe resaltar los beneficios premium específicos más relevantes para el comportamiento de cada usuario en lugar de enumerar todas las funciones premium de forma genérica; un usuario que descarga contenido con frecuencia debe ver la visualización sin conexión enfatizada.
- El tiempo de ampliación de venta debería evitar momentos de frustración, como inmediatamente después de un bloqueo de Paywall, y en su lugar aprovechar los momentos de participación positiva cuando el suscriptor es más receptivo.
- Journey Optimizer las reglas de toma de decisiones deben coordinar las ofertas de ampliación de venta en los mensajes en la aplicación, el correo electrónico y las notificaciones push para presentar una oferta coherente sin saturar al suscriptor en los distintos canales.
Campañas de finalización de contenido
Recuerde a los usuarios que terminen de ver o escuchar el contenido que iniciaron pero que no completaron, acompañado de recomendaciones personalizadas sobre qué disfrutar a continuación. El contenido incompleto representa una participación no realizada y un ligero empujón a menudo convierte una sesión abandonada en una experiencia completada.
Impacto empresarial
Las campañas de finalización de contenido mejoran las tasas de finalización de contenido, lo que aumenta el tiempo total de participación y refuerza la percepción del suscriptor sobre el valor de la plataforma.
Cómo implementar
Usar el patrón Mensajería activada por eventos. Este método déclencheur los recordatorios en función de los eventos de abandono de contenido, y envía mensajes puntuales cuando un usuario se ha pausado parcialmente a través de un título y no ha regresado dentro de una ventana definida. Este es el patrón correcto cuando una señal de comportamiento discreta (abandono de contenido) es el déclencheur y la respuesta requerida es un mensaje único, con distinción de tiempo y contexto, en lugar de un recorrido de varios pasos o una selección de oferta dinámica.
Consideraciones técnicas
- Los umbrales de abandono deben calibrarse por tipo de contenido; una película en pausa al 80% es una fuerte candidata a la finalización, mientras que un podcast detenido después de dos minutos puede indicar desinterés en lugar de interrumpir la escucha.
- Los mensajes de recordatorio deben incluir el título de contenido específico, una miniatura visual y un vínculo profundo directo que reanude la reproducción en el punto exacto en el que el usuario lo dejó.
- La restricción de frecuencia debe evitar recordatorios excesivos para los usuarios que toman muestras del contenido de forma rutinaria sin terminar; los empujones repetidos para el contenido que un usuario ha elegido abandonar pueden resultar intrusivos.
- La disponibilidad del contenido debe verificarse en el momento de la entrega, ya que los títulos pueden salir de la plataforma o cambiar las regiones de disponibilidad entre el evento de abandono y la entrega del recordatorio.
Controlador de cancelación de suscriptor y análisis de participación de contenido
Identifique qué patrones de consumo de contenido, cambios de frecuencia de participación y comportamientos de interacción del catálogo preceden a la cancelación de suscriptores y mida cómo varía la afinidad del contenido entre segmentos de suscriptores y cohortes de adquisición. Las empresas de streaming y publicación que no pueden conectar el comportamiento del contenido para producir resultados toman decisiones de inversión en contenido basadas en recuentos de vistas agregados en lugar de impacto en la retención.
Impacto empresarial
La correlación de patrones de participación de contenido con los resultados de retención de suscriptores proporciona a los equipos de marketing, estrategia de contenido y producto una base fáctica para priorizar las inversiones en catálogos y diseñar campañas de renovación de participación en torno a los comportamientos que realmente mantienen las suscripciones.
Cómo implementar
Usar el patrón Customer Analytics y Insight Generation. Este método conecta los datos de eventos de streaming, los metadatos de contenido, los registros del ciclo vital de suscripción y el historial de interacciones de campañas con Customer Journey Analytics, donde el análisis de retención de cohortes mide cómo se correlaciona la afinidad del contenido con la tenencia del suscriptor y el análisis de abandonos identifica los patrones de abandonos de participación que preceden a la cancelación. Este es el patrón correcto cuando el objetivo es comprender los impulsores de comportamiento de la pérdida y el rendimiento del contenido, en lugar de activar un mensaje de recuperación o activar una audiencia de riesgo de pérdida para la supresión.
Consideraciones técnicas
- Los eventos de consumo de contenido deben incluir identificadores de contenido y metadatos de nivel de sesión (eventos de inicio, pausa, finalización y omisión) para que se pueda medir la profundidad de la participación más allá de los recuentos de reproducción sin procesar en CJA.
- Los eventos de ciclo vital de suscripción, incluidos el inicio de prueba, la conversión, los errores de pago, la reducción de categoría y la cancelación, deben ingerirse como eventos discretos con marcas de tiempo precisas para que los intervalos de comportamiento antes de la cancelación se puedan definir con precisión en los filtros de CJA.
- Los atributos del catálogo de contenido, como el género, el formato, la asociación de series y la actualización de la versión, deben estar disponibles como un conjunto de datos de consulta en la conexión de CJA para que el análisis de participación de contenido se pueda desglosar por dimensión de catálogo en lugar de requerir un análisis en el nivel de título individual.
- El análisis de cohorte que compara curvas de retención por canal de adquisición y contenido original visualizado requiere que tanto el origen de adquisición como el contenido visualizado por primera vez se capturen como dimensiones de perfil o de primer evento, disponibles para la definición de cohorte en CJA.