2024年10月2日
By Damien器官 Cleeng公司产品营销副总裁
博客

用户数据的力量：为什么许多公司不能有效地应对流失

长期以来，用户流失一直是媒体和娱乐行业面临的一大挑战, 但最近的研究强调了其日益增长的影响. 《百家乐软件》发现46%的美国家庭在去年因成本原因取消了流媒体订阅, 而 Samba电视 44%的人每六个月只使用一到两个平台. 这些统计数据反映了消费者预算的持续紧缩和对取消订阅的抵制减少. 结果是, 像创收和客户终身价值这样的kpi现在处于最前沿, 制定留存策略对提高盈利能力至关重要.

虽然流失率并不新鲜，但重要的是要注意它正在上升

流失率翻了一倍自2019年以来，这让广播公司陷入了疯狂. 这种激增是由多种因素驱动的, 包括大量的平台选择, 竞争对手诱人的促销活动, 观众也经常换台收看自己喜欢的节目. 解决方案是什么?? Data.

为了有效地应对流失，广播公司必须利用其用户数据的潜力

数据分析可以深入了解观众的行为, 首选项, 和习惯, 使广播公司能够预测潜在的流失并实施积极的措施. 然而,最近 Omdia研究只有13%的流媒体服务整合了整个组织的数据, 通常依赖于手工流程. 这表明，流媒体行业在推进用户数据战略以有效解决流失问题方面落后了很多.

以下是三种广播公司可以更好地利用他们的数据来对抗流失的基本方法.

基于统一的基准数据做出决策： 对于大多数OTT平台来说，数据分散在不同的部门或系统中. 这种孤立的方法往往使全面理解客户行为变得困难. 结果是, 团队只关注他们特定的责任领域, 可能会忽视影响员工流失的更广泛趋势.

利用统一数据可以帮助克服这一点，并提供对客户交互的全面理解, 从内容消费到计费和客户支持. 这可以更准确地识别流失驱动因素. 通过将平台流失率与基准进行比较, 这样可以更容易地识别导致客户流失的具体因素. 在一起, 这有助于做出有关内容获取的明智决策, 定价策略, 以及客户保留计划.

例如, 最近遇到技术困难的用户的高流失率可能表明需要改进客户支持.

通过在一个空间中整合所有订阅者数据源, Cleeng的ChurnIQ仪表板使团队能够更容易地获得洞察力，并制定有效的跨平台策略来提高留存率.

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利用有目的的细分 & AI: 利用客户细分和机器学习可以帮助建立更准确和个性化的流失预测模型.

技术可以根据终身价值将客户划分为不同的群体, 参与水平, 满意度评分, 订阅计划, 个人偏好. 机器学习算法可以分析大量的客户数据, 包括搅拌历史, 查看模式, 支付信息, 生命周期阶段, 识别模式并预测未来的行为. 与, 这些模型可以帮助早期识别有风险的客户, 允许主动干预针对特定客户群的留存工作. 例如, 你可以给那些接近合同到期但显示出粘性下降迹象的高价值客户提供折扣.

Cleeng的全新人工智能助手使用生成式人工智能，可以立即向广播公司提供所需的答案.

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确定可行的机会并实施有针对性的干预措施:
收集和分析用户旅程的各个阶段的数据——比如注册, 试用, 升级, 生产, “赢回”可以识别出高影响力的群体, 包括那些容易流失或可能对个性化报价做出积极反应的人.

通过将这些数据与参与工具相结合，并动态、及时地执行有针对性的干预措施, 你可以减少用户流失，提高用户留存率. 例如, 您可以设置动态触发器，根据个别客户的行为自动提供相关的促销或内容推荐. 另外, 你可以使用A/B测试来试验不同的留存策略，找出最有效的方法.

这种方式, 通过数据OTT平台，您可以提供个性化体验，并在订阅过程中提高客户保留率.

底线：持久的用户关系是SVOD成功的关键

如果盈利能力是你关注的焦点，你就不能忽视留存率. 遵循战略方针, 利用数据分析和支持性工具包可以减少用户流失，并与用户建立持久的关系.

Cleeng通过其SRM®套件提供全面的订户管理和保留视角. 你可以利用它来巩固你的旅程, 从多个角度探索它, 并根据发现采取行动. 具体来说，ChurnIQ是一个典型的例子，说明如何使用订户数据来对抗流失. 它预测客户流失的准确率高达95%, 考虑到一些警告信号，比如观看模式的变化, 减少接触, 或者是支付行为的转变. 最新的ChurnIQ升级： ChurnIQ工作室, ChurnIQ AI-ssistant 将个性化报告与即时人工智能洞察相结合，使广播公司能够迅速识别有风险的用户，并实施有针对性的保留策略.

[编者注：这是来自 Cleeng. 流媒体接受供应商署名完全基于它们对我们读者的价值.]