Convierte el comportamiento de los visitantes en una interacción más inteligente, una mayor fidelidad y un mayor valor a lo largo del ciclo de vida.
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Para una empresa de servicios OTT, conseguir que un espectador se suscriba es solo el principio.
El mayor reto consiste en ofrecer a ese suscriptor suficiente valor para que siga viendo el contenido, vuelva a visitar la plataforma y renueve su suscripción.
A medida que se amplían los catálogos de streaming, los espectadores tienen más opciones que nunca. Una plataforma puede tener cientos o miles de títulos disponibles, pero un catálogo amplio no garantiza automáticamente una mejor experiencia de visionado. Si los suscriptores no pueden encontrar rápidamente algo que les interese, el interés puede disminuir incluso cuando la plataforma cuenta con abundante contenido de calidad.
Aquí es donde personalización predictiva en OTT cobra importancia.
En lugar de limitarse a mostrar a los espectadores contenidos basados en lo que han visto anteriormente, la personalización predictiva utiliza señales de comportamiento para anticipar lo que podrían querer ver a continuación. Cuando se combina con metadatos automatizados y la predicción de la pérdida de clientes, puede ayudar a las empresas de OTT a conectar tres áreas que a menudo se gestionan por separado:
Contenido → Comportamiento de los espectadores → Retención
El resultado es una experiencia OTT más ágil que puede ayudar a las empresas a mejorar el descubrimiento de contenidos, reducir la carga de trabajo operativo e identificar a los suscriptores que puedan estar perdiendo interés.
La personalización predictiva en OTT consiste en utilizar el comportamiento de los espectadores, la información sobre los contenidos y los modelos predictivos para anticipar qué es lo que podría interesar a un suscriptor concreto a continuación.
La personalización tradicional suele responder:
¿Qué ha visto este espectador?
La personalización predictiva plantea las siguientes preguntas:
Teniendo en cuenta el comportamiento reciente de este usuario, ¿qué es lo más probable que quiera a continuación?
Esa diferencia es importante.
Es posible que un suscriptor suela ver documentales, pero de repente empiece a ver deportes en directo. Otro espectador puede que vea con frecuencia una serie concreta, pero que empiece a dejar de ver los episodios a mitad.
Un sistema de personalización que se base en gran medida en las preferencias históricas podría seguir tratando a ambos espectadores de la misma manera.
Un sistema predictivo es capaz de detectar que el comportamiento está cambiando.
Las señales pueden incluir:
Historial de visualizaciones
Duración de la visualización
Índices de finalización
Actividad de búsqueda
Incorporaciones a la lista de seguimiento
Frecuencia de las sesiones
Categorías de contenido
Uso del dispositivo
Hora del día
Actividad de suscripción
Compromiso reciente
Interacción con el contenido recomendado
El objetivo no es predecir cada acción a la perfección.
El objetivo es utilizar las señales disponibles para que la próxima interacción con la plataforma resulte más relevante.
La cantidad de contenidos a disposición de los espectadores sigue aumentando, mientras que la atención de estos sigue siendo limitada.
Esto plantea un problema de detección.
Un suscriptor no quiere tener que revisar todo el catálogo cada vez que abre una aplicación OTT. Quiere que la plataforma le ayude a encontrar rápidamente algo que merezca la pena ver.
Por eso, la personalización es una parte importante de la experiencia visual.
Pero la personalización también tiene una dimensión empresarial.
Una experiencia más relevante podría contribuir a:
Mayor implicación
Sesiones más frecuentes
Mayor consumo de contenidos
Un mejor aprovechamiento del catálogo de contenidos
Mayor satisfacción de los abonados
Mayor retención
Por eso, la personalización en las plataformas OTT no debería considerarse únicamente una función de la página de inicio.
Puede formar parte del ciclo de vida más amplio del suscriptor.
Ambos conceptos se solapan, pero no son idénticos.
Recomendaciones tradicionales | Personalización predictiva en OTT |
Se centra en gran medida en lo que se ha visto anteriormente | Considera la posibilidad de cambiar los patrones de comportamiento |
A menudo tiene en cuenta las preferencias conocidas | Intentos de anticipar los intereses futuros |
Recomienda principalmente contenidos | Puede respaldar decisiones más amplias en materia de participación |
Puede basarse en segmentos de audiencia estáticos | Se adapta al comportamiento de cada persona |
Los datos históricos tienen una gran influencia | Las señales recientes pueden cobrar mayor importancia |
Pensemos en un suscriptor que ve series policíacas todas las semanas.
Es posible que la personalización tradicional siga recomendando series policíacas.
La personalización predictiva puede detectar que el suscriptor ha empezado recientemente a ver documentales sobre investigaciones del mundo real.
La plataforma puede responder proponiendo documentales relevantes que se ajusten a las preferencias del usuario.
Esto permite ofrecer una experiencia más flexible sin renunciar por completo a lo que ya le gusta al espectador.
La personalización depende de que se comprendan dos cosas:
Quién es el espectador y Qué incluye el contenido.
El comportamiento de los espectadores constituye la primera parte.
Los metadatos aportan gran parte de lo segundo.
Cada título de un catálogo de servicios OTT puede contener información valiosa, como por ejemplo:
Género
Subgénero
Idioma
Reparto
Director
Año de estreno
Descripción
Temas
Palabras clave
Clasificación de contenidos
Información sobre el episodio
País
Duración
Cuanto más estructurada y coherente sea esta información, más fácil resultará organizar y analizar una gran biblioteca de contenidos.
Aquí es donde los metadatos automatizados pueden resultar muy útiles.
Los metadatos automatizados utilizan tecnología para extraer, clasificar o generar información sobre contenidos de vídeo sin necesidad de introducir manualmente cada campo.
Dependiendo del flujo de trabajo, la automatización puede ayudar a:
Transcripción del discurso
Extracción de palabras clave
Clasificación por géneros
Identificación de temas
Detección del idioma
Análisis de la escena
Reconocimiento de entidades
Generación de subtítulos
Etiquetado de contenidos
Creación de la descripción
En el caso de una plataforma OTT con un catálogo reducido, la gestión manual de los metadatos puede resultar factible.
Para una plataforma que incorpora cientos o miles de activos, esto puede suponer una carga operativa considerable.
La automatización puede reducir el trabajo repetitivo y, al mismo tiempo, permite a los equipos de contenido revisar y aprobar la información importante.
Imagina dos plataformas OTT con catálogos de contenidos igual de completos.
La plataforma A presenta metadatos incoherentes.
Algunos títulos cuentan con descripciones detalladas. Otros, en cambio, solo ofrecen información limitada. Los géneros se aplican de forma inconsistente. En los contenidos más antiguos faltan etiquetas.
La Plataforma B cuenta con metadatos estructurados en todo su catálogo.
Sus títulos se clasifican sistemáticamente por género, idioma, temas, reparto, asuntos y otros atributos relevantes.
La plataforma B cuenta con una base más sólida para organizar su biblioteca y crear relaciones de contenido personalizadas.
Por eso los metadatos son algo más que una tarea administrativa.
Puede pasar a formar parte de la infraestructura que sustenta la experiencia visual.
Imaginemos un servicio OTT que recibe 1.000 vídeos nuevos.
Un proceso manual podría obligar al equipo a revisar cada recurso y a crear o verificar varios campos de metadatos.
La automatización puede proporcionar un primer nivel de clasificación.
Un flujo de trabajo típico podría ser el siguiente:
Vídeo subido
↓
Análisis automatizado
↓
Metadatos generados
↓
Revisiones del equipo de contenidos
↓
Metadatos aprobados
↓
Contenido publicado
Este enfoque permite a los equipos humanos centrarse en la precisión, las decisiones editoriales y las excepciones, en lugar de en la introducción repetitiva de datos.
La mayor oportunidad surge cuando se relacionan los metadatos del contenido con el comportamiento de los espectadores.
Supongamos que una plataforma OTT sabe que un suscriptor ve con frecuencia:
Documentales históricos
Dramas políticos
Entrevistas en profundidad
A continuación, se puede analizar la biblioteca de contenidos para identificar títulos que traten temas relacionados.
Ahora supongamos que el suscriptor empieza a ver documentales de investigación más cortos.
La plataforma ofrece dos señales muy útiles:
Inteligencia de contenidos: De qué trata cada título.
Inteligencia conductual: Con qué interactúa realmente el espectador.
La combinación de ambos puede hacer que la personalización resulte más útil.
En lugar de recomendar títulos simplemente porque pertenecen al mismo género general, la plataforma puede identificar relaciones más profundas entre los contenidos y los intereses de los espectadores.
La personalización guarda una estrecha relación con la retención.
Un suscriptor que encuentra constantemente contenido relevante tiene más motivos para volver.
Un suscriptor que abre repetidamente una aplicación y no encuentra nada que le interese puede ir reduciendo poco a poco su uso.
Por eso, la disminución de la participación es una señal importante para los operadores de OTT.
Fíjate en este ejemplo:
Mes 1: El suscriptor ve 12 sesiones
Mes 2: El suscriptor ve 9 sesiones
Mes 3: El suscriptor ve 5 sesiones
Mese 4: El suscriptor lo ve una vez
Mes 5: El suscriptor cancela su suscripción
La cancelación es fácil de medir.
Lo más importante es detectar la disminución de la participación antes de que se produzca la cancelación.
de cancelación o rescisión.
Puede tener en cuenta combinaciones de señales como, por ejemplo:
Menor frecuencia de visualización
Sesiones más cortas
Menores tasas de finalización
Periodos más largos entre sesiones
Menos búsquedas
Menor interacción con las recomendaciones
Menor actividad en la lista de seguimiento
Eventos relacionados con la suscripción o el pago
Cambios en el comportamiento del dispositivo
Inactividad prolongada
Una sola señal no implica necesariamente que un abonado vaya a darse de baja.
Es posible que un espectador simplemente esté de viaje, ocupado o interesado temporalmente en otra actividad.
El valor reside en analizar patrones, más que en reaccionar ante un hecho aislado.
Los operadores de OTT pueden empezar con grupos de riesgo sencillos.
Segmento de abonados | Patrón típico | Respuesta de la empresa |
Bajo riesgo | Visualización habitual y participación constante | Mantener la experiencia |
Ver | Un cierto descenso de la actividad | Mejorar la relevancia del contenido |
En situación de riesgo | Importante descenso de la participación | Reactivación selectiva |
Alto riesgo | Inactividad prolongada o múltiples señales negativas | Intervención para la retención |
No es necesario que estos segmentos sean permanentes.
Cambios en el comportamiento de los espectadores.
Un suscriptor clasificado hoy como «en riesgo» puede volver a una participación normal tras descubrir contenido nuevo y relevante.
La predicción por sí sola no reduce la pérdida de clientes.
La plataforma debe convertir esa información en una acción adecuada.
Si la actividad de visualización de un suscriptor está disminuyendo, muéstrale contenidos que se ajusten lo más posible a sus intereses recientes.
Un suscriptor puede volver cuando aparezca un nuevo título en una categoría que suela ver con frecuencia.
En lugar de promociones genéricas, crea colecciones basadas en los hábitos reales de visualización.
Los mensajes pueden activarse en función de contenidos relevantes, en lugar de enviarse a todos los suscriptores.
En función del modelo de negocio, algunos abonados seleccionados pueden recibir ofertas de fidelización, alternativas de planes u otros incentivos.
El principio fundamental es la relevancia por encima de la frecuencia.
El hecho de enviar más notificaciones no genera automáticamente una mayor participación.
Estas capacidades cobran mucho más valor cuando se integran en un único flujo de trabajo.
Recopila las interacciones relevantes en toda la plataforma OTT.
Algunos ejemplos son: ver, buscar, completar, guardar, suscribirse y devolver.
Asegúrate de que los títulos contengan información coherente y útil.
La automatización puede ayudar a acelerar el proceso.
Analizar los hábitos de visualización para identificar intereses, cambios y comportamientos recurrentes.
Utiliza esa información para determinar qué contenido debería tener mayor visibilidad para cada suscriptor.
Realiza un seguimiento para comprobar si las experiencias personalizadas mejoran realmente el comportamiento de los espectadores.
Identifica a los suscriptores cuya actividad esté cambiando de tal forma que pueda indicar una pérdida de interés.
Utiliza contenidos, mensajes u ofertas relevantes para fomentar una participación continuada.
Compara los niveles de participación y retención antes y después de la intervención.
Esto da lugar a un ciclo continuo:
Contenido → Metadatos → Comportamiento → Personalización → Interacción → Retención
Una estrategia de personalización debe evaluarse en función de los resultados empresariales.
Entre los indicadores importantes se incluyen:
Sesiones por suscriptor
Tiempo de visualización
Duración media de la sesión
Finalización del contenido
Frecuencia de devolución
Tasa de clics en las recomendaciones
El contenido comienza a partir de las filas personalizadas
Completar contenido personalizado
Fidelización
Tasa de cancelación mensual
Retención de suscriptores
Tasa de reactivación
Tasa de renovación
Valor del suscriptor a lo largo de su vida útil
Consumo de contenidos por categoría
Uso del catálogo
Resultados de los títulos recién incorporados
Consumo de contenidos de «long tail»
La clave está en no medir la personalización únicamente en función de los clics.
Una recomendación que reciba clics pero que genere un bajo índice de finalización o de interacción repetida puede que no resulte valiosa.
La personalización predictiva puede ser muy eficaz, pero su implementación es fundamental.
Las preferencias de un espectador pueden cambiar.
El comportamiento reciente no siempre debería verse eclipsado por el historial de visualización anterior.
Si la plataforma recomienda repetidamente títulos casi idénticos, la personalización puede parecer repetitiva.
La exploración debería seguir dejando margen para una variedad relevante.
Una información de contenido deficiente puede limitar la calidad de la personalización.
La automatización no resuelve automáticamente las incoherencias en los datos de origen.
Un suscriptor muy activo y otro prácticamente inactivo pueden necesitar experiencias muy diferentes.
Un panel de control de la pérdida de clientes no es una estrategia de retención.
La empresa necesita una respuesta clara en cuanto se identifique a un suscriptor como de riesgo.
Los mensajes constantes pueden provocar cansancio.
La comunicación para la retención debe basarse en la relevancia y el momento oportuno.
No todas las empresas de streaming necesitan un sistema de personalización complejo desde el primer día.
Un enfoque práctico consiste en empezar por lo básico.
Asegúrate de que los eventos importantes de los espectadores se registren de forma sistemática.
Establece normas claras sobre géneros, categorías, descripciones, idiomas, etiquetas y otros atributos del contenido.
Utiliza procesos automatizados para reducir la creación y clasificación manual de metadatos.
Céntrate primero en ámbitos como:
Filas de la página de inicio
Seguir viendo
Añadidos recientemente
Colecciones por género
Listas de contenidos personalizadas
Empieza por detectar los descensos evidentes en el nivel de participación.
Evalúa si las recomendaciones personalizadas, las alertas de contenido u otras medidas realmente consiguen que los usuarios vuelvan.
Una vez sentadas las bases, la personalización puede llegar a ser más sofisticada en los distintos dispositivos, públicos, tipos de contenido y fases de la suscripción.
Para desarrollar una estrategia de personalización predictiva se necesita algo más que un motor de recomendaciones.
El sector del OTT también necesita una base sólida para gestionar los contenidos, los abonados, la transmisión en streaming, la monetización, las aplicaciones y los análisis.
Aquí es donde una plataforma OTT integrada puede reducir la complejidad.
Vodlix ofrece una plataforma para lanzar y gestionar servicios de streaming OTT de marca en múltiples plataformas, con funcionalidades que abarcan la gestión de contenidos, la monetización, el análisis de datos, las aplicaciones y la infraestructura de streaming.
Para las empresas de OTT, esto les proporciona la base operativa necesaria para integrar el contenido y la experiencia de los suscriptores, en lugar de gestionar cada aspecto del negocio del streaming a través de sistemas inconexos.
El objetivo no es incorporar tecnología por el mero hecho de hacerlo.
El objetivo es crear una experiencia OTT en la que Los datos de contenido, el comportamiento de los usuarios, la personalización y las decisiones empresariales pueden complementarse entre sí.
La próxima etapa de la personalización en los servicios OTT no se centrará tanto en preguntar qué vio un espectador ayer, sino más bien en comprender qué le indica a la plataforma su comportamiento hoy.
Los intereses de un espectador pueden cambiar.
Su compromiso puede cambiar.
Su dispositivo preferido puede cambiar.
Su disposición a renovar puede variar.
Las plataformas OTT más sólidas podrán adaptarse rápidamente a esos cambios.
Esto significa que la personalización predictiva puede llegar a ser algo más que una función de recomendación.
Puede dar soporte a todo el recorrido del abonado:
Descubrir → Ver → Volver → Participar → Renovar
Al mismo tiempo, los metadatos automatizados pueden ayudar a los operadores de OTT a gestionar bibliotecas de contenidos cada vez más amplias, mientras que la predicción de la pérdida de clientes puede señalar a aquellos suscriptores que podrían necesitar atención especial.
En conjunto, estas tecnologías dan lugar a un enfoque más conectado del streaming.
La personalización en los servicios OTT está pasando de una simple lógica de recomendación a un enfoque más predictivo.
Al combinar el comportamiento de los espectadores, los metadatos de contenido estructurado y las señales de interacción, las empresas de streaming pueden crear experiencias más adaptadas a cada suscriptor.
Los metadatos generados automáticamente pueden reducir la carga operativa que supone la gestión de bibliotecas de gran tamaño.
La personalización predictiva puede ayudar a los espectadores a encontrar contenido relevante más rápidamente.
La predicción de la pérdida de clientes puede ayudar a las empresas a detectar una disminución del compromiso antes de que se traduzca en una baja.
Pero la verdadera oportunidad radica en conectar estos tres elementos.
Unos metadatos de mejor calidad ayudan a las plataformas a comprender el contenido.
Los datos de comportamiento ayudan a las plataformas a conocer mejor a los espectadores.
La personalización predictiva une ambos conceptos.
La información sobre la tasa de abandono ayuda a convertir esos datos en estrategias de fidelización.
Para las empresas de OTT, el objetivo es, en definitiva, muy claro: hacer que cada interacción sea más relevante, al tiempo que se facilita el uso de la plataforma y se aumenta su valor para los suscriptores.
Con una plataforma OTT integrada como Vodlix, las empresas de streaming pueden crear la infraestructura necesaria para gestionar contenidos, suscriptores, monetización, aplicaciones y análisis a medida que crecen.
¿Estás listo para crear una experiencia OTT más personalizada? Prueba Vodlix y crea una plataforma de streaming diseñada para mejorar la participación de los espectadores y su fidelización a largo plazo.
La personalización predictiva en OTT utiliza el comportamiento de los espectadores, los metadatos del contenido y otras señales para anticipar qué es lo que un suscriptor podría querer ver o con qué podría querer interactuar a continuación.
Las recomendaciones tradicionales suelen basarse en gran medida en el comportamiento de visualización anterior. La personalización predictiva también puede tener en cuenta los cambios recientes en el comportamiento y otras señales para anticipar los intereses futuros.
Los metadatos ayudan a una plataforma de streaming a comprender de qué trata cada contenido. Los metadatos estructurados pueden hacer que la organización, la búsqueda, el descubrimiento y la personalización de los contenidos sean más eficaces.
Los metadatos automatizados utilizan tecnología para extraer o generar información, como temas, palabras clave, idiomas, categorías y otros atributos, a partir de contenidos de vídeo.
La personalización puede favorecer la fidelización, ya que ayuda a los espectadores a encontrar contenidos relevantes y fomenta una participación continuada. No obstante, los resultados dependen de la calidad de los contenidos, los datos, la implementación y la experiencia general de los suscriptores.
Entre las señales potenciales se incluyen la disminución de la frecuencia de visualización, sesiones más cortas, menores índices de finalización, un aumento de la inactividad, una reducción de las búsquedas y cambios en el comportamiento de suscripción.
No. Los metadatos generados automáticamente pueden reducir el trabajo repetitivo, pero la revisión humana sigue siendo fundamental para garantizar la precisión editorial, el cumplimiento de las normas de la marca y la calidad del contenido.
Los metadatos describen el contenido, mientras que el comportamiento de los espectadores refleja los intereses de los suscriptores. La combinación de ambos puede ayudar a las plataformas OTT a crear experiencias de contenido más relevantes.
Empieza con datos de comportamiento fiables y metadatos de contenido coherentes. A continuación, introduce la personalización en áreas de gran valor, como las recomendaciones de la página de inicio, las colecciones de contenido y la función «Seguir viendo».
Entre los indicadores útiles se incluyen el tiempo de visualización, la frecuencia de las sesiones, la interacción con las recomendaciones, la finalización del contenido, las visitas repetidas, la retención, la pérdida de clientes y el valor del suscriptor a lo largo de su vida útil.
Sí. Las plataformas más pequeñas pueden empezar con casos de uso concretos, en lugar de crear sistemas complejos. La clave está en partir de datos limpios y de un objetivo empresarial específico.
La retención influye directamente en los ingresos recurrentes. Mantener el interés de los suscriptores actuales puede reducir la necesidad de sustituir continuamente las suscripciones canceladas mediante la captación de nuevos clientes.
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