Transforme o comportamento dos visitantes em um engajamento mais inteligente, uma lealdade mais forte e um valor ao longo da vida do cliente mais elevado.
Publicado: • Última Atualização:
Para uma empresa de OTT, conseguir que um espectador se inscreva é apenas o começo.
O maior desafio é oferecer ao assinante valor suficiente para que ele continue assistindo, volte sempre e renove sua assinatura.
À medida que os catálogos de streaming se expandem, os espectadores têm mais opções do que nunca. Uma plataforma pode ter centenas ou milhares de títulos disponíveis, mas um catálogo extenso não garante, por si só, uma experiência de visualização melhor. Se os assinantes não conseguirem encontrar rapidamente algo relevante, o engajamento pode diminuir, mesmo que a plataforma tenha muito conteúdo de qualidade.
É aqui que personalização preditiva em OTT passa a ser importante.
Em vez de simplesmente exibir aos espectadores conteúdos com base no que eles assistiram anteriormente, a personalização preditiva utiliza sinais comportamentais para antecipar o que eles podem querer assistir em seguida. Quando combinada com metadados automatizados e previsão de cancelamento de assinaturas, ela pode ajudar as empresas de OTT a conectar três áreas que costumam ser gerenciadas separadamente:
Conteúdo → Comportamento do público → Retenção
O resultado é uma experiência OTT mais ágil, capaz de ajudar as empresas a melhorar a descoberta de conteúdo, reduzir a carga de trabalho operacional e identificar assinantes que possam estar perdendo o interesse.
A personalização preditiva em OTT consiste no uso do comportamento do espectador, de informações sobre o conteúdo e de modelos preditivos para antecipar o que pode interessar a um assinante específico a seguir.
A personalização tradicional costuma responder:
O que esse espectador já assistiu?
A personalização preditiva questiona:
Com base no comportamento recente desse usuário, o que é mais provável que ele queira a seguir?
Essa diferença é importante.
Um assinante pode, normalmente, assistir a documentários, mas, de repente, começar a assistir a eventos esportivos ao vivo. Outro espectador pode assistir com frequência a uma série específica, mas começar a abandonar os episódios no meio.
Um sistema de personalização que se baseia fortemente nas preferências históricas pode continuar tratando os dois espectadores da mesma maneira.
Um sistema preditivo é capaz de reconhecer que o comportamento está mudando.
Os sinais podem incluir:
Histórico de visualizações
Duração do vídeo
Taxas de conclusão
Atividade de pesquisa
Adições à lista de observação
Frequência das sessões
Categorias de conteúdo
Uso do dispositivo
Hora do dia
Atividade de assinatura
Noivado recente
Interação com o conteúdo recomendado
O objetivo não é prever cada ação com perfeição.
O objetivo é utilizar os sinais disponíveis para tornar a próxima interação com a plataforma mais relevante.
A quantidade de conteúdo disponível para os espectadores continua a crescer, enquanto a atenção deles permanece limitada.
Isso gera um problema de descoberta.
Um assinante não quer ter que percorrer todo o catálogo toda vez que abre um aplicativo OTT. Ele quer que a plataforma o ajude a encontrar rapidamente algo que valha a pena assistir.
Isso faz com que a personalização seja uma parte importante da experiência de assistir.
Mas a personalização também tem uma dimensão comercial.
Uma experiência mais relevante pode, potencialmente, contribuir para:
Maior engajamento
Sessões mais frequentes
Maior consumo de conteúdo
Melhor aproveitamento do catálogo de conteúdos
Maior satisfação dos assinantes
Maior retenção
É por isso que a personalização em plataformas OTT não deve ser tratada apenas como um recurso da página inicial.
Isso pode se tornar parte do ciclo de vida mais amplo do assinante.
Os dois conceitos se sobrepõem, mas não são idênticos.
Recomendações tradicionais | Personalização preditiva em OTT |
Dá grande ênfase ao que já foi visto anteriormente | Considera a mudança de padrões comportamentais |
Costuma reagir às preferências conhecidas | Tentativas de antecipar interesses futuros |
Recomenda principalmente conteúdo | Pode apoiar decisões mais abrangentes sobre engajamento |
Pode basear-se em segmentos de público estáticos | Pode se adaptar ao comportamento individual |
Os dados históricos exercem forte influência | Os sinais recentes podem receber maior importância |
Imagine um assinante que assiste a séries policiais todas as semanas.
A personalização tradicional pode continuar recomendando séries policiais.
A personalização preditiva pode perceber que o assinante começou recentemente a assistir a documentários sobre investigações do mundo real.
A plataforma pode responder sugerindo documentários relevantes, além das preferências já conhecidas.
Isso proporciona uma experiência mais flexível, sem abandonar completamente o que o espectador já gosta.
A personalização depende da compreensão de dois aspectos:
Quem é o espectador e O que o conteúdo abrange.
O comportamento do público constitui a primeira parte.
Os metadados fornecem grande parte do segundo.
Cada título do catálogo de um serviço OTT pode conter informações valiosas, tais como:
Gênero
Subgênero
Idioma
Elenco
Diretor
Ano de lançamento
Descrição
Temas
Palavras-chave
Classificação do conteúdo
Informações sobre o episódio
País
Duração
Quanto mais estruturadas e consistentes forem essas informações, mais fácil será organizar e analisar uma grande biblioteca de conteúdos.
É aqui que os metadados automatizados podem se tornar valiosos.
Os metadados automatizados utilizam tecnologia para extrair, classificar ou gerar informações sobre o conteúdo de vídeo, sem a necessidade de preenchimento manual de todos os campos.
Dependendo do fluxo de trabalho, a automação pode ajudar com:
Transcrição de discurso
Extração de palavras-chave
Classificação por gênero
Identificação de tópicos
Detecção de idioma
Análise da cena
Reconhecimento de entidades
Geração de legendas
Marcação de conteúdo
Criação da descrição
Para uma plataforma OTT com um acervo pequeno, o gerenciamento manual de metadados pode ser viável.
Para uma plataforma que adiciona centenas ou milhares de ativos, isso pode se tornar um fardo operacional significativo.
A automação pode reduzir o trabalho repetitivo, permitindo, ao mesmo tempo, que as equipes de conteúdo revisem e aprovem informações importantes.
Imagine duas plataformas OTT com catálogos de conteúdo igualmente robustos.
A Plataforma A apresenta metadados inconsistentes.
Alguns títulos têm descrições detalhadas. Outros apresentam informações limitadas. Os gêneros são aplicados de forma inconsistente. Faltam tags em conteúdos mais antigos.
A Plataforma B possui metadados estruturados em todo o seu catálogo.
Seus títulos são sistematicamente classificados por gênero, idioma, temas, elenco, assuntos e outros atributos relevantes.
A Plataforma B possui uma base mais sólida para organizar seu acervo e criar relações personalizadas com o conteúdo.
É por isso que os metadados são mais do que uma tarefa administrativa.
Pode se tornar parte da infraestrutura por trás da experiência de visualização.
Considere um serviço OTT que recebe 1.000 novos vídeos.
Um fluxo de trabalho manual pode exigir que uma equipe analise cada ativo e crie ou verifique vários campos de metadados.
A automação pode fornecer uma primeira camada de classificação.
Um fluxo de trabalho típico poderia ser o seguinte:
Vídeo enviado
↓
Análise automatizada
↓
Metadados gerados
↓
Revisões da equipe de conteúdo
↓
Metadados aprovados
↓
Conteúdo publicado
Essa abordagem permite que as equipes humanas se concentrem na precisão, nas decisões editoriais e nas exceções, em vez de se dedicarem à inserção repetitiva de dados.
A maior oportunidade surge quando os metadados do conteúdo e o comportamento do espectador são interligados.
Suponha que uma plataforma OTT saiba que um assinante assiste com frequência a:
Documentários históricos
Dramas políticos
Entrevistas extensas
A biblioteca de conteúdos pode, então, ser analisada para identificar títulos que abordem temas relacionados.
Agora, suponha que o assinante comece a assistir a documentários investigativos mais curtos.
A plataforma apresenta dois sinais importantes:
Inteligência de conteúdo: Do que trata cada título.
Inteligência comportamental: O que o espectador está, de fato, interagindo.
Combinar os dois pode tornar a personalização mais útil.
Em vez de recomendar títulos simplesmente porque pertencem ao mesmo gênero geral, a plataforma consegue identificar relações mais profundas entre o conteúdo e os interesses dos espectadores.
A personalização tem uma relação importante com a retenção.
Um assinante que sempre encontra conteúdo relevante tem mais motivos para voltar.
Um assinante que abre repetidamente um aplicativo e não consegue encontrar nada de interessante pode passar a usá-lo cada vez menos.
Isso faz com que a queda no engajamento seja um sinal importante para as operadoras de OTT.
Considere este exemplo:
Mês 1: O assinante assiste a 12 sessões
Mês 2: O assinante assiste a 9 sessões
3º mês: O assinante assiste a 5 sessões
4º mês: O assinante assiste uma vez
5º mês: O assinante cancela
É fácil avaliar o cancelamento.
A oportunidade mais valiosa é identificar a queda no engajamento antes do cancelamento.
de cancelamento ou rescisão.
Ele pode considerar combinações de sinais, tais como:
Redução na frequência de exibição
Sessões mais curtas
Taxas de conclusão mais baixas
Intervalos mais longos entre as sessões
Redução no número de pesquisas
Menor interação com as recomendações
Atividade reduzida na lista de observação
Eventos relacionados a assinaturas ou pagamentos
Mudanças no comportamento do dispositivo
Inatividade prolongada
Nenhum sinal isolado significa necessariamente que um assinante irá cancelar sua assinatura.
Um espectador pode simplesmente estar viajando, ocupado ou temporariamente interessado em outra atividade.
O valor decorre da análise de padrões, e não da reação a um evento isolado.
As operadoras de OTT podem começar com grupos de risco simples.
Segmento de assinantes | Padrão típico | Resposta da empresa |
Baixo risco | Visualizações regulares e engajamento estável | Manter a experiência |
Assista | Alguma queda na atividade | Melhorar a relevância do conteúdo |
Em risco | Queda significativa no engajamento | Reengajamento direcionado |
Alto risco | Inatividade prolongada ou múltiplos sinais negativos | Intervenção de retenção |
Esses segmentos não precisam ser permanentes.
O comportamento dos espectadores muda.
Um assinante classificado hoje como “em risco” pode voltar a apresentar um nível normal de engajamento após descobrir novos conteúdos relevantes.
A previsão, por si só, não reduz a rotatividade.
A plataforma precisa transformar essa percepção em uma ação adequada.
Se a atividade de visualização de um assinante estiver diminuindo, apresente conteúdos que correspondam de perto aos interesses recentes dele.
Um assinante pode voltar quando um novo título for lançado em uma categoria que ele costuma assistir.
Em vez de promoções genéricas, crie coleções com base nos padrões reais de visualização.
As mensagens podem ser acionadas com base em conteúdos relevantes, em vez de serem enviadas a todos os assinantes.
Dependendo do modelo de negócios, alguns assinantes selecionados podem receber ofertas de retenção, alternativas de planos ou outros incentivos.
O princípio importante é relevância em vez de frequência.
O envio de mais notificações não gera automaticamente mais engajamento.
Esses recursos se tornam significativamente mais valiosos quando integrados em um único fluxo de trabalho.
Capture interações relevantes em toda a plataforma OTT.
Entre os exemplos estão: visualizar, pesquisar, preencher, salvar, inscrever-se e retornar.
Certifique-se de que os títulos contenham informações consistentes e úteis.
A automação pode ajudar a acelerar o processo.
Analise os padrões de visualização para identificar interesses, mudanças e comportamentos recorrentes.
Use essas informações para determinar qual conteúdo deve receber maior visibilidade para cada assinante.
Acompanhe se as experiências personalizadas realmente melhoram o comportamento dos usuários.
Identifique os assinantes cuja atividade esteja mudando de forma que possa indicar perda de engajamento.
Utilize conteúdo, comunicação ou ofertas relevantes para estimular o engajamento contínuo.
Compare o engajamento e a retenção antes e depois da intervenção.
Isso cria um ciclo contínuo:
Conteúdo → Metadados → Comportamento → Personalização → Engajamento → Retenção
Uma estratégia de personalização deve ser avaliada com base nos resultados comerciais.
Entre os indicadores importantes estão:
Sessões por assinante
Tempo de exibição
Duração média da sessão
Conclusão do conteúdo
Frequência de devolução
Taxa de cliques nas recomendações
O conteúdo começa a partir das linhas personalizadas
Preenchimento personalizado de conteúdo
Reengajamento
Taxa de cancelamento mensal
Retenção de assinantes
Taxa de reativação
Taxa de renovação
Valor da vida útil do assinante
Consumo de conteúdo por categoria
Utilização do catálogo
Desempenho dos títulos recém-adicionados
Consumo de conteúdo de cauda longa
O segredo é evitar avaliar a personalização apenas com base nos cliques.
Uma recomendação que receba cliques, mas que gere uma baixa taxa de conclusão ou um baixo nível de engajamento repetido, pode não ser valiosa.
A personalização preditiva pode ser muito eficaz, mas a implementação é fundamental.
As preferências de um espectador podem mudar.
O comportamento recente não deve ser sempre ofuscado pelo histórico de visualizações antigo.
Se a plataforma recomendar repetidamente títulos quase idênticos, a personalização pode parecer repetitiva.
A descoberta ainda deve deixar espaço para uma variedade relevante.
Informações de conteúdo de baixa qualidade podem limitar a qualidade da personalização.
A automação não resolve automaticamente as inconsistências nos dados de origem.
Um assinante altamente engajado e um assinante praticamente inativo podem precisar de experiências muito diferentes.
Um painel de acompanhamento da rotatividade não é uma estratégia de retenção.
A empresa precisa de uma resposta clara assim que um assinante for identificado como estando em risco.
Mensagens repetitivas podem causar cansaço.
A comunicação voltada para a retenção deve se basear na relevância e no momento certo.
Nem toda empresa de streaming precisa de um sistema de personalização complicado desde o início.
Uma abordagem prática é começar pelos fundamentos.
Certifique-se de que os eventos importantes dos espectadores sejam registrados de forma consistente.
Crie regras claras para gêneros, categorias, descrições, idiomas, tags e outros atributos de conteúdo.
Utilize processos automatizados para reduzir a criação e a classificação manual de metadados.
Concentre-se, em primeiro lugar, em áreas como:
Linhas da página inicial
Continue assistindo
Adicionados recentemente
Coleções por gênero
Listas de conteúdo personalizadas
Comece identificando quedas evidentes no engajamento.
Avalie se recomendações personalizadas, alertas de conteúdo ou outras intervenções realmente fazem com que os usuários voltem.
Assim que a base estiver estabelecida, a personalização poderá se tornar mais sofisticada em diferentes dispositivos, públicos-alvo, tipos de conteúdo e etapas de assinatura.
A elaboração de uma estratégia de personalização preditiva exige mais do que apenas um mecanismo de recomendação.
O setor de OTT também precisa de uma base sólida para gerenciar conteúdo, assinantes, streaming, monetização, aplicativos e análises.
É nesse ponto que uma plataforma OTT integrada pode reduzir a complexidade.
A Vodlix oferece uma plataforma para o lançamento e a operação de serviços de streaming OTT de marca em diversas plataformas, com recursos que abrangem gerenciamento de conteúdo, monetização, análises, aplicativos e infraestrutura de streaming.
Para as empresas de OTT, isso oferece a base operacional necessária para integrar o conteúdo e a experiência dos assinantes, em vez de gerenciar cada parte do negócio de streaming por meio de sistemas desconectados.
O objetivo não é incorporar tecnologia apenas por incorporá-la.
O objetivo é criar uma experiência OTT em que os dados de conteúdo, o comportamento do público, a personalização e as decisões comerciais podem atuar em conjunto.
A próxima etapa da personalização em serviços OTT não se concentrará tanto em perguntar o que um espectador assistiu ontem, mas sim em compreender o que o comportamento dele está indicando à plataforma hoje.
Os interesses de um espectador podem mudar.
O nível de envolvimento deles pode mudar.
O dispositivo preferido deles pode mudar.
A disposição deles em renovar pode mudar.
As plataformas OTT mais fortes serão capazes de responder rapidamente a essas mudanças.
Isso significa que a personalização preditiva pode se tornar mais do que apenas um recurso de recomendação.
Ele pode dar suporte a toda a jornada do assinante:
Descubra → Assista → Volte → Interaja → Renove
Ao mesmo tempo, os metadados automatizados podem ajudar as operadoras de OTT a gerenciar bibliotecas de conteúdo cada vez maiores, enquanto a previsão de cancelamento de assinaturas pode identificar assinantes que possam precisar de atenção.
Juntas, essas tecnologias criam uma abordagem mais integrada para o streaming.
A personalização em plataformas OTT está evoluindo de uma lógica simples de recomendação para uma abordagem mais preditiva.
Ao combinar comportamento dos espectadores, metadados de conteúdo estruturado e sinais de engajamento, as empresas de streaming podem criar experiências mais relevantes para cada assinante.
Os metadados automatizados podem reduzir a carga operacional associada ao gerenciamento de grandes bibliotecas.
A personalização preditiva pode ajudar os espectadores a encontrar conteúdo relevante mais rapidamente.
A previsão de cancelamento pode ajudar as empresas a identificar uma queda no engajamento antes que isso se transforme em cancelamento.
Mas a verdadeira oportunidade está em conectar os três.
Metadados de melhor qualidade ajudam as plataformas a compreender o conteúdo.
Os dados comportamentais ajudam as plataformas a entender os espectadores.
A personalização preditiva une os dois.
As informações sobre a rotatividade ajudam a transformar essas percepções em estratégias de retenção.
Para as empresas de OTT, o objetivo, em última análise, é simples: tornar cada interação mais relevante, ao mesmo tempo em que se torna a plataforma mais fácil de usar e mais valiosa para os assinantes.
Com uma plataforma OTT integrada, como a Vodlix, as empresas de streaming podem construir a infraestrutura necessária para gerenciar conteúdo, assinantes, monetização, aplicativos e análises à medida que crescem.
Pronto para criar uma experiência OTT mais personalizada? Experimente o Vodlix e crie uma plataforma de streaming projetada para promover um maior engajamento dos espectadores e sua retenção a longo prazo.
A personalização preditiva em OTT utiliza o comportamento do espectador, metadados do conteúdo e outros sinais para antecipar o que um assinante pode querer assistir ou com o que pode querer interagir em seguida.
As recomendações tradicionais costumam basear-se fortemente no histórico de visualizações. A personalização preditiva também pode levar em conta mudanças recentes no comportamento e outros sinais para antecipar interesses futuros.
Os metadados ajudam uma plataforma de streaming a entender do que trata cada conteúdo. Metadados estruturados podem tornar a organização, a pesquisa, a descoberta e a personalização do conteúdo mais eficazes.
Os metadados automatizados utilizam tecnologia para extrair ou gerar informações como temas, palavras-chave, idiomas, categorias e outros atributos a partir de conteúdos de vídeo.
A personalização pode contribuir para a retenção, ajudando os espectadores a encontrar conteúdo relevante e incentivando o envolvimento contínuo. No entanto, os resultados dependem da qualidade do conteúdo, dos dados, da implementação e da experiência geral do assinante.
Entre os sinais potenciais estão a diminuição da frequência de visualização, sessões mais curtas, taxas de conclusão mais baixas, aumento da inatividade, redução nas buscas e mudanças no comportamento de assinatura.
Não. Os metadados gerados automaticamente podem reduzir o trabalho repetitivo, mas a revisão humana continua sendo importante para a precisão editorial, os padrões da marca e a qualidade do conteúdo.
Os metadados descrevem o conteúdo, enquanto o comportamento do usuário reflete os interesses do assinante. A combinação desses dois fatores pode ajudar as plataformas OTT a criar experiências de conteúdo mais relevantes.
Comece com dados comportamentais confiáveis e metadados de conteúdo consistentes. Em seguida, introduza a personalização em áreas de alto valor, como recomendações na página inicial, coleções de conteúdo e a função “Continuar assistindo”.
Entre as métricas úteis estão o tempo de exibição, a frequência das sessões, o engajamento com recomendações, a conclusão do conteúdo, as visitas repetidas, a retenção, a rotatividade e o valor da vida útil do assinante.
Sim. Plataformas menores podem começar com casos de uso específicos, em vez de desenvolver sistemas complexos. O segredo é começar com dados organizados e um objetivo de negócios específico.
A retenção afeta diretamente a receita recorrente. Manter os assinantes atuais engajados pode reduzir a necessidade de substituir continuamente as assinaturas canceladas por meio da aquisição de novos clientes.
Inscreva-se para receber as últimas notícias, estratégias e insights sobre negócios de assinatura diretamente na sua caixa de entrada.
Enviamos um email de confirmação para sua caixa de entrada.
Ao se inscrever, você concorda em receber emails de marketing ocasionais de nós. Você pode cancelar a inscrição a qualquer momento com um único clique.
Este site é protegido por reCAPTCHA, e a Política de Privacidade e Termos de Serviço do Google são aplicáveis.
Saiba como publicar seu aplicativo OTT no Roku, Samsung Tizen, LG webOS e Apple tvOS, incluindo a preparação d
Amna Akhtar
·
Saiba como a arquitetura SSAI funciona para AVOD e FAST, incluindo tomada de decisões sobre anúncios, SCTE-35,
Amna Akhtar
·
Saiba como plataformas OTT podem atender mais de 100 mil espectadores simultâneos com CDNs escaláveis, streami
Amna Akhtar
·
