В рубрику "Оборудование и технологии" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
Самый простой и экономный способ построения видеосервисов – воспользоваться облачной ОТТ платформой. На рынке есть предложения как зарубежных, так и российских компаний. Базовые возможности облачной ТВ-платформы (подготовка, хранение и управление контентом) мы разбирали в предыдущих публикациях в рубрике “Облачное телевидение”. Сегодня же речь пойдет о рекомендательном сервисе. Это уже не базовый функционал, потому что смотреть видео можно и без него, но это обязательный функционал для тех, кто хочет на видеосервисе заработать.
Важный результат внедрения рекомендательного сервиса – рост ARPU, поскольку после просмотра телешоу или фильма зрителю будет предложено посмотреть еще одно шоу, которое ему тоже точно должно понравиться (по мнению рекомендательной программы). В результате зритель потребляет больше контента. Следовательно, при рекламной бизнес-модели растет количество показов рекламы, а при платном контенте растут его продажи. В проектах, в которых были добавлены рекомендации, продажи TVOD выросли на 30–50%.
Персональные рекомендации – лучшее средство для удержания аудитории. При внедрении персональных рекомендаций отток пользователей снижается на 25-50%, то есть уменьшается с 20 до 12%. Согласно результатам опроса, проведенного Cox Communications (США):
Таким образом, чтобы дать (продать) зрителю то, чего он хочет, чтобы не потерять аудиторию и победить конкурентов по коммерческим показателям, рекомендации нужно обязательно включать в видеосервис.
Магия предсказания, какой контент нам будет интересен, базируется на программном обеспечении, которое одновременно просчитывает рекомендации сразу по нескольким методам и выдает консолидированный результат. Вот некоторые из методов:
В завершение обзора: особый алгоритм “бизнес”-рекомендаций. Это рекомендации, которые настраивает владелец видеосервиса “вручную” в соответствии со своими бизнес-задачами. Например, можно настроить приоритетную рекомендацию ТВ-шоу собственного производства, за которое не нужно отчислять внешним правообладателям, то есть контент с максимальной маржинальностью. Важно отметить, что сервис позволяет настраивать баланс между бизнес- и реальными рекомендациями, чтобы найти золотую середину, одновременно поддерживая лояльность аудитории и решая свои бизнес-задачи.
После того, как рекомендательная система провела анализ по всем этим методикам, пользователю предлагает ся несколько единиц контента, который ему захочется посмотреть. И даже если у него нет времени посмотреть сразу, то зритель вернется в видеосервис и посмотрит позже.
Рекомендательная система хоть и управляет персональными рекомендациями, но не передает и не обрабатывает персональные данные в трактовке соответствующего закона. Никаких фамилий (кроме фамилий актеров) или номеров телефонов. Внутри рекомендательного сервиса каждый пользователь – это только ID.
Как и другие облачные ТВ-системы, рекомендательный сервис не требует покупки дополнительного оборудования или программного обеспечения со стороны медиакомпании. Таким образом, рекомендательный сервис – способ повысить эффективность медиабизнеса без необходимости капитальных затрат.
Продолжение следует
Опубликовано: Журнал "Broadcasting. Телевидение и радиовещание" #2, 2015
Посещений: 10138
Статьи по теме
Автор
| |||
В рубрику "Оборудование и технологии" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
