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Impulsar la experiencia del usuario en plataformas OTT con an√°lisis de comportamiento

‚Äú¬°Mant√©nganlos enganchados!‚ÄĚ

Esa es probablemente la misión de cada plataforma de streaming que tenemos hoy.

Ya sea Netflix, Amazon Prime, Disney+, Hulu, Peacock o cualquier otro jugador OTT, cada uno de ellos est√° involucrado en una carrera interminable para atraer m√°s espectadores y retener a los suscriptores existentes.

Sin embargo, lo que comenz√≥ como una forma √ļnica de consumo de contenido ahora se ha convertido en un mercado altamente competitivo, ya que estas plataformas luchan por mantener a sus espectadores enganchados y al mismo tiempo enfrentan problemas como la p√©rdida de usuarios, la falta de participaci√≥n del cliente y la p√©rdida de ingresos.

Si bien puede haber diferentes razones para cada uno de estos problemas, una gran parte puede atribuirse a la calidad de la experiencia que se ofrece a los usuarios en estas plataformas.

Mejorar la experiencia del usuario en cada etapa de la interacción es la mejor manera de contrarrestar estos desafíos y mantenerse por delante de la competencia.

Pero, ¬Ņc√≥mo lo haces?

Comprender la importancia del an√°lisis del comportamiento.

Ya sean documentales premiados, programas de televisi√≥n virales o la √ļltima pel√≠cula de acci√≥n repleta de estrellas, los espectadores son bombardeados con todo el contenido posible desde el momento en que llegan a una plataforma.

Por otro lado, Netflix, que actualmente es la mayor plataforma de streaming, perdió cerca de un millón de suscriptores en un solo trimestre de 2022.

Esto muestra c√≥mo las plataformas luchan por retener a los suscriptores, lo que hace que sea a√ļn m√°s importante para ellas mejorar continuamente las experiencias de los usuarios.

Comprender c√≥mo estos usuarios interact√ļan con su plataforma, observar el tipo de acciones que realizan e identificar los puntos de fricci√≥n en su recorrido son clave para crear una experiencia optimizada.

De esto se trata el an√°lisis del comportamiento.

Por ejemplo, consideremos que una plataforma OTT muestra una sección llamada &39;Ver más como esto&39; cada vez que un usuario termina de ver cualquier contenido. Sin embargo, los datos de su herramienta de análisis muestran que la sección no recibe suficientes clics.

Esto es bastante preocupante ya que indica que los usuarios probablemente no est√©n interesados ‚Äč‚Äčen las recomendaciones que se muestran y, como resultado, simplemente abandonan el sitio web inmediatamente despu√©s de terminar un episodio o pel√≠cula.

Si bien esto puede no parecer un problema importante, lograr que un espectador vea tanto contenido como sea posible es algo que las plataformas OTT prosperan.

Para superar este desaf√≠o, la plataforma puede adoptar un an√°lisis de comportamiento para rastrear c√≥mo estos usuarios interact√ļan con la secci√≥n Ver m√°s como esto.

Para empezar, pueden observar el mapa de calor de esta página para identificar las áreas que reciben la mayor atención, mientras que también pueden ver las grabaciones de la sesión para ver qué acciones realizan los usuarios después de haber terminado de ver algo.

Con base en estos conocimientos, la plataforma puede descubrir diferentes formas de involucrar a los usuarios en esta etapa y optimizar esta sección en particular.

Aprovechar los conocimientos sobre el comportamiento del cliente en cada paso del recorrido del usuario

Si bien el objetivo principal de los usuarios de una plataforma OTT es transmitir contenido, no todos tienen las mismas preferencias, desafíos y mentalidad.

Algunos son nuevos en la plataforma y simplemente están tratando de descubrir cómo funciona, mientras que otros pueden ser usuarios habituales que saben exactamente lo que quieren ver.

Crear una experiencia optimizada para cada tipo de usuario es un desafío al que todas las empresas deben enfrentarse constantemente. Es por eso que debe contar con una estrategia sólida para aprovechar el análisis del comportamiento y obtener información más profunda sobre el comportamiento del usuario.

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Una de las estrategias clave es definir las etapas importantes del recorrido del usuario en una plataforma OTT e implementar un análisis de comportamiento de acuerdo con los objetivos y desafíos específicos de los usuarios en estas etapas.

1. Descubriendo la plataforma

En la etapa inicial del recorrido del usuario, los usuarios llegan a su sitio web no solo para explorar la plataforma sino también para tener una idea sobre el contenido que ofrece. En función de lo que vean y experimenten, estos nuevos usuarios decidirán si quieren o no convertirse en clientes de pago.

Aquí, las empresas pueden analizar de cerca el comportamiento de los nuevos usuarios para comprender su percepción de la plataforma y descubrir patrones o tendencias importantes en su proceso de toma de decisiones.

Por ejemplo, los nuevos visitantes que llegan a una plataforma OTT a menudo intentan encontrar una película o programa específico y solo quieren saber si la plataforma lo tiene o no.

Supongamos que Gary, un nuevo visitante, llega a una plataforma de streaming en busca de un popular programa de suspenso y crimen llamado &39;Mindhunter&39;.

Si el programa est√° disponible, lo m√°s probable es que Gary se convierta y se convierta en un suscriptor pago. Sin embargo, si no puede encontrar este programa, simplemente abandonar√° la p√°gina y pasar√° a otra plataforma.

Cómo Amazon Prime Video recomienda contenido similar cuando un programa o película específica no está disponible en su plataforma. Cómo Amazon Prime Video recomienda contenido similar cuando un programa o película específica no está disponible en su plataforma.
Fuente de la imagen: Amazon Prime Video

Esta es una oportunidad perdida para el negocio y puede provocar a√ļn m√°s ca√≠das en casos similares.

Para evitar que esto suceda, la plataforma de transmisi√≥n puede optar por herramientas de an√°lisis de comportamiento, como grabaciones de sesiones, para ver c√≥mo los visitantes como Gary interact√ļan con la plataforma una vez que se dan cuenta de que no tiene su programa o pel√≠cula preferida.

¬ŅLos visitantes abandonan inmediatamente la p√°gina?

¬ŅSe detienen y exploran otros programas o recomendaciones de pel√≠culas?

¬ŅHasta d√≥nde se desplazan en esta p√°gina?

A través de las grabaciones de las sesiones, la plataforma puede encontrar respuestas a todas estas preguntas y también descubrir información interesante sobre las interacciones de los visitantes en esta etapa de su viaje.

Con base en estos conocimientos y observaciones, la plataforma puede mejorar su algoritmo de recomendación de contenido y también asegurarse de que el mejor contenido se muestre en el área que recibe la mayor atención en esta página.

Al ajustar estos aspectos cruciales en función del comportamiento de los visitantes, puede tener un impacto significativo en el proceso de toma de decisiones, incitando a los usuarios a pasar de la consideración a la suscripción.

2. La etapa de consideración

Otro aspecto crucial del viaje de un visitante es la etapa de consideración. En este caso, los visitantes están convencidos de la oferta de la plataforma, pero todavía intentan aprender más sobre ella antes de convertirse en clientes.

Cuando se trata de servicios de transmisión, los visitantes quieren experimentar la plataforma incluso antes de convertirse en suscriptores pagos. Es por eso que la mayoría de las plataformas de streaming ofrecen un período de prueba gratuito donde los usuarios pueden acceder a la mayor parte del contenido disponible por un período limitado.

Por ejemplo, supongamos que una plataforma de streaming ofrece una prueba gratuita de 14 d√≠as a los nuevos visitantes. Sin embargo, esta cifra no ha aumentado y se ha mantenido dentro del mismo rango durante los √ļltimos 6 a 8 meses.

Luego, la plataforma decide realizar un an√°lisis exhaustivo utilizando mapas de calor del sitio web y comienza a observar el comportamiento de los visitantes en su p√°gina de inicio.

Durante este análisis, se dieron cuenta de que, aunque la página de inicio muestra una amplia gama de programas, películas y documentales, los nuevos visitantes apenas interactuaban.

Además, como no había una CTA clara en la página de inicio, muchos visitantes hacían clic en la barra de navegación para probablemente obtener más información sobre la plataforma.

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Hulu proporciona instrucciones y opciones claras sobre las acciones que los usuarios pueden realizar en su p√°gina de inicio. 
Hulu proporciona instrucciones y opciones claras sobre las acciones que los usuarios pueden realizar en su p√°gina de inicio.
Fuente de la imagen: Hulu

Entonces, basándose en estas observaciones cruciales del mapa de calor del sitio web, la empresa ahora puede optimizar su página de inicio para guiar a los nuevos visitantes o mostrar información relevante sobre precios, beneficios y otras preguntas frecuentes importantes.

Además, en lugar de mostrar todo el contenido disponible a la vez, la plataforma puede promocionar sólo sus programas y películas más populares entre los nuevos visitantes.

As√≠ es como las empresas pueden aprovechar los mapas de calor de los sitios web para recopilar informaci√≥n √ļtil y utilizar estas observaciones para guiar cambios y mejoras en p√°ginas importantes.

3. Incorporación de nuevos visitantes

Ahora que el visitante finalmente se ha convertido en un suscriptor pago, el proceso de incorporación marca la pauta para toda la relación.

Crear una interfaz fácil de usar y recomendar contenido relevante que se alinee con sus preferencias es una excelente manera de mejorar el proceso de incorporación.

Adem√°s, analizar el comportamiento del cliente se vuelve a√ļn m√°s importante ya que la empresa ahora tiene la oportunidad de aprender m√°s sobre las preferencias, gustos, disgustos, intereses, etc., del usuario.

Por ejemplo, digamos que un usuario acaba de convertirse en suscriptor pago y est√° listo para explorar la plataforma y ver todo su contenido favorito.

Sin embargo, como vimos en el ejemplo anterior, los usuarios suelen sentirse abrumados cuando hay muchas opciones para elegir. Para evitar este problema, puedes optar por una parte crucial del an√°lisis de comportamiento: las encuestas en la p√°gina.

Cuando un nuevo cliente está a punto de explorar la plataforma, puede solicitar una encuesta con preguntas sobre sus géneros, categorías, formatos o preferencias favoritos.

An√°lisis de comportamiento de VWO: encuestas en la p√°gina

Tan pronto como el usuario comparta sus respuestas, puede recomendar contenido que se ajuste a las preferencias que acaba de compartir. Además, en función de las respuestas de estas encuestas, puede predecir los formatos o géneros de contenido que podrían gustarles y optimizar sus recomendaciones en consecuencia.

Al hacerlo, crea un ciclo continuo de recomendaciones de contenido que se adaptan perfectamente a los gustos y gustos del usuario.

Además, también puede utilizar estas encuestas en la página en diferentes etapas para comprender si los usuarios están disfrutando o no de su experiencia y también solicitar comentarios y sugerencias para realizar más mejoras.

4. Compromiso y consumo de contenidos

A medida que los usuarios contin√ļan viendo contenido e interactuando a√ļn m√°s con su plataforma, usted debe concentrarse en mejorar la participaci√≥n de los usuarios y garantizar que sigan satisfechos con las ofertas disponibles.

Una vez más, el análisis del comportamiento es una excelente manera de lograrlo y aprender más sobre aspectos importantes como los patrones de visualización, las tendencias de consumo y las preferencias de los espectadores.

¬ŅAlguna vez te has preguntado por qu√© ciertos programas o pel√≠culas se convierten en favoritos dignos de un atrac√≥n?

Además de muchas promociones en las redes sociales, las plataformas de transmisión recomiendan encarecidamente estos programas a sus clientes existentes en función de sus patrones y tendencias de visualización.

Además, analizan diversos comportamientos, como si los usuarios prefieren episodios más cortos a los más largos, o si prefieren películas a programas de televisión.

Toda esta investigación y análisis de comportamiento les brinda información valiosa sobre las preferencias de los espectadores, a partir de la cual estas plataformas de transmisión intentan promover contenido relevante.

Una de las mejores formas de hacerlo es analizando mapas de calor de diferentes p√°ginas y comprendiendo c√≥mo interact√ļan los usuarios con secciones importantes.

Por ejemplo, una plataforma de streaming puede utilizar mapas de calor de un sitio web para observar la sección Qué ven otros e identificar las áreas que reciben la mayor cantidad de clics e interacción.

Con base en estos conocimientos, la plataforma puede ubicar estratégicamente programas populares o nuevos lanzamientos en estas áreas, asegurando que los usuarios se sientan atraídos por su mejor contenido sin esfuerzo.

Como vimos en uno de los ejemplos anteriores, las plataformas de streaming pueden optar por grabaciones de sesiones para observar el comportamiento de los usuarios e identificar posibles puntos de fricción en la sección de recomendaciones.

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Estos conocimientos pueden ayudar a perfeccionar sus algoritmos y tambi√©n pueden permitir a las empresas ofrecer sugerencias de contenido m√°s precisas y atractivas, garantizando que los usuarios se mantengan interesados ‚Äč‚Äčdurante su tiempo en la plataforma.

5. Burnout y retención

Ya sea comercio electrónico, B2B o incluso streaming bajo demanda, retener clientes es la clave para el éxito y el crecimiento de cualquier negocio.

Utilizando una combinación de diferentes herramientas de análisis de comportamiento, puede desarrollar una estrategia para evitar el agotamiento de los clientes y encontrar formas efectivas de retener a los clientes salientes.

Por ejemplo, puede consultar su herramienta de an√°lisis para identificar a los usuarios que han estado usando la plataforma con menos frecuencia. Estos usuarios pueden ser personas que abandonan el negocio y que por alg√ļn motivo ya no est√°n interesados ‚Äč‚Äčen la plataforma de streaming.

Para asegurarse de que contin√ļen usando la plataforma, la empresa puede generar encuestas emergentes cada vez que estos usuarios interact√ļan con el sitio web y ofrecer extensiones de plan o tratar de comprender por qu√© ya no est√°n tan activos.

Además, algunas plataformas de streaming también ofrecen descansos a los clientes donde pueden cancelar su suscripción temporalmente y volver a unirse después de unos meses sin costo adicional.

Hulu ofrece a los usuarios la opción de pausar su suscripción por hasta 12 semanasHulu ofrece a los usuarios la opción de pausar su suscripción por hasta 12 semanas
Fuente de la imagen: Hulu

Al comprender la intención de sus clientes a través de encuestas en la página, puede implementar cualquiera de estas estrategias para mostrar empatía y ofrecer asistencia en diferentes puntos a sus clientes.

Otra estrategia clave es analizar el comportamiento de los usuarios en las p√°ginas de salida de cuentas.

Por ejemplo, si los usuarios desean desactivar su cuenta, las plataformas de streaming suelen ofrecer ofertas o beneficios personalizados para evitar que realicen esta acción.

Puede ir un paso m√°s all√° viendo las grabaciones de las sesiones en esta p√°gina y comprendiendo c√≥mo interact√ļan los usuarios con estas ofertas. Adem√°s, puede analizar los mapas de calor para identificar patrones de clics en esta p√°gina.

Esta deber√≠a ser una actividad continua en la que recopile informaci√≥n √ļtil de estas p√°ginas y la utilice para optimizar el contenido y la ubicaci√≥n de sus ofertas.

Al monitorear el historial de reproducciones, las respuestas a encuestas, los mapas de calor y las grabaciones de sesiones, los servicios de transmisi√≥n pueden optimizar sus bibliotecas de contenido, introducir programas de fidelizaci√≥n y ofrecer vistas previas exclusivas para mantener a los espectadores enganchados e interesados ‚Äč‚Äčen la plataforma.

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