Wie CDP 2.0 Hyperpersonalisierung für Medien- und Unterhaltungsmarken ermöglicht

Ein positiver Nebeneffekt dieses tiefgreifenden Wandels: Medienmarken haben jetzt Zugriff auf ein beispielloses Maß an Kundendaten.

Marketingteams können jetzt genau verstehen, welche Medien ihre Kunden konsumieren und wie genau sie mit Inhalten interagieren. Dies eröffnet enorme Möglichkeiten, Personalisierung zu nutzen, um Akquisition, Engagement und Kundenbindung zu fördern.

Marken, die diese Erkenntnisse in umsetzbare Kampagnen umsetzen können, haben einen erheblichen Vorteil. Um dieses Potenzial auszuschöpfen, müssen Marketer jedoch die Art und Weise, wie sie ihre Kundendatenplattformen (CDPs) nutzen, weiterentwickeln und sich vom traditionellen Fokus auf Daten sammeln und standardisieren zur KI-gestützten intelligenten Aktivierung.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie Marketer mithilfe einer modernen CDP komplexe Datensätze plattformübergreifend vereinheitlichen, kanalübergreifende Kampagnen auf der Grundlage von Interaktionen in Echtzeit durchführen und personalisierte Erlebnisse bereitstellen können, die zu mehr Abonnements führen und die Kundenabwanderung reduzieren.

Herausforderungen im Bereich Verbraucherdaten in den Medien

Im Zuge der Hyperpersonalisierung stehen Medienmarken vor einer heiklen Herausforderung: Daten von mehreren Plattformen zu erfassen, sie in einem komplexen Stapel von Backend-Tools zu vereinheitlichen und Erkenntnisse in Echtzeit in umsetzbare Marketingkampagnen umzuwandeln. Als ob das nicht schon schwierig genug wäre, müssen Marketer auch bei jedem Schritt die Einhaltung der sich ständig ändernden Vorschriften und Datenschutzstandards sicherstellen.

Plattformübergreifende Komplexität

Verbraucher interagieren mit Medienmarken auf mehreren Plattformen, einschließlich Internet, mobilen Apps und OTT. Die Verhaltensdaten, die von jedem Kunden auf jeder Plattform generiert werden, müssen zunächst gesammelt und standardisiert werden, damit ein klares Bild des Kundenengagements entsteht. Zum Beispiel könnte ein Zuschauer auf seinem Laptop bei der Arbeit eine E-Mail-Werbung für eine neue Serie öffnen, auf dem Weg zur Arbeit am Nachmittag auf eine soziale Anzeige klicken, die erste Folge in seiner mobilen App starten und sie später am Abend auf seinem Smart-TV beenden. Dieses Maß an Komplexität erfordert eine ausgeklügelte Identitätslösung, um Verhaltensweisen geräteübergreifend miteinander zu verknüpfen und umfassende Kundenprofile zu erstellen.

Ohne diese einheitliche Ansicht können Marketer ihre wertvollsten Abonnenten nicht genau identifizieren oder anhand der Zuschauereinstellungen aussagekräftige Segmente für gezieltes Engagement erstellen.

Anforderungen in Echtzeit

Wenn Medien- und Unterhaltungsunternehmen auf Datenteams angewiesen sind, die Zielgruppensegmente manuell abfragen, erstellen und bereitstellen, verpassen Marketingspezialisten zeitnahe Gelegenheiten, um Kunden anzusprechen. Marketingteams müssen das Zuschauerverhalten in Echtzeit mit verlässlichen, aussagekräftigen Abonnementstatusdaten aus Abrechnungssystemen kombinieren, um sicherzustellen, dass Kampagnen die richtigen Nutzer mit der richtigen Botschaft ansprechen.

Wenn ein Testbenutzer beispielsweise eine Serie abruft, wird das Zeitfenster, in dem er relevante Inhaltsempfehlungen und Upgrade-Angebote erhalten muss, in Minuten gemessen — nicht in Tagen. Ohne automatisierte Prozesse, die das Nutzungsverhalten mit genauen Abonnementinformationen verbinden, gehen diese Möglichkeiten zur Umstellung auf kostenpflichtige Abonnements verloren.

Datenschutzfreundliche Orchestrierung

Es ist keine leichte Aufgabe, personalisierte Kampagnen auf Plattformen von Drittanbietern zu ermöglichen und gleichzeitig die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten. Marketer müssen Segmentierung und Targeting mit Vorschriften wie dem VPPA (Video Privacy Protection Act) abwägen, der die Art und Weise einschränkt, wie Zuschauerverhalten geteilt werden kann.

Wenn Marketer nicht über die richtigen Datenverwaltungs- und Zielgruppenmanagement-Kontrollen verfügen, können sie Daten nicht sicher an die Werbepartner weiterleiten, was deren Fähigkeit beeinträchtigt, Kampagnen kanalübergreifend zu personalisieren.

Die wichtigsten Vorteile von CDP 2.0 für Medien

Mit einer nächsten Generation CDP 2.0, Medienmarken können hyperpersonalisierte Inhalte auf allen Bildschirmen und Kanälen bereitstellen, wodurch die Anzahl der Abonnements erhöht, die Kundenabwanderung reduziert und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet wird.

Einheitliches Datenmanagement

Marken müssen den Medienkonsum detailliert verfolgen, der weit über einfache Kennzahlen wie Videostarts hinausgeht. Moderne CDPs können granulare Interaktionsdaten (wie Spieldauer, Pausenmuster, Abschlussraten und Anzeigenbetrachtung) plattformübergreifend erfassen. Diese Signale können in die erweiterte Identitätsauflösung integriert werden, um Verhaltensweisen miteinander zu verknüpfen und umfassende Kundenprofile zu erstellen.

Diese Art von einheitlichem Datenmanagement hilft Marken nicht nur, ihre Kunden besser zu verstehen, sondern auch ein konsistenteres und maßgeschneidertes Erlebnis auf allen Plattformen zu bieten.

Aktivierung und Automatisierung in Echtzeit

Anstatt sich auf externe Teams und manuelle Prozesse zu verlassen, können sich Marketer auf CDP 2.0 verlassen, um Zielgruppenlisten in Echtzeit zu erstellen und zu aktivieren. Segmente werden automatisch auf der Grundlage von Interaktionen mit Inhalten, Nutzungsverhalten und Abonnementstatus aktualisiert.

Dank der Aktivierung in Echtzeit können Teams sofort auf Gelegenheiten zur Interaktion reagieren, z. B. Benachrichtigungen über neue Folgen an frühere Zuschauer senden oder mithilfe der Personalisierung vor Ort ein Angebot anpassen.

Intelligente Kampagnenaktivierung

Moderne CDPs nutzen KI und ML, um automatisch gezielte Kampagnen zu unterstützen und es Teams zu ermöglichen, personalisiertes Engagement in großem Maßstab zu erreichen. Fortschrittliche Modelle und Workflows analysieren vergangenes Verhalten, prognostizieren zukünftige Ergebnisse und aktualisieren die Zielgruppen dynamisch in Echtzeit, um Kunden kanalübergreifend anzusprechen.

Diese Automatisierung ermöglicht es Marketern, wichtige Geschäftsziele effizienter zu erreichen. So können Teams beispielsweise ständig aktive Win-Back-Kampagnen einrichten, mit denen abgelaufene Abonnenten sofort identifiziert werden, personalisierte Wiederinteraktionen kanalübergreifend ausgelöst und Angebote angepasst werden, um die Konversionsrate zu optimieren, sodass die manuelle Zielgruppenverwaltung vollständig entfällt.

Wie Medienmarken CDP 2.0 umsetzen

Hier sind einige Möglichkeiten, wie Medienmarken CDP 2.0 nutzen können, um Kunden zu gewinnen und zu binden, inspiriert von Rokt mParticle-Kunde Initiativen.

Intelligenter Abwanderungsschutz des Streaming-Dienstes

Ein Streaming-Dienst kann das prädiktive ML und die Datenaktivierung in Echtzeit seines CDP nutzen, um ein Programm zur Vermeidung von Kundenabwanderung zu unterstützen. Dabei wird KI-gestützte Entscheidungsfindung verwendet, um während des Storno-Workflows einzugreifen.

Wenn ein Abonnent den Kündigungsvorgang über seine Kontoeinstellungen einleitet, kann der Dienst die Personalisierung auf der Seite nutzen, um das Erlebnis individuell anzupassen. Basierend auf dem Zuschauerverlauf des Abonnenten und den ML-generierten Risikofaktoren zeigt das System möglicherweise ein spezielles Verlängerungsangebot an, präsentiert kommende Inhalte seiner Lieblingsserie oder hebt ungesehene Inhalte hervor, die seinen Vorlieben entsprechen. Diese Personalisierung in Echtzeit trägt dazu bei, die Kundenabwanderung zu reduzieren, indem Abonnenten wieder mit Inhalten verbunden werden, die sie schätzen, oder ihnen gezielte Angebote zur Kundenbindung präsentiert werden.

Automatisierung auf Portfolioebene der Verlagsgruppe

Eine Verlagsorganisation mit mehreren Marken könnte eine automatische Segmentierung in ihrem gesamten Portfolio anwenden, um die Leistung zu verbessern.

Anstatt sich auf statische, manuelle Zielgruppenlisten zu verlassen, die schnell veraltet sind, kann ihr modernes CDP Zielgruppensegmente auf der Grundlage von Interaktionsdaten in Echtzeit selbst aktualisieren. Dies könnte es Marketern ermöglichen, Erkenntnisse auszutauschen, Möglichkeiten für markenübergreifendes Engagement zu identifizieren, Marketingressourcen zu optimieren und Leistungskennzahlen für das gesamte Portfolio auszuwerten.

Überlegungen zur Umsetzung von Medien

Um bei der Implementierung von CDP 2.0 aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, sollten Medienmarken mehrere wichtige Überlegungen berücksichtigen:

1. Anforderungen an den Datenschutz: Richten Sie Regeln für die Datenweiterleitung, Benutzerzugriffskontrollen und Protokolle für Videonutzdaten ein, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen, ohne Kompromisse bei der Identitätsauflösung einzugehen.
2. Integration mit vorhandenen Analysen: Arbeiten Sie mit internen Datenwissenschaft- und KI-Teams zusammen, um zu verstehen, wie bestehende Funktionen durch CDP 2.0 ergänzt und nicht ersetzt werden. Sorgen Sie für einen transparenten Zugriff auf Daten und Modelle, insbesondere bei der Verbindung zu Customer-Experience-Plattformen und Content-Management-Systemen.
3. Erfolgskennzahlen und Erfolgsmessungen: Berücksichtigen Sie sowohl globale Kennzahlen für die Gesamtleistung als auch plattformspezifische KPIs, die unterschiedliche Umgebungen widerspiegeln. Dazu können Abonnentenakquise- und -bindungsraten, Kampagnenleistung und -effizienz, plattformübergreifende Interaktionskennzahlen und Nutzungsmuster von Inhalten gehören.

Die Zukunft der Medien mit CDP 2.0

Medienmarken haben eine unglaubliche Breite und Tiefe an Kundendaten zur Verfügung und bieten eine enorme Chance, Hyperpersonalisierung voranzutreiben und wichtige Geschäftsziele zu erreichen. Doch plattformübergreifende Komplexität, Echtzeitanforderungen und das regulatorische Umfeld hindern viele Teams daran, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.

Mit CDP 2.0 können Medienmarken diese Herausforderungen direkt angehen. Die erweiterte Identitätsauflösung hilft dabei, Kundendaten geräte- und plattformübergreifend zu vereinheitlichen, während KI- und ML-Funktionen die Entscheidungsfindung in Echtzeit und die intelligente Aktivierung ermöglichen. Von der automatisierten Inhaltsermittlung bis hin zur prädiktiven Zielgruppenmodellierung werden diese Technologien eine immer ausgefeiltere Personalisierung ermöglichen, die die Akquise, die Kundenbindung und den Lebenszeitwert steigert.

In einer unglaublich überfüllten Landschaft können es sich Medienführer nicht leisten, zu warten. Unternehmen, die schnell eine intelligente Kundendatenaktivierung implementieren, werden sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Diejenigen, die nicht riskieren, zurückgelassen zu werden.

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