超パーソナライゼーション：OTT成功の聖杯

COVID-19の流行と世界的なロックダウンは、メディア消費パターンのシフトを後押しし、OTT（オーバー・ザ・トップ）サービスが明確な勝者として浮上した。2020年から2021年にかけて200億米ドル以上成長し、 2025年には2,573億7,000万米ドルに達すると予想されている 。

新たなシナリオでは、衛星とケーブルのネットワークはOTTメディアより好まれないようで、後者の成長をより高いレベルに押し上げている。ここでも、OTT企業は最先端の通信技術を活用し、真にパーソナライズされた体験を提供している。

しかし、OTTプラットフォームは猛烈なスピードで拡大している。そのため、サブスクリプションの成長を維持し、サブスクライバーのエンゲージメントを獲得することは、熾烈な競争の場となっている。膨大な情報の流れに対処し、「選択肢がたくさんある」という課題を克服しなければならない。

マス・マーケティング手法とは対照的に、エンドユーザーの興味を引きつけ、購読を継続させるには、購読者の理解力とパーソナライズされたサービスが不可欠である。

ハイパー・パーソナライゼーションは、 人工知能（AI）とリアルタイムのデータを活用し、より関連性の高いコンテンツ、製品、サービス情報を各ユーザーに提供するもので、 最終消費者にターゲットを絞ったサービスの提供を変革するのに役立っている。その必要性は、ビデオ・コンテンツ消費の増加、地域的なコンテンツの嗜好、ダイナミックな加入者分類ミックス、これらすべてがコンテンツの発見と嗜好の複雑さを助長している要因によって強調されている。

市場は引き続きコンテンツ主導型であるが、大規模なコンテンツ・ベースを提供し、ユーザーの理解と体験を高めるプラットフォームが、競合を追い抜く態勢を整えている。

ハイパー・パーソナライゼーションは、ブランドのマーケティングを消費者に合わせるという点で一歩前進している。これは、データ、インサイト、AI、自動化を活用し、パーソナライズされたターゲット体験を創造することで実現される。過去のデータ分析に加え、リアルタイムのデータ分析（消費、ユーザー行動、閲覧パターンなど）を活用し、カスタマイズされたユーザー体験を生み出す。

しかし、それは、提供されるサービスの徹底的な理解、膨大なデータポイントの収集、緻密な分析、コンテンツ消費パターンの実現など、リアルタイムで求められるユーザー行動に適応する堅牢なシステムを構築することで実現できる、継続的な取り組みである。AIや機械学習技術に基づくアルゴリズムやツールは、複雑で綿密な分析を管理するために構築されている。動画の消費パターンは、AIベースの分析やその他のデータモデルを使って導き出される。

OTTプラットフォームの存続は、コンテンツ、ディスカバリー、ユーザー体験に依存している。OTTプラットフォームにおけるハイパー・パーソナライゼーションの導入は、これらすべての要素に対応すると同時に、OTTビジネスを以下のように支援する：

• 顧客獲得コストを最適化し、CLTVを増加させる。
• 無料購読ユーザーを有料購読に変える
• ユーザーにパーソナライズされたおすすめコンテンツを提供する
• 平均的なユーザーのコンテンツ消費を増やす

これらの目標を達成するには、カスタマージャーニーを徹底的に理解することが不可欠です。

獲得、エンゲージメント、リテンションという3つのフェーズを読み解く上で、スマートデータを正しく活用することが重要である。この競争の激しいビジネスにおいて、新規消費者を獲得する際にカスタマージャーニーを理解することは重要だが、既存顧客を維持することはさらに不可欠である。これは、エンタテインメント企業のROIに大きな影響を与えるインサイトを定量化するための戦略的なデータ活用なしには達成できない。

獲得： ビデオ業界では、SVODモデルが大きな成長を遂げており、これは今後も続くと予想される。コンテンツの多様化、OTTプラットフォームの採用、AI/MLベースの技術の飛躍的進歩により、新規顧客の獲得は徐々にシンプルになってきている。パーソナライゼーションは、顧客の消費支出を大幅に最大化する能力を持っているため、最高位に君臨している。

新規顧客獲得のために投資すべき最も収益性の高いチャンネルを決定する上で、特定のOTTプラットフォームにたどり着いた潜在的加入者のジャーニーを知ることは極めて重要である。

エンゲージメント： この段階では、プラットフォームは消費者の要求と欲求を完全に把握し、最高の顧客体験を提供する必要がある。このプロセスでは、個々の加入者、地域の嗜好、トレンドなどをより深く理解する必要がある。AI/MLを使えば、消費者の消費行動に基づいて、文脈に応じた提案を消費者に提供することができる。また、AI/MLは、有料顧客に転換する可能性が最も高い見込み客を特定する上で、ビジネスを支援する。

リテンション： ストリーミング・プラットフォームとやりとりしている間、ユーザーが何を望み、どのように行動するかを正確に知ることは極めて重要である。熱心な顧客はCLTVを高め、これはROIに直接影響する。これは、ユーザーがいつ離脱するかを予測するのに役立ち、特定のAIモデルを活用することで、企業は状況を逆転させ、留まるよう説得し、CLTVを増加させることができる。

真のダイナミック・パーソナライゼーションには、複数の段階が含まれる。大規模かつランタイムのデータ監視と収集、データ処理、パーソナライゼーション技術の開発。消費者体験を向上させるために、各サブスクリプションとユーザー・プロファイルに基づいて、コンテンツの提供とコンテンツ配信システムのプログラミングを行う。これは継続的なモデルであり、常に進化し続ける要求の厳しい市場に対応するためには、多くのシステムと手順を必要とする。

パンデミック後の世界的な景気回復は、しばしばビジネスの物語における大きな成果として取り上げられる。しかし、私たちは、パンデミックの最も絶望的な局面でさえ、連勝を続けた勝者を思い出す必要がある。そして、OTTはこの点で際立っている。

世界的な景気回復が勢いを増し、市場での競争が激化する中、OTTサービス・プロバイダーも同業他社や競合他社の挑戦を免れることはないだろう。 ハイパー・パーソナライゼーションへの構造化されたアプローチを取り入れることは、ゲーム・チェンジャーであることを証明し、切望される差別化要因を提供することができるだろう。

聖杯、誰でも！