Streaming hat die Art und Weise verändert, wie Menschen Fernsehen schauen. Statt passiv von Kanal zu Kanal zu zappen, auf denen vorab geplante Programme gezeigt werden, durchlaufen die Zuschauer Live- und On-Demand-Optionen, wählen ihre Favoriten und wagen sich an neue Inhalte aus aller Welt heran. Je leichter die Zuschauer Inhalte entdecken können, die ihrem Geschmack und ihren Vorlieben entsprechen, desto mehr interagieren sie mit dem Service.
Nach dem Launch in 2015 gewann Hotstar in der indischen Zielgruppe schnell an Beliebtheit und ging auf Expansionskurs, um Expat-Communitys in Kanada, Singapur, dem Vereinigten Königreich und den USA zu erschliessen. 2019 wurden wir von Disney übernommen und auf die Marke Disney+ Hotstar umgestellt. Disney+ Hotstar ist heute Indiens beliebtester Streaming Service mit mehr als 300 Millionen Nutzern. Kürzlich starteten wir das integrierte Produkt in Indonesien und sind dafür gerüstet, die Angebotspalette auf Malaysia, die Philippinen und Thailand auszuweiten.
Angesichts dieses Wachstums waren wir drei Herausforderungen ausgesetzt: Wir mussten unsere Data Governance optimieren, die von uns erfassten Daten sinnvoll interpretieren und diese Daten zu nutzen, um die Stickiness in mehreren Märkten zu steigern. Glücklicherweise konnten wir mit Amplitude zusammenarbeiten, um diese Herausforderungen zu lösen.
Standardisierung und Verstehen unserer Daten während unserer Entwicklung
Als Director of Product bin ich für die Weiterentwicklung, das Wachstum und die Kundenbindung verantwortlich. Mein Team ist bestrebt, Zuschauern eine optimierte Personalisierung und die beste Entdeckungs- und Empfehlungserfahrung zu bieten. Dies führt zu höherem Engagement und dies wiederum zu höheren Bindungsraten.
Wir vereinfachten die Discovery von Inhalten und fügten interaktive Funktionen zu unseren Sportangeboten hinzu, um das Engagement zu steigern, einschließlich On-Screen-Punktekarten, Spielezusammenfassungen und simulierten persönlichen Erfahrungen. Ende 2020 wurden beispielsweise internationale Cricketspiele aufgrund der Pandemie in leeren Stadien gespielt, was den Zuschauern ein getrübtes Erlebnis bescherte. Um die Aufregung nachzubilden, die eine Menschenmenge bei einem normalen Spiel erzeugen würde, baten wir Zuschauer, Emojis einzugeben, während sie zuschauen. Dann analysierten wir die Emotionen in Echtzeit und spielten entsprechende Geräuschkulissen von Menschenmengen, beispielsweise Jubel.
Als ich bei Disney+ Hotstar anfing, wurde ich mit der Verbesserung unserer Personalisierungsfunktionen beauftragt. Dazu brauchte ich glaubwürdige Daten. Fand mich aber in einer “garbage-in, garbage-out“ Situation wieder. Unsere Daten waren nicht standardisiert und es gab keine echte Attribution. Ausserdem konnte niemand die Event-Definitionen erklären.
Unser erster Schritt war dann die Bereinigung aller Daten. Ich habe in diesem ersten Jahr gelernt, warum wir die Informationen generierten und welche Aussagen wir von ihnen erwarteten. Wir identifizierten Triggerpunkte entlang der Nutzerreise und definierten die erwarteten Variablen, die wir benötigten, um umsetzbare Datenmodelle zu erstellen. Wir haben auch akzeptable Datenpunktwerte und Bereiche für Qualitätssicherungszwecke festgelegt und die Variablen und Ereignisse ermittelt, die wir messen müssen.
Nachdem wir die Daten bereinigt und ihre Qualität bereinigt hatten, wussten wir, dass wir ihnen vertrauen können.
Nutzung von Daten zur Steigerung der Stickiness
Unser internationales Wachstum hat unsere Kundenakquise und Bindungssstrategie komplexer gestaltet. Wir wollen das Rad nicht immer wieder aufs Neue erfinden, wenn wir in ein neues Land expandieren, aber wir wissen auch, dass nicht alles, was in einem Markt funktioniert, auch in einem anderen erfolgreich ist. Wir müssen die entscheidenden Faktoren in unterschiedlichen Ländern erkennen, also verstehen, wie Nutzerwünsche und Nutzererfahrungen sich zwischen geografischen Regionen unterscheiden.
Das Ausmaß der Datensammlung ist unvergleichlich. Mit 25,3 Millionen Nutzern, die 2019 das Cricket-Halbfinale zwischen Indien und Neuseeland sahen, stellten wir einen neuen Rekord für die höchste Anzahl von gleichzeitigen Nutzern in unserer App auf. Ende 2019 generierten wir 16 Millionen Datenpunkte pro Tag und dieser Wert ist im Zuge unserer Expansion gewachsen.
Wir begaben uns auf unsere Analysereise, indem wir die Nutzerkohorte und die Trichterdaten betrachten, die jeden Monat zu mehreren A/B-Tests führen. Wir begannen dann damit, Möglichkeit zum Erhöhen der Stickiness zu sondieren. Wir wollten, dass Zuschauer häufiger zurückkommen und mehr Zeit in unserem Service verbringen, so dass neue Wege zum Analysieren der von uns erfassten Daten erforderlich waren. Wir fanden eine Lösung in Amplitude.
Self-Service-Analyse für Digital-First-Unternehmen
Ich wollte, dass mein Team reibungslos auf Daten zugreifen und die Zeit reduzieren kann, die erforderlich ist, um umsetzbare Erkenntnisse zu erhalten. Amplitude übertrifft dies alles und bietet mehrere Perspektiven auf unsere Daten. Amplitude ist ein digitales Self-Service-Optimierungssystem, das Unternehmen eine robuste Analyseplattform bietet. Es demokratisiert den Zugriff auf Daten und hilft digitalen Teams Nutzerverhalten und wie Kunden digitale Produkte erleben besser zu verstehen.
Wir zogen eine Reihe unterschiedlicher Analyseplattformen in Betracht und stießen nach dem Lesen einiger hervorragender Bewertungen auf Amplitude. Mit seiner Skalierbarkeit, der Nutzerfreundlichkeit und der Integration und dem Preis-Leistungsverhältnis konnte es uns überzeugen.
Ihr Team war von Anfang an umwerfend. Jedes Gespräch, das wir mit den Anbietern führten, umfasste eine Diskussion zu unserem Datenvolumen und Budget. Während unserer ersten Gespräche mit Amplitude präsentierten wir unsere Prioritäten und uns wurde die Idee präsentiert, Datenfragmente zu samplen.
Wenn man über grosse Datenmengen verfügt, muss man nicht jeden einzelnen Datenpunkt analysieren, um die genauesten Erkenntnisse zu erhalten. Wenn wir beispielsweise fünf Prozent eines Datensatzes entnehmen würden, könnten wir exakt dasselbe Maß an Einblicken erhalten – mit 99%-igem Vertrauen in die Befunde. Es beansprucht offensichtlich weniger Zeit zum Analysieren von Daten und das bedeutet, dass Samples zu einer schnelleren Entscheidungsfindung führen.
Sie waren der einzige Anbieter, der eine Samplinglösung anbot, die unseren Anforderungen entsprach und sie gewannen sofort unser Vertrauen und unser Unternehmen.
Einfaches Testen mehrerer Hypothesen
Die Steigerung der Geschwindigkeit und Genauigkeit von Amplitude war nur die Hälfte der Geschichte. Amplitude wird nahtlos in unser Technologiestack integriert. Wir haben eine interne Pipeline aufgebaut, die zu unserem Data Warehouse und CRM führt. Wir fügten eine Amplitude-Integration ein und verwenden jetzt die APIs und Data-Governance-Funktionen von Amplitude, um Nutzerdaten in allen drei Zielen zu standardisieren und zu synchronisieren. Das Ergebnis ist ein konsolidiertes Nutzerprofil, das eine einheitliche Datenbasis für unsere Datenlager und Analyse-Tools darstellt.
Mit Amplitude können wir Nutzerkohorten auf Basis des Zeitpunkts, an dem sie sich unseren Service anschlossen, und des Contents analysieren, die sie zu Disney+ Hotstar brachten. Wir beginnen sofort mit der Datenerfassung und können das Engagement in wöchentlichen, monatlichen und sogar sechsmonatlichen Zeiträumen verfolgen. Wir können uns sogar eine Kohorte neuer Nutzer anschauen, die sich vor zwei Wochen anmeldeten, ermitteln, ob ihr Engagementniveau unsere Benchmarks widerspiegelt und bei Bedarf unsere Ansprache an sie anpassen. Wir können auch das Verhalten von Langzeit-Abonnenten analysieren und neuen Content hinzufügen, wenn es sich abzeichnet, dass Nutzer durch einen Mangel von Neuheiten fernbleiben.
Amplitude ermöglicht es auch, Nutzermuster zu analysieren und A/B-Tests auf Basis des geografischen Standorts, der Sprache, des Genres oder anderer Parameter auszuführen Bevorzugen Zuschauer Content auf Englisch, Malayisch oder Tamil? Haben Abonnenten, die Pandschabi sprechen, mehr Interesse an Sport als Abonnenten, die Hindi sprechen? Schauen sich Zuschauer, die sich einen Marathon von Fernsehserien reinziehen, auch stundenlang Spielfilme an? Die Möglichkeiten sind endlos. Möglich wird es dadurch, dass es für jeden einfach geworden ist, in Amplitude Fragen zu stellen und zu beantworten.
Demokratisieren von Daten für Nicht-Spezialisten
Mit Amplitude können wir schnellere, umsetzbare Erkenntnisse für mehr Menschen liefern, ohne die Größe unseres Datenwissenschafts-Team zu erhöhen, auch wenn Disney+ Hotstar weiterhin wächst. Es ist ein intuitives Tool, das es Teammitgliedern, die keine Datenspezialisten sind, erlaubt, komplexe technische Abfragen zu gestalten. Von dort aus können sie die Ergebnisse als leicht verständliche Grafiken und Diagramme ansehen.
Ich habe bei der Anzahl der Personen, die jeden Monat auf Amplitude zugreifen, einen enormen Anstieg in unserem gesamten Unternehmen verzeichnet, wie auch bei den Berichten, die generiert und geteilt werden. Diese Zahlen sind der Beweis, dass unsere Mitarbeiter großes Vertrauen für die Plattform hegen und die Erkenntnisse schätzen, die sie generiert. Amplitude ist hervorragend geeignet, um jeden zum Vorteil unserer Abonnenten an den Tisch zu bringen.
Mehr zufriedene Abonnenten
Amplitude hat uns die Hilfsmittel geboten, mit denen wir das Engagement in der gesamten Nutzerreise verfolgen können. Es bietet uns ein deutliches Bild dessen, was die Zuschauer sehen, wenn sie es betrachten, und wohin sie nach dem Betrachten gehen. Wir können die Zuschauererfahrung personalisieren und Empfehlungen optimieren, um unseren Nutzern sehr ansprechenden Content zu bieten.
Vor der Übernahme durch Disney war Hotstar der wichtigste Streamer in Indien. Wir sind noch immer die Nummer Eins, aber wir sind nicht einfach auf Skalierung ausgerichtet. Stattdessen setzen wir uns dafür ein, mehr Abonnenten zu akquirieren und zu binden, indem wir eine bessere Nutzererfahrung entwickeln. Und wenn wir erfolgreich sind, schalten diese Nutzer weiterhin ein, um diese Erfahrung nicht zu verpassen.
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Posted on August 4, 2021
