Video-On-Demand-Anbieter setzen auf Big Data und Predictive Analytics
Die Anbieter von Video-Streaming wollen ihr Angebot immer zielgenauer an ihre Kunden anpassen und außerdem neue Kunden locken. Anstatt per Zufall verschiedene Serien oder Filme anzubieten, analysieren sie mit Big Data, was ihre Kunden tatsächlich anspricht. Dem Anbieter Netflix gelang es mithilfe von Predictive Analytics Investitionsentscheidungen zu treffen, die Ihn schließlich zu einem der größten Anbieter von Video-On-Demand machten.
Video-On-Demand-Anbieter (kurz: VOD-Anbieter) wie Netflix, Amazon oder Sky verfügen über einen gigantischen Pool an Nutzerdaten und können daraus neue, individuell angepasste Empfehlungen für ihre Nutzer kreieren. Dies geht beispielsweise bei Netflix soweit, dass sogar das im Menü zu sehende Titelbild eines Films, je nach den Präferenzen eines Kunden / einer Kundin, unterschiedlich ausfällt.
Auch die Entscheidung darüber, welche Film- und Serienlizenz ein VOD-Anbieter als nächstes erwerben möchte oder welche Eigenproduktion gedreht werden soll, ist kein Produkt des Zufalls, sondern erfolgt mithilfe der Analyse von Big Data. So hat sich Netflix nach einer intensiven Untersuchung der eigenen Kundeninteressen dazu entschieden, Anfang 2013 die Produktion der Serie House of Cards zu übernehmen, die aufgrund des prominenten Schauspieleraufgebots ausgesprochen kostspielig war. Kommerziell wurde die Serie ein Riesenerfolg; alleine im ersten Quartal 2013 sollen durch die Serie weltweit drei Millionen zusätzliche Anmeldungen bei Netflix eingegangen sein. Die Entscheidung wurde mithilfe von Predictive Analytics Methoden gefällt, die den Erfolg des Serienformats als sehr wahrscheinlich prognostiziert hatten.
Vom unspezifischen Angebot zum individuell angepassten
Historisch lässt sich die Entwicklung der VOD-Anbieter in vier Schritten nachzeichnen . Ende der 90er bis Anfang der 2000er Jahre bemühten sich die Anbieter alleine darum, Lizenzen einzuwerben, die es ihnen erlaubten, erfolgsversprechende Filme und Serien über ihre Plattformen anzubieten. Der Wettbewerb bestand vor allem darin, als erster Anbieter die neusten und beliebtesten Filme im Angebot zu haben. Aber erst die Verbreitung von schnellem Internet bereitete auch die technischen Möglichkeiten, um Video-Streaming in guter Qualität schließlich massentauglich zu machen. In einem dritten Schritt fingen die VOD-Anbieter an, eigene Produktionen zu drehen. So haben mittlerweile sämtliche VOD-Anbieter eine ganze Reihe eigener Serien und teilweise auch Filme im Angebot, die sie von ihren Konkurrenten abgrenzen sollen. Der Einsatz von Big Data kann nun als vierter Schritt betrachtet werden, der die Branche ein weiteres Mal umkrempelt. Das unspezifische Videoangeboten für jedermann wird zu einem individuell an die Kunden angepassten Angebot.
Die VOD-Anbieter können die exakten Clickstreams der User erfassen, das heißt die einzelnen Schritte, die auf den Portalen gegangen werden. Dadurch lässt sich unter Anderem nachvollziehen, wie lange die Kunden ein Video ansehen, an welchen Stellen sie ggf. abbrechen, zu welchen Sendungen die Kunden wechseln, nach welchen Titeln und in welchem Genre sie suchen oder wie oft sie welches Videos anschauen. Außerdem bekommen die Anbieter über Bewertungsangaben Informationen darüber, wie den Kunden ein Video im Durchschnitt gefällt und welche Hardware die Kunden verwenden.
Schließlich erlaubt die Verknüpfung der Clickstreams mit weiteren Daten aus Social Media noch Aussagen über demographische Daten der Kunden. Anhand der so gewonnenen Kundenprofile lassen sich Prognosen darüber entwickeln, auf welche Angebote die Kunden der VOD-Anbieter am meisten ansprechen werden. Die Zeiten, in denen es nur darum ging, die aktuellsten Filme im Portfolio zu haben, neigen sich damit einem Ende zu. Nicht zuletzt führt diese Entwicklung zu Kostenersparnissen, da die Anbieter auch auf erfolgversprechende günstigere Lizenzen und Eigenproduktionen zurückgreifen können. Die Anbieter können viel passgenauer nach denjenigen Titeln suchen, die das beste Kosten-Nutzen-Verhältnis bieten.
Next Best Offer als treibende Kraft
Im Unterschied zu einem generischen Angebot bietet eine personalisierte Kundenansprache eine enorme Chance die Kunden langfristig an das eigene Angebot zu binden und das Interesse für weiteren Content aufrecht zu erhalten. Als der Streamingdienst Netflix 2006 den „Netflix Price“ ausschrieb um die Genauigkeit der Kundenanalyse zu erhöhen, steckten die Analysemodelle noch in den Kinderschuhen. Mit dem entwickelten Modell konnte die Genauigkeit damals um 10% erhöht werden. Auf eine dauerhafte Implementierung wurde jedoch zunächst auf Grund der hohen Kosten verzichtet.
Die Zeiten haben sich geändert.Next Best Offer ist mittlerweile zu einem festen Baustein des Customer Relationship Managements avanciert. Entscheidend ist heutzutage nicht mehr ob man sich den Aufbau einer Recommendation Engine leisten kann, sondern vielmehr ob man sich den Verzicht darauf erlauben darf. Unsere Algorithmen zeigen in der Praxis, dass sich die Projektkosten bereits nach kürzester Zeit selbst kompensieren.
