Персонализация для
видеосервисовПривлечь, удержать и заработать
Александр Петров
CTO
Ситуация на телеком-рынке
•Использование
классических телеком-
услуг падает
•Телеком-операторы
превращаются в “трубу по
доставке интернета”
•По “трубе” течет в
основном видео-трафик
Структура интернет-трафика
• Около 50% всего трафика в
интернете – трафик Video on
Demand провайдеров
• Netflix – король трафика
Конкурентная борьба
• Телеком-операторы не хотят быть
просто “трубой”, потому запускают
свои видео и IPTV сервисы
• Огромная конкуренция между
классическими сервисами и
телеком-операторами
• Отрасль находится на переднем
краю технологий
Важность персонализации
• Netflix позиционирует свою рекомендательную
систему как важнейшее конкурентное
преймущество
• Огромное количество контента, выбор из которого
– очень непростая задача
• Персонализация позволяет удержать
пользователя на сервисе
Персонализация - это сложно
• Разработка движка персонализации – сложная алгоритмическая
задача.
• Крупные компании могут позволить себе собственную
разработку
• Netflix, Youtube - в мире
• IVI - в России
• Более маленьким приходится подключать внешних поставщиков
• E-Contenta - в России
• Iris TV, Gravity - в мире
Attract & Return
• Чтобы откусить кусок пирога – нужна реклама
• Рекламу тоже можно персонализировать
• Programmatic в помощь
• Показ персональных банеров с фильмом
• Персонально подобранные трейлеры
• Таргетинг по интересам и ретаргетинг
Programmatic на SmartTV
• На текущий момент в России реклама
на SmartTV продается в основном при
помощи прямых продаж
• Программатик на SmartTV позволит
привлекать аудиторию в нативном
окружении для потребления видео
• Рады помощи от партнеров по рынку со
сторны SSP☺
Экономика: привлечение
+4 млн руб - дополнительный доход за первый месяц, заведомо
оправдывающий использование рекомендаций
+25 млн руб - суммарный эффект от использования рекомендаций в рекламе
Модельный IPTV-сервис
N = 500 тыс. абонентов
Стоимость привлечения(SAC) = 1200 руб.
Месячный отток(C) = 15%
R = 50 млн. руб - рекламный бюджет в интернете
M = 400 руб. - месячная подписка на сервис
Реклама без рекомендаций Реклама с рекомендациями
Nновых
= 41 650 абонентов
Месячный доход.
= Nнов.
* M = 16 660 000 руб
Суммарный доход = 110 666 666 руб
Снижение SAC = 20% (кейс Bookmate)
SACРек.
= SAC x 80% = 960 руб
Nнов. рек.
= R/SACРек.
= 52 100 абонентов
Месячный доход. =
Nнов. рек.
* M = 20 960 000 руб
Суммарный доход = 139 733 333 руб
Экономика: удержание
Годовой отток
US:
• Netflix = 9%
• DirecTV = 20%
• Hulu = 70%
Россия:
• Отток = 15% в месяц! Использование рекомендаций
Снижение С = 30% (кейс vidimax)
CРек..
= С x 70% = 50 %
Nсохран
= N x (C - CРек.
).
= 100 000 абонентов в год
TRдополнительный
= Nсохран
x M
Модельный IPTV
N = 500 тыс. абонентов
M = 400 руб. - месячная подписка на сервис
С = 70% - годовой отток
Дополнительный доход в год от абонентов, сохранённых за счёт
рекомендаций = 40 млн. рублей
Спасибо за внимание
a.petrov@e-contenta.com

E-Contenta. Персонализация для видеосервисов: привлечь, удержать и заработать.

  • 1.
  • 2.
    Ситуация на телеком-рынке •Использование классическихтелеком- услуг падает •Телеком-операторы превращаются в “трубу по доставке интернета” •По “трубе” течет в основном видео-трафик
  • 3.
    Структура интернет-трафика • Около50% всего трафика в интернете – трафик Video on Demand провайдеров • Netflix – король трафика
  • 4.
    Конкурентная борьба • Телеком-операторыне хотят быть просто “трубой”, потому запускают свои видео и IPTV сервисы • Огромная конкуренция между классическими сервисами и телеком-операторами • Отрасль находится на переднем краю технологий
  • 5.
    Важность персонализации • Netflixпозиционирует свою рекомендательную систему как важнейшее конкурентное преймущество • Огромное количество контента, выбор из которого – очень непростая задача • Персонализация позволяет удержать пользователя на сервисе
  • 6.
    Персонализация - этосложно • Разработка движка персонализации – сложная алгоритмическая задача. • Крупные компании могут позволить себе собственную разработку • Netflix, Youtube - в мире • IVI - в России • Более маленьким приходится подключать внешних поставщиков • E-Contenta - в России • Iris TV, Gravity - в мире
  • 7.
    Attract & Return •Чтобы откусить кусок пирога – нужна реклама • Рекламу тоже можно персонализировать • Programmatic в помощь • Показ персональных банеров с фильмом • Персонально подобранные трейлеры • Таргетинг по интересам и ретаргетинг
  • 8.
    Programmatic на SmartTV •На текущий момент в России реклама на SmartTV продается в основном при помощи прямых продаж • Программатик на SmartTV позволит привлекать аудиторию в нативном окружении для потребления видео • Рады помощи от партнеров по рынку со сторны SSP☺
  • 9.
    Экономика: привлечение +4 млнруб - дополнительный доход за первый месяц, заведомо оправдывающий использование рекомендаций +25 млн руб - суммарный эффект от использования рекомендаций в рекламе Модельный IPTV-сервис N = 500 тыс. абонентов Стоимость привлечения(SAC) = 1200 руб. Месячный отток(C) = 15% R = 50 млн. руб - рекламный бюджет в интернете M = 400 руб. - месячная подписка на сервис Реклама без рекомендаций Реклама с рекомендациями Nновых = 41 650 абонентов Месячный доход. = Nнов. * M = 16 660 000 руб Суммарный доход = 110 666 666 руб Снижение SAC = 20% (кейс Bookmate) SACРек. = SAC x 80% = 960 руб Nнов. рек. = R/SACРек. = 52 100 абонентов Месячный доход. = Nнов. рек. * M = 20 960 000 руб Суммарный доход = 139 733 333 руб
  • 10.
    Экономика: удержание Годовой отток US: •Netflix = 9% • DirecTV = 20% • Hulu = 70% Россия: • Отток = 15% в месяц! Использование рекомендаций Снижение С = 30% (кейс vidimax) CРек.. = С x 70% = 50 % Nсохран = N x (C - CРек. ). = 100 000 абонентов в год TRдополнительный = Nсохран x M Модельный IPTV N = 500 тыс. абонентов M = 400 руб. - месячная подписка на сервис С = 70% - годовой отток Дополнительный доход в год от абонентов, сохранённых за счёт рекомендаций = 40 млн. рублей
  • 11.