Коммерческие преимущества сбора пользовательской статистики

Не секрет, что большинство начинающих и продолжающих OTT/IPTV операторов особой ценности в сборе пользовательской статистики не видят. И в России массово распространены недорогие OTT/IPTV платформы, статистический функционал которых сведен к парочке графиков с рейтингом каналов. А то и вовсе отсутствует или не настроен? А зачем, если есть универсальный “рецепт успеха”? 2 мультиплекса федеральных каналов, плюс полсотни-сотня сверхдешевых трешканалов в одном или 2-х битрейтах с архивчиком и телезритель счастлив. Для эстетов можно, собрать пакет подороже каналов в 150. Плюс традиционные а-ля карт монополисты Матч Премьер, Матч Футбол, Дождь и т.д. Дешево и сердито. Всяко лучше плейлиста m3u. И кто то с этого наверное даже зарабатывает. “Но это не точно.”

Операторы покрупнее эксперементируют с VOD. Покупают пакеты у онлайн кинотеатров, кто то покруче у мейджоров и их представителей. Но, судя по финансовой отчетности большинства онлайн кинотеатров, коммерческого успеха достигают немногие.

Сложившийся контентный рынок в описанной ситуации больше напоминает казино. Операторы делают свои ставки на понравившийся пакет контента от агрегаторов, или закупают контент напрямую, ориентируясь скорее на личные вкусы руководителя оператора или контент менеджера чем на вкусы потребителей. А затем “тянут лямку” выплачивая “минималки” в надежде однажды набрать достаточно телезрителей что бы хотя бы выйти в плюс. Или пополняют абонентскую базу контент агрегатора, помогая “тянуть лямку” ему. Давайте обсудим какие есть альтернативы сложившимся традициям, и обязан ли ОТТ проект быть убыточным?

Экономика в OTT/IPTV

Есть 5 очевидных способов улучшить экономические показатели OTT/IPTV проекта:

  1. Телезрители готовы платить больше за качественный и интересный для них контент. Очевиден пример компании NETFLIX, которая за счет продвинутых систем сбора статистики и выработки уникальных индивидуальных рекомендаций для каждого из клиентов, создал один из самых популярных видеосервисов. С весьма недешевой подпиской в размере 10$ в месяц.
  2. Рекламодатели готовы платить оператору за доступ к вниманию абонентов. Причем тем больше, чем более таргетированной будет является данная реклама. Владелец парикмахерской в торговом центре с большим удовольствием закажет вам рекламу конкретно телезрителям, живущим в 1-2 кварталах от его мастерской.
  3. Снижение расходов. Это банально, но действительно чем меньше будет потрачено на ненужный никому контент, его транскодирование, хранение, доставку, – тем большую прибыль получит оператор.
  4. Доход от продажи и сдачи в аренду абонентского оборудования и аксессуаров. Чем больше и разнообразнее выбор, тем довольнее клиент. Это как с контентом, чем лучше угодить пожеланиям своих абонентов, тем выше будит их лояльность и готовность платить.
  5. Доход от продажи, сдачу в аренду устройств, а так же подключения и настройки, сопутствующих IPTV/OTT телевидению услуг. В первую очередь, таких как сервисы умного дома, видеонаблюдения, платформа игровых приложений оператора и т.д. Конечно можно отправить клиента в магазин за умным домом Xiaomi и Sony Play Station, но ожидать от такого подхода каких-то доходов и лояльности довольно сложно.

В каждом из перечисленных случаев для ответов на поставленные вопросы, для выработки стратегии, нужны технические решения. В этой статье поговорим о том какой продукт компании GS Labs в составе IPTV/OTT платформы DREAM Platform поможет в этом.

Техническая реализация сбора пользовательской статистики

Сбором всего разнообразия пользовательской статистики устройств подключаемых к DREAM Platform занимается специальный продукт Providence, входящий в ее состав. Подробнейшая информация о практически всех события происходящие на устройствах подключенных к платформе, поступают в эту систему. В настоящий момент реализован сбор статистики со следующих устройств:

  • STB на платформе Linux (StingrayTV);
  • STB на платформе Android;
  • Приложения, установленные на SmartTV;
  • Приложения, установленные на мобильные устройства.

Кроме того, достаточно просто организовать сбор статистики и с любых других устройств реализовав на них поддержку REST API сервиса.

Собранные данные хранятся во встроенной Базе данных на базе PostgreSQL, и по соответствующим запросам могут передаваться в операторские системы визуализации, мониторинга и бизнес аналитики. Срок хранения данных ограничен только физическим размером дискового архива. Выгрузка данных для внешних систем производится утилитой Consumer CLI, предназначенной для скачивания больших объёмов структурированных данных из Providence. Утилита позволяет отправлять данные в другую базу данных в потоковом режиме, для последующего безопасного использования этой базы инструментами BI. Либо выгружать csv файлы, формируемые при помощи настраиваемых фильтров, для решения каких то узкоспециализированных аналитических задач.

В качестве BI базы “по умолчанию” можно рекомендовать такой продукт как Elasticsearch, тиражируемую свободную программную поисковую систему. Помимо данных из Providence туда можно подгружать связанные данные из других систем оператора: с сервера метаданных MDS, из биллинговой системы, с EPG сервера, из магазина приложений, из рекламной платформы, а также любые другие связанные данные которые дадут дополнительные возможности для визуализации контента.

И в качестве средства для визуализации и бизнес анализа можно использовать любое привычное BI решение установленное у оператора. От SAP и Oracle до бесплатных Google Data Studio и Grafana. В зависимости от толщины маркетингового бюджета и потребностей.

Контентная политика

А теперь давайте о том, что же вышеописанное техническое решение может дать бизнесу. Начнем с анализа контента. Помимо пресловутого рейтинга каналов, не менее полезным является рейтинг каналов по жанрам. Важно ведь не только избавиться от тех каналов которые неинтересны вашим клиентам. Но и получить представление о том, какие каналы более востребованы и что стоит докупить. Из нашего опыта контентные предпочтения различных зрительских аудиторий могут разительно отличаться даже для разных районов одного города. Вкусы жителей новостроек сильно отличаются от предпочтений жителей сельских пригородов. Различные спортивные и культурные объекты могут сильно влиять на вкусы проживающих неподалеку телезрителей.

Аналогично с VOD контентом. Далеко не факт что прикупленная по случаю библиотека артхаусного кино действительно хорошо “зайдет” жителям промышленного микрорайона. Она может даже стать причиной оттока клиентов. Получение нежеланного предложения может стать триггерной точкой, после которой клиент пойдет искать в сети интересный ему контент, подходящую ТВ приставку, а то и вовсе решит провайдера сменить.

Аналогично с играми. Это, конечно, куда менее исследованная история. Но крупные игроки на российском рынке, например Триколор и Ростелеком, активно идут в этом направлении пусть и разными путями. Очевидно, что именно сюда рано или поздно сместиться фронт операторской борьбы за молодых абонентов.

Статистика, собираемая решением GS Labs, позволяет строить “карты жанровых предпочтений” практически любого уровня детализации. Как минимум до уровня город/регион, или даже до уровня жилых домов, если оператор имеет систему выдачи IP адресов абонентам согласованную с физическими адресами домов. Еще более детальную картину можно получить сделав дополнительную фильтрацию по типам устройств (приставки, телефоны, смарт ТВ) или уточнив временной промежуток в течении суток (прайм тайм с 20:00 до 22:00).

Управление рекламой

Все это позволяет не только формировать приоритеты по поиску и покупке контента, но и более эффективно работать с рекламой. Клиентские приложения и устройства, обладают большим набором встроенных рекламных мест разного типа (баннеры, кликабельные баннеры, рекламное видео, передаваемое по стандарту VAST и т.д.) которые могут быть задействованы для показа рекламы. При этом есть возможность для конечных пользователей приобрести отписку от рекламы, либо такая отписка может быть включена в тот или иной коммерческий пакет.

Есть даже возможность привязать показ рекламы к какому то конкретному событию. Например, к в включению на какой-то конкретный канал или канал из группы каналов одного жанра. К запуску фильма. К показу баннера в EPG. Вся статистика таких показов, предыдущих и последующих действий пользователя логгируется в Providence и доступна для последующего анализа.

Отправка рекламных материалов клиентским устройствам и приложениям осуществляется централизованно через продукт ADS (Сервис учета рекламных мест и контроля передачи рекламных материалов), входящий в состав платформы Dream Platform. Возможна отправка материалов через API для их загрузки. Либо через автоматизированную систему управления рекламными местами. Примером такой системы, интегрированной с ADS, может выступить такой сервис как ADRiver имеющий широкие возможности по управлению рекламными компаниями.

Все эти инструменты позволяют оператору проводить эффективные рекламные компании. И, при наличии достаточно большой абонентской базы, зарабатывать даже на бесплатных клиентах без подписок. Есть достаточное число видеосервисов работающих именно по этой модели (AVOD).

  1. Рейтинг каналов. Рейтинг каналов по жанрам. Рейтинг передач. Рейтинг передач по жанрам. Рейтинг VOD. Рейтинг VOD по жанрам. Рейтинги по устройству, по многоквартирному дому, по району, по городу, по региону. Рейтинг игр.
  2. Интерактивная карта абонентов. Фильтры по жанру. Фильтры по активностям на устройстве. Фильтры по типу устройств.
  3. Расчет прибыльности/убыточности каналов. VOD пакетов и отдельных фильмов. Игр и других приложений. Эффективность профилей. Эффективность архива.
  4. Статистика по устройствам. Длительность телесмотрения: в среднем за все время, за последний месяц. Количество перезагрузок. Количество сбоев.
  5. Статистика по внешним устройствам.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *