Шведская медиакомпания Mittmedia провела подробный анализ аудитории, чтобы выявить причины потенциального оттока подписчиков своих изданий. Почему исследование было проведено с использованием технологии искусственного интеллекта и как в компании отреагировали на его результаты, рассказывают глава отдела цифрового развития Робин Говик и продакт-менеджер по работе с данными Мишель Людовичи.
Mittmedia — один из крупнейших медиахолдингов в стране. Являясь частью Bonnier News Group, он издает 28 местных и 10 бесплатных газет, владеет несколькими типографиями, радиостанциями и 20 локальными новостными брендами. Суммарное количество подписчиков изданий Mittmedia достигает 280 000. И 33 % — цифровые подписчики. Чтобы обеспечить стабильный рост онлайн-аудитории, компания проанализировала ее характеристики, поведение, привычки и даже историю платежей каждого пользователя.
РАЗБЕРИТЕСЬ С КОНТЕНТОМ
Робин Говик поясняет, что причины оттока числа подписчиков объективно в целом понятны для компании. Несмотря на то что с 2015 года число подписчиков на печатную продукцию неизменно сокращается, число подписчиков на цифровую продукцию пропорционально растет. На сегодняшний день их число превышает 90 тысяч человек.
«Сейчас мы больше всего боимся того, что у нас может упасть число подписчиков в онлайне, — говорит Говик. — С 2018 по 2019 год Mittmedia удалось снизить уровень оттока с 17 % до 11,5 %. Но затем этот показатель перестал меняться».
Летом 2019 года команда Mittmedia решила заняться изучением данного вопроса. Необходимо было понять причины снижения количества подписчиков. Прежде всего в компании поставили перед собой вопрос, насколько хорош их контент и соответствует ли он потребностям аудитории.
,
,
«Сначала надо было решить вопрос с контентом, а затем исследовать и другие показатели, — рассказывает Говик. — Для этого мы использовали собственную разработку — платформу Soldr, названную так из-за ее ключевой цели — объединить все данные в единую систему. Платформа работает с тремя типами данных: взаимодействие с подписчиками, контент и данные аудитории. Soldr интересна еще и тем, что собирает данные о контенте и аудитории со всех устройств, будь то компьютер, смартфон или планшет. Это очень удобно».
КТО УШЕЛ И КТО ОСТАЛСЯ?
После сбора необходимых данных в Mittmedia приступили к их анализу. Важно было понимать, отказался ли пользователь от контента после того, как заплатил за него и ознакомился с ним, или он решил отменить платеж в самую последнюю минуту, решив, что не стоит тратить деньги на такую покупку. То есть дело либо в плохом контенте, либо в плохой подаче этого контента, которая не может заинтересовать пользователя.
Как только была проведена работа по идентификации полученных данных и выявлению параметров, коррелирующих с оттоком пользователей, команда Mittmedia продумала три модели анализа данных:
• статистическая модель, которая является самой простой из всех;
• модель машинного обучения GBM: она довольно простая, однако использующая слишком мало данных;
• модель машинного обучения, основанная на использовании нейронной сети: это более сложная модель, однако она предполагает использование большего количества данных и предоставляет более точный прогноз.
«В итоге все три модели были использованы нами для анализа текущей ситуации и прогнозирования, — говорит Мишель Людовичи. — Мы проанализировали данные более 37 000 клиентов, которые являлись нашими подписчиками в период с 12 апреля по 12 августа 2019 года. При этом мы не учитывали первые 30 дней подписки, потому что многие издания медиакомпании предполагают бесплатную подписку на протяжении данного срока. И, как мы все понимаем, после бесплатного периода ситуация резко меняется: кто-то из подписчиков остается, а кто-то уходит».
Использование моделей машинного обучения было обосновано тем, что они учитывают не только данные о подписке и данные о пользователях (например, пол и возраст), но и данные об их поведении (например, какой контент они предпочитают читать), а также данные об использовании мобильного приложения.
Таким образом, компания выяснила, что уходят в основном:
• пользователи, у которых на экране устройства постоянно высвечиваются уведомления от издания;
• пользователи с большим количеством подписок на другие издания медиакомпании;
• пользователи, у которых регулярно возникают проблемы с оплатой. Подписчики, которые остаются с изданием, — это:
• пользователи, которым нравится читать большие статьи;
• пользователи, которые являлись подписчиками печатной версии;
• пользователи, которые предпочитают фото- и видеоконтент;
• пользователи, подписавшиеся через мобильное приложение.
Людовичи поясняет, что издателям к push-уведомлениям надо подходить с умом: «Если мы отправим пользователю до 20 уведомлений в сутки, это нормально. Но если это число будет больше, то возрастет риск того, что пользователь просто уйдет от нас. Это не значит,
что push-уведомления приносят лишь вред. Но нам самим еще предстоит поработать над этим моментом: надо решить, как лучше рассылать эти уведомления пользователям и в каком случае».
Результаты исследования также показали, что женская часть аудитории Mittmedia на 10 % более склонна к отказу от подписки, чем мужская. Как оказалось, статей для мужчин в Mittmedia выпускается гораздо больше, чем для женщин. «Опираясь на эти данные, мы хотим немного изменить редакционную политику наших изданий и писать для женщин тоже, а также добавить больше фото- и видеоконтента для женской аудитории», — говорит Людовичи.
,
,
Что касается возрастного показателя, то высокий процент оттока пользователей происходит среди аудитории от 25 до 45 лет. И это очень важный момент, потому что целевая аудитория изданий холдинга как раз входит в данную возрастную категорию.
В результате обработки полученных данных также выяснилось, что пользователи мобильного приложения гораздо чаще продлевают свою подписку, чем остальные онлайн-подписчики. Среднее число прочитанных статьей в мобильном приложении составляет 60 в день, а в интернете прочитывается лишь 36 статей в день.
,
,
В Mittmedia также выяснили, что те пользователи, которые читают менее 80 статей в месяц, гораздо больше склонны к оттоку, чем те пользователи, что читают больше 80 статей в месяц.
«То же самое относится и к фотоконтенту, — добавляет Людовичи. — Пользователи, которые открывают не статьи, а изображения, но при этом не знают, к какой именно статье привязано то или иное изображение, гораздо менее склонны к отмене подписки».
100 ДНЕЙ ДО ОТКАЗА
Одним из главных выводов исследования было то, что для удержания клиентов важны первые 100 дней после введения платной подписки.
«В первые 100 дней вы должны приложить максимальные усилия для того, чтобы ваш подписчик остался на вашем сайте, — подчеркивает Людовичи. — Скорее всего, более 60–80 % всей аудитории уйдут с площадки по истечении этого срока. И лишь менее 50 % пользователей останется с вами».
Те, кто находится в диапазоне 60–80 %, еще не определились с тем, стоит ли им платить за подписку. Попытки удержать их могут только отпугнуть аудиторию. Так или иначе, они уйдут. Людовичи считает, что лучше направить свои усилия на тех, кто действительно может остаться с вами в дальнейшем, чем тешить себя призрачной надеждой, что вы сможете привлечь много новых пользователей.
ЧТО ДЕЛАТЬ С ДАННЫМИ?
Как использовать полученные данные в дальнейшем? «Мы могли бы использовать эти данные, чтобы улучшить персонализацию контента, — отвечает Людовичи. — Например, сделать выборку статей, основанную на гендерном признаке».
Но все-таки, по ее мнению, очень важно провести грамотный анализ аудитории. В Mittmedia, как было сказано выше, были проработаны целых три модели. «Конечно, мы проделали огромную работу, но это было необходимо для того, чтобы лишний раз подтвердить наши результаты и посмотреть, есть ли какие-нибудь противоречия в этих трех моделях», — говорит Людовичи. Она добавляет: если компания будет делать более глубокий анализ в будущем, то они используют нейросеть, потому что она дает более сложные и подробные данные.
В Mittmedia считают: чтобы анализ аудитории был эффективным, надо: • провести сегментацию пользователей;
• опросить пользователей;
• добавить в исследование дополнительные параметры, такие как, например, статистика платежей.
Список общих рекомендуемых действий, основанных на полученных данных, для сокращения оттока подписчиков, по мнению Робина Говика и Мишель Людовичи, выглядит так:
• проверяйте различные гипотезы для предотвращения оттока пользователей;
• проанализируйте все то, что может предотвратить отток пользователей в вашем издании, — и самое большое внимание уделяйте именно своей постоянной аудитории, а не новым пользователям;
• рассмотрите возможность подключения нескольких пользователей к одной подписке;
• проанализируйте все ошибки, возникающие при оплате подписки онлайн;
• анализируйте взаимодействия пользователей с контентом различной тематики.
«Мы до сих пор не можем понять до конца причины некоторых явлений, связанных с оттоком аудитории, — признается Говик. — Но все полученные результаты в настоящий момент тщательно обрабатываются, чтобы в итоге мы поняли свои ошибки и смогли их исправить. Мы полагаем, что анализ данных даст нам возможность в дальнейшем автоматизировать наши действия по борьбе с оттоком подписчиков. Более того, мы в этом уверены».
ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ
— Как вы передавали полученную в ходе исследования информацию внутри своей организации?
— Мы полагаем, что по умолчанию существует проблема в коммуникации между командой, проводящей исследование, и маркетологами компании. Поэтому мы приложили все усилия, чтобы заставить их работать вместе, а не просто передавать друг другу результаты проделанной работы. Мы считаем очень важным, чтобы все эти люди вместе формировали проблемы и придумывали их решения. Так что с самого начала мы подключили к этому процессу и аналитиков, и маркетологов.
— Изначально вы включили в свое исследование количество прочитанных статей как еще один параметр оттока аудитории, но впоследствии отказались учитывать его. Почему?
— Действительно, мы пытались определить причинно-следственную связь между количеством прочитанных статей и оттоком, но это оказалось очень сложным и неоднозначным в трактовке вопросом, потому что здесь все зависит от отдельно взятого пользователя.
— Учитывали ли вы новизну контента, его частоту выхода и объем?
— Конечно, это немаловажные факторы. Можно еще к этому добавить частоту посещений наших изданий в онлайне — это параметр, который также активно нами исследуется. Сложность заключается в том, что невозможно рассматривать все это одновременно. Надо начинать с одного параметра, а затем постепенно переходить к другому.
