Развитие информационных технологий позволяет проводить глубокий анализ целевой аудитории для формирования привлекательного контента. Это касается не только крупного бизнеса, промышленности, продаж и прочего, но также развлекательных платформ. Персонализированные рекомендации можно использовать, в том числе, для создания релевантной рекламы аниме-контента. В итоге пользователь получает максимально интересные и актуальные предложения.
Таким образом — через анализ предпочтений пользователей — работают многие современные сообщества, в том числе Animakima. Формирование интересной ленты позволяет повысить интерес посетителей сайта как потенциальных клиентов и удержать постоянных зрителей. Big Data для формирования персонализированных рекомендаций аниме — наша реальность, где огромные вычислительные мощности помогают настроить пользовательскую ленту.
Особенности использования больших данных
Большие данные (Big Data) — это массивы информации, которые генерируются из различных источников. Данные могут быть структурированными или нет; их собирают из социальных сетей, онлайн-сообществ, проводимых в сети транзакций и прочего. Огромные объемы информации сложно анализировать классическими методами, поэтому для ее обработки используются современные технологии. Например, тот же искусственный интеллект, нейросети и прописанные скрипты. Big Data имеет три характерные особенности:
- Объем. Это действительно огромные массивы информации: обычные базы данных просто не смогут их обработать. И именно благодаря количеству получаемой информации, можно провести максимально глубокий анализ и сформировать персональные рекомендации для каждого пользователя.
- Скорость. Генерация и сбор Big Data проходит в режиме реального времени. Так что собрать всю необходимую информацию, проанализировать ее и персонализировать рекомендации можно максимально быстро.
- Разнообразие. Большие данные поступают из разных источников, в том числе неструктурированных. Это позволяет быстрее выявить интересы пользователей, чтобы сформировать привлекательную выдачу рекомендаций.
Из массивов данных можно получать ценную информацию для усовершенствования процессов принятия решений и получить конкурентное преимущество. Посетителям сервисов для онлайн-просмотра аниме явно будет интереснее получать рекомендации на основе своих интересов, чем видеть тайтлы, не представляющие для них особой ценности.
Повышение вовлеченности и удержания
Персонализация — важный аспект пользовательского опыта. Посетители онлайн-кинотеатров быстро привыкли, что компании стремятся удержать их внимание и предлагают все более выгодные условия. В том числе — подборки персональных рекомендаций на основе пользовательских данных.
Это действительно важно для удержания внимания клиента: чем больше релевантной информации ему предоставляют, тем выше вероятность, что он остановит свой выбор именно на этой платформе. Например, удобная система персональных рекомендаций на Animakima, созданная на основе технологий Big Data, предлагает пользователям актуальный контент. Анализ массивов информации создает широкий возможности для привлечения новой целевой аудитории и повышения продаж VIP-аккаунтов.
Сформированная для зрителя лента повышает шансы на то, что он останется на платформе и будет рекомендовать ее своим друзьям и знакомым. А это повысит прибыль от сайта и позволит регулярно закупать новый релевантный контент — для привлечения новых пользователей.