メディア・動画配信

公開して間もない新着動画のレコメンドも、
テキストマイニングで初日から表示。
旬な情報を逃さず届ける

視聴者の視聴傾向と、Rtoasterのアルゴリズムで解析したコンテンツデータを掛け合わせることで、類似性を導きます。
視聴データが溜まっていない新着動画でも、公開初日から視聴者に最適におすすめできます。

閲覧履歴をもとにしたレコメンドはもちろん、
「偶然の出会い (セレンディピティ)」も演出

視聴履歴をもとにしたレコメンドはもちろん、属性や嗜好性のデータなどをかけ合わせることで、お客様に合ったコンテンツとの「偶然の出会い (セレンディピティ)」も演出。他サービスとの差別化にもなり利用時間や契約継続率に貢献します。

アンケートを使って視聴者とコミュニケーション。
視聴者データを蓄積することで
よりパーソナルなコンテンツ配信を

視聴者へのオンラインアンケートをテンプレートから簡単に実施して回答をCDPに蓄積。
視聴者理解を深めると同時に、回答してくれた視聴者にはアンケートの回答に沿ったコンテンツをその場で出し分けできます。まるで対話をしているように視聴者とコミュニケーションを取ることができます。

配信頻度を適切に調節した、
パーソナルなプッシュ通知でアプリへの再訪を促す

アプリのプッシュ通知は、配信頻度を調節しないと通知オフやアンインストールを招いてしまいます。
「私の興味に合ってる！」と感じてもらえるよう、視聴者ごとに適したタイミング・内容で絞り込んだ通知を送ることで、
配信頻度を抑えながらアプリへの再訪を促します。

解約予備軍をCDPデータから特定して先回り。
会員を維持する行動ターゲティング

CDPに蓄積されたWeb・アプリの行動データを解析すれば、解約予備軍の会員やそろそろ入会しそうな視聴者を精度高く特定することができます。
データから視聴者のジャーニーを予測し、先回りをした解約措置や入会オファーをピンポイントで行うことで、効果の高い会員維持を行うことができます。