Без «чёрных паттернов» и агрессивных продаж: CPO PREMIER и RUTUBE о честной монетизации и персонализации

Онлайн-кинотеатр PREMIER появился семь лет назад — и с тех пор успел пройти большой путь.

Сегодня платформа делает ставку на баланс между удобством для пользователя, этичностью и бизнес-эффективностью: не навязывает пользователю подписку, даёт бесплатный доступ к первым сериям тайтлов и пытается заинтересовать его продуманными рекомендациями.

В разговоре с «Кодом Дурова» CPO PREMIER и RUTUBE Евгений Ильчук рассказал, как за эти годы трансформировалась модель монетизации, как строится работа с «бесплатными» зрителями и почему искусственный интеллект не заменит редакторов даже в эпоху персональных рекомендаций.

— Как трансформировалась модель монетизации PREMIER за последние несколько лет? Какие этапы вы прошли и что стало поворотным моментом?

— Онлайн-кинотеатру PREMIER уже 7 лет, и за эти годы мы прошли большой путь. Мы начинали с простой SVOD-модели, затем перешли к модели FreeVOD + Trial, позднее добавили AVOD. Изменения были плавными, мы последовательно экспериментировали со стоимостью подписки, длительностью промо-периода, и тестируем разные гипотезы до сих пор. Единственное, с чем мы осознанно не работали — TVOD-модель, в ней мы не видели потенциала.

— Как вы работаете с разными типами пользователей — платящими, «бесплатными», нерегулярными? Есть ли стратегии «перевода» из одного сегмента в другой?

— Задача каждого онлайн-кинотеатра, который работает с подписками, нарастить аудиторию и с помощью интересного контента, удобного интерфейса и клиентоориентированности перевести пользователя из бесплатного промо-периода в подписку.

Мы работаем прозрачно и всегда выкладываем первые серии наших проектов бесплатно — чтобы пользователь мог познакомиться с контентом и не покупать «кота в мешке». Также мы не используем агрессивные «чёрные паттерны» при отмене подписки, пользователи это ценят.

В последние годы особое внимание мы уделяем удержанию пользователей в подписке. Для этого мы создали удобную рекомендательную систему, которая помогает нашим зрителям быстро выбрать контент по интересам на основе того, что они уже посмотрели на PREMIER. Мы внимательно подходим к производству контента, сотрудничаем с коллегами по рынку, чтобы производить ещё более качественные, дорогие сериалы.

— Как изменилось поведение аудитории после появления рекламы на платформе? Есть ли отток или наоборот — новые возможности?

— В платной подписке PREMIER нет рекламы и также нет «дешёвых» тарифов с рекламой. Мы не ставим перед собой задачу «загнать» пользователя в платную подписку большим количеством рекламы, которая откровенно мешает просмотру контента. Наша модель — это платный контент сам по себе, мы не усложняем просмотр намеренно. В бесплатной модели реклама интегрирована для минимальной монетизации, поскольку бизнес в любом случае несёт издержки, создавая для пользователей пробный период. По внутренней статистике, на данный момент порядка 90% пользователей, которые смотрят на PREMIER бесплатный контент, спустя месяц решают купить подписку.

— Насколько глубоко персонализация влияет на пользовательский путь? Есть ли примеры, когда она напрямую увеличивала удержание или выручку?

— Многие даже не задумываются, как много времени они тратят, пытаясь выбрать себе фильм или сериал на вечер. В результате могут даже не посмотреть ничего, поскольку свободное время уже потрачено на выбор и раздумья. По подсчётам Netflix, пользователь тратит в среднем около 19 минут перед тем, как запустить тот или иной тайтл. А ведь он может ему не понравиться с первых минут, и тогда придётся снова искать что-то другое.

Мы делаем упор на непрерывность просмотра пользователем, поэтому совершенствуем нашу рекомендательную систему. И это даёт свои плоды — время смотрения контента на платформе растет.

— Есть ли внутренняя борьба между «алгоритмом» и «редакцией»? Как вы балансируете между автоматизированными рекомендациями и ручной модерацией?

— Ну «соревнования», кто заманил пользователя в просмотр, у нас, конечно, нет. Но не стоит забывать, что пользователи приходят в онлайн-кинотеатр с разными целями и разным настроением. Поэтому подборки похожих тайтлов — контента на основе предыдущих просмотров пользователя — не всегда релевантны.

Это звучит странно, но я приведу банальный пример — Новый год. Без редакционной подборки комедий, советских фильмов и всего, что нас связывает с этим праздником, не обойтись. Согласитесь, странно бы выглядела новогодняя подборка от ИИ на основе просмотров пользователя, который весь год смотрел у нас только хорроры и детективы.

Это крайний случай, поэтому говоря о повседневных буднях, мы ранжируем не только тайтлы на полках, но и внешний вид, и порядок полок на главной странице. В зависимости от поведения пользователей подборка ИИ может быть как условно первой в списке, так и принципе не попасть на первые два экрана.

— Как устроен рекомендательный движок PREMIER сегодня? Какие источники данных вы используете для персонализации?

— Рекомендательный движок анализирует более 100 различных действий пользователя. Среди основных это: просмотренные тайтлы, время, проведённое на сервисе, оценки пользователя, наличие подписок. Также мы работаем с системой тегов: каждый контент помечен несколькими тегами (например, «детектив», «про полицию», «мистический»). На основе этих параметров выстраивается модель и делается подборка похожих тайтлов. Есть ещё много вспомогательных параметров, которые помогают нам с большей вероятностью предложить нужный тайтл пользователю.

— Что помогает удерживать пользователей между громкими релизами? У вас же не каждый месяц выходит новый «Домашний арест».

— «Домашний арест» действительно выходит не каждый месяц, основные громкие релизы, как это принято, обычно появляются осенью. Наша библиотека позволяет нам оставаться интересными для пользователя не только в моменты громких релизов. На главной странице есть полка топ-10 тайтлов и она работает по-честному. Полностью автоматизированно, туда не вмешивается ни продукт, ни редакция. Мы просто выводим туда рейтинг того, что на данный момент больше всего смотрят у нас. И вы можете сами заметить, что там практически всегда находятся наши основные хиты, такие как «Универ», «Реальные пацаны», «Полицейский с Рублёвки». Пользователи любят эти тайтлы и часто их пересматривают. Ещё никому не удавалось снять столько нового контента, чтобы пользователь всегда мог смотреть только премьеры. Иногда напоминание пользователю о его любимом сериале увеличивает время, проведённое им на сервисе, любовь к  платформе намного сильнее, чем какая-нибудь громкая новинка.

— Как будет меняться продуктовая команда с учётом объединения RUTUBE и PREMIER?

— Сейчас мы только находимся в процессе объединения. Важно понимать, что команды RUTUBE и PREMIER — это разные бизнесы и команды продукта, где каждая, естественно, была заточена под свою специфику. Команда RUTUBE работает с огромной аудиторией, непривычными для платных онлайн-кинотеатров метриками. Команда PREMIER имеет больше опыта работы с монетизацией и подписками. Объединение этих команд как раз и позволит нам наладить синергию в продуктах и улучшить обмен опытом.