INDUSTRY/Streaming
Trials konvertieren. Abbrüche verhindern. Weiter schauen.
Markin identifiziert gefährdete Zuschauer in Echtzeit und löst Inhalte, Pläne und Win-back-Momente aus, die sie beim Zuschauen – und Bezahlen – halten.
Markin für Streaming
+41%
Trial-zu-bezahlt-Konvertierung
-29%
freiwillige Kündigungen
+12%
Mix der Jahrespläne
Die Realität heute
Wie Wachstum aussieht in streaming.
Jeder streaming Das Team, mit dem wir sprechen, kämpft mit den gleichen Problemen. Markin fügt kein zusätzliches Tool hinzu, sondern ersetzt Regelbäume und Segmente durch eine Entscheidung pro Nutzer.
- Trials werden am siebten Tag stillschweigend abgebrochen, ohne persönlichen Grund zu bleiben.
- Stornierungsspitzen verfolgen Inhaltslücken, aber niemand handelt rechtzeitig.
- Die Planzusammensetzung tendiert standardmäßig zur günstigsten Stufe.
- Win-back-Aktionen streuen Rabatte und verbrennen zukünftiges ARPU.
Anwendungsfälle
Wie streaming Teams steigern ARPU mit Markin.
Trials
Trials konvertieren, pro Zuschauer
Persönliches Onboarding, Content-Nudges und Angebots-Timing, um jede Testphase zum bezahlten Abonnement zu führen, ohne sich allein auf den Preis zu verlassen.
Die Lösung erkundenUser Journey · live bewertet
Bindung
Den Zuschauer retten, nicht nur das Abo
Kündigungen Wochen im Voraus vorhersagen und Inhalte, Pläne oder Preise auslösen, nur für Zuschauer, deren LTV dies rechtfertigt.
Die Lösung erkundenChurn risk · 30d
0.80
Planzusammensetzung
Der richtige Plan pro Haushalt
Zuschauer je nach tatsächlichem Verhalten, nicht nach Marketingsegmenten, auf jährlich, Familie oder werbefinanziert umstellen.
Die Lösung erkundenPlanabgleich · pro Benutzer
Basic
Für diesen Nutzer empfohlen
€9
Premium
€14
Jährlich
€119
Win-back
Persönliche Gründe zur Rückkehr
Neue Staffel, neue Inhalte, neuer Preis, Markin wählt die Nachricht, die zum Grund des Verlassens passt.
Die Lösung erkundenNachricht verfasst · 1:1
Vorschau
Hallo Sara, deine üblichen Wochenend-Angebote sind bis Sonntag 20 % reduziert.
Gesendet 09:14 lokal · optimales Öffnungsfenster
Der tatsächliche Unterschied
Eine decisioning-Engine wählt die beste Aktion aus einer von dir geschriebenen Liste. Markin schreibt die Liste und führt sie in deinem Stack aus.
Stell dir Markin als ein data science und growth team vor, das niemals schläft: Es untersucht, bildet Hypothesen, implementiert sie in deinem eigenen Stack und beweist jede einzelne gegen eine Kontrollgruppe, in einem Umfang, den kein menschliches Team erreichen kann.
- Marketing
- Produkt
- Kommerziell
- Technische Gesundheit
Hypothesenraum
Alles, was ein menschlicher Wachstumswissenschaftler betrachten würde.
Die meisten Wachstumsprobleme sind keine Kommunikationsprobleme. Markin ist nicht auf die Kampagnenoberfläche beschränkt: Wenn etwas ARPU zurückhält, ist es im Umfang und wird auf die gleiche Weise getestet.
Marketing
Die klassische Oberfläche, aber kundenspezifisch statt segmentbasiert gewählt und immer gegen einen holdout.
- Welches Angebot dieser spezifische Kunde wert ist
- Kanal und Zeitpunkt pro Person, nicht pro Kampagne gewählt
- Kontaktdruck und Ermüdung, die über jedes Programm hinweg ausgeglichen werden
- Win-back-Ökonomie: Wer einen Rabatt wert ist und wer nicht
Produkt
Wo der Kunde tatsächlich den Wert erlebt und wo der größte stille Umsatzverlust auftritt.
- Onboarding-Schritte, die Kunden vor dem ersten Wert verlieren
- Ein Feature mit hoher Retentionskorrelation, das die Hälfte der Basis nie entdeckt.
- Platzierung von Paywall und Upgrade-Prompt
- In-Produkt-Oberflächen als Behandlungsarm verwendet, nicht nur E-Mail und Push
Kommerziell
Preisgestaltung, Paketierung und die Form des Angebots selbst, getestet statt diskutiert.
- Plan- und Bündelstruktur nach Kohorte
- Rabatt-Tiefe gegenüber Marge, nicht nur gegenüber Konversion
- Jährliche versus monatliche Rahmengebung pro Kunde
- Mahn- und unfreiwillige Churn-Recovery-Sequenzen
Technische Gesundheit
Anomalien, nach denen niemand suchen sollte. Dies ist die Kategorie, die keine Entscheidungsengine abdeckt.
- Eine gestiegene Fehlerquote beim Checkout auf einem Gerät und in einer Region.
- Zahlungsausfälle konzentriert auf einen einzigen Emittenten oder eine einzelne Methode
- Ein defekter Deeplink, der unbemerkt eine hochwertige Customer Journey beeinträchtigt
- Latenz- oder Zustellungsbeeinträchtigung, die die Konversion vor jeder Nachricht beeinträchtigt
Stell dir Markin als ein data science und growth team vor, das niemals schläft: Es untersucht, bildet Hypothesen, implementiert sie in deinem eigenen Stack und beweist jede einzelne gegen eine Kontrollgruppe, in einem Umfang, den kein menschliches Team erreichen kann.
Die Magie liegt nicht im Modell, sondern im Loop. Jede Speicherentscheidung, jede Planänderung wird am nächsten Tag gegen den ARPU bewertet.
Director Retention
Globale Streaming-Plattform
Lösungen
Lösungen für streaming.
Die growth-Bewegungen, die Markin auf deinem/deiner/deinen durchführt streaming Stack, am ersten Tag.
FAQ
How fast can we see impact in streaming?
Die meisten Teams führen einen ersten Piloten in 30 Tagen für eine einzige Bewegung (z.B. Abwanderung oder Cross-Selling) durch und sehen innerhalb von 90 Tagen einen messbaren ARPU-Lift.
Müssen wir unsere Daten verschieben?
Nein. Markin liest direkt aus deinem Warehouse, CDP oder Produkt-Events, nichts wird kopiert, nichts wird eingeschlossen.
Wie passt Markin in unser bestehendes CRM, unsere App und unser Contact Center?
Markin führt Aktionen in deinen bestehenden Systemen aus, z. B. Braze, Iterable, Salesforce, Twilio, deine eigenen App-SDKs und Contact-Center-Tools, über native Integrationen.
Wie unterscheidet sich dies von einer Regel-Engine oder einem Kampagnen-Tool?
Du erstellst keine Segmente oder Regelbäume. Agenten entscheiden pro Person, pro Moment und werden nach ARPU bewertet, nicht nach Öffnungen oder Klicks.
Was ist mit Datensicherheit und Compliance?
Markin ist SOC 2, ISO 27001 und DSGVO-bereit, mit Least-Privilege-Zugriff, mandantenfähiger Verschlüsselung und Audit-Protokollen für jede Agent-Entscheidung.
Sieh Markin auf deinem System laufen streaming stack.
Eine 30-minütige Demo mit deinen realen Daten, denselben Agenten, denselben decisioning-Entscheidungen, derselben 1:1-Ausführung.