米国のストリーミング業界の51％の市場シェアを持ち、2018年第4四半期の時点で全世界で1億4800万人以上のストリーミング加入者を抱えているNetflixは、確かに考慮すべき力です。
さらに興味深いことに、Netflixは収益性が高いことが軌道に乗っています。 以下のグラフは、Statistaの礼儀で、2002年から2018年までのNetflixの年間売上高を示しています。
他のほとんどのブランドとは異なり、Netflixの成長は、マーケティングよりもコンテンツやユーザーエクスペリエンスに起因しており、このコンテンツは主にビッグデータの影響を受けています。
ビッグデータは、直感的な判断に反してNetflixの繁栄を支援しています
多くの組織が利用可能なデータを効果的に活用していませんが、Netflixは注目すべき例外
ネットフリックスは、簡単にそこに最も反直感的な企業の一つです。 Netflixの直感に反する性質の巨大な例は、2016年にvpnをブロックすることを決定したことによって示されています。
これは、当時、VPNやその他のロケーションマスキングサービスを使用せずにNetflixのサービスが利用できない国に30万人以上のNetflixユーザーが住んでいたにもかかわらず、Netflixは現在、サブスクリプションゲインの大部分を記録している。
同じ年、Netflixは価格を引き上げ、ユーザーからの抗議と数十万人のユーザーの損失にもかかわらず、引き下げることを拒否しました。
まだ、Netflixはそれ以来成長しています。
次のグラフは、2016年にVpnを禁止し、価格を引き上げるという論争の的になった決定をして以来、Netflixの加入者の増加を示しています。
では、Netflixはその基盤のかなりの部分を疎外しているにもかかわらず、どのようにして急速な成長を続 ビッグデータを活用して、ユーザーが望むものを正確に見つけ、それを彼らに与えることに
Netflixはコンテンツとユーザーエクスペリエンスに大きな賭けをしており、Netflixの予算の大部分はコンテンツに費やされています。 2019年、Netflixはコンテンツに150億ドルの予算を投じています。 比較のために、彼らはマーケティングのために貧弱な$2.9億をコミットしています。
Netflixの膨大なコンテンツ予算に集中するのは簡単ですが、このコンテンツのアイデアを考え出すために使用されたプロセスと、ビッグデータが果たす役割に集中する方が良いでしょう。
Netflixのビッグデータインフラストラクチャ
Netflixは、データ処理ソフトウェアとhadoopやTeradataなどの従来のビジネスインテリジェンスツール、およびLipstickやGenieなどの独自 これらのプラットフォームは、どのコンテンツを作成して視聴者に宣伝するかについての決定に影響を与えます。
Netflixは、従来のデータセンターベースのHadoopデータウェアハウスを使用していません。 急速に増加するデータセットを保存して処理できるようにするために、AmazonのS3を使用してデータを保管し、同じデータにアクセスするさまざまなワークロー Hadoopエコシステムでは、アドホッククエリと分析にHiveを使用し、ETL（抽出、変換、ロード）、およびアルゴリズムにPigを使用します。
その後、拡張に伴ってますます大規模なデータ量を処理するために、独自のGenieプロジェクトを作成しました。 このすべてが一つのことを指しています: Netflixは、多くのデータを持ち、このデータを処理して、ユーザーが望むものを正確に理解できるようにすることに非常にこだわっています。
結果は驚くほど短いものではありませんでした。 Netflixは、Netflixユーザーの90％がオリジナルコンテンツに従事しているように、オリジナルコンテンツとの高いエンゲージメント率を確保することができました。
Netflixのコンテンツへのビッグデータアプローチは非常に成功しており、最初のシーズンを過ぎて番組のわずか35％が更新されているテレビ業界と比較して、Netflixは元のシリーズの93％を更新しています。
House of Cards：ビッグデータにおけるNetflixのケーススタディ
Netflixがビッグデータを使用して成功したコンテンツを想像した最もよく引用された例の1つは、House of Cards 正当な理由のために。
いくつかの簡単な事実:
- Netflixが2013年にHouse of Cardsショーを紹介したいと思ったとき、テレビ業界の標準的な慣行とは異なり、Netflixはパイロットを立ち上げませんでした。 その代わりに、それは最初のエピソードが放映される前でさえも、ショーの2シーズン（推定$100+百万）を委託しました。 成功の保証なしでショーのための非常に大きなギャンブル,またはそうそれが考えられました.
- The House of Cards showは瞬く間にヒットし、その星であるKevin Spaceyを取り巻く混乱にもかかわらず、このプログラムはIMDBの8.8レビューから10の評価のうち420,000を誇り、AvatarやThe Sopranosのような大ヒット作になった。
- Netflixによると、House of Cardsはその成功の高さで米国と40カ国で最もストリーミングされたコンテンツであるほどの成功でした。
Netflixが”House of Cards”の二つのシーズンに取り組んでいることは部外者への賭けだったが、インサイダーはすでにショーが成功することを知っていた
実際、Netflixが”House of Cards”の成功に自信を持っていることは、幹部がインタビューでGIGAOMに語った。 彼らはちょうど人々がそれを見ることを知っていた。
Netflixは加入者と直接関係があり、視聴者がコンテンツとどのようにやりとりするかに関する豊富なデータがあるため、同社は人々が望んでいたコンテン
House of Cardsの場合、そのデータを分析することにより、Netflixは当時の33万人の加入者のかなりの割合がDavid Fincher監督の作品”The Social Network”をプラットフォーム上で最初から最後までストリーミングしており、Kevin Spaceyをフィーチャーした映画は常に観客と一緒に成功していることに気づいた。
さらに、Netflixのデータは、そのプラットフォーム上のHouse of Cardsの英国版がヒットしたことを明らかにしました。 そして、カードの家の英国版を見ていた人たちはまた、ケビン*スペイシーが行動したり、デビッド*フィンチャーが監督した他の映画を見ていたこと。
このデータに基づいて、Netflixは、人気の俳優Kevin Spaceyと監督David Fincherがアメリカの聴衆のために主演した英国ですでに成功したショーが大ヒットすると結論づけた。
Netflixは正しかった
House of Cardsを導入してから3ヶ月以内に、Netflixは米国で200万人の加入者を追加し、国際的に100万人の加入者を追加しました。
これは、同社の収益に推定72百万ドルが追加され、わずか数ヶ月でHouse of Cards showへの初期投資がほぼ完済されたことを意味しています。
最初のシーズンの後のショーの93％の更新率で、House of Cardsの成功は孤立した事件ではありません。 “オレンジ-イズ-ザ-ニュー-ブラック”のような他のシリーズは、ビッグデータに依存する同様のプロセスを使用して称賛するために導入されました。
Netflixがユーザーエクスペリエンスを向上させるためにデータを使用する方法
データを収集することになると、Netflixの1億4800万人を超える膨大なユーザーベース 次に、次の指標に焦点を当てます:
- コンテンツが視聴された日付
- コンテンツが視聴されたデバイス
- デバイスに基づいて視聴されたコンテンツの性質がどのように変化したか
- プラットフォーム上で検索
- 再視聴されたコンテンツの一部
- コンテンツが一時停止されたか
- コンテンツが一時停止されたか
- ユーザーの位置データ
- コンテンツが視聴された曜日と週の時間と、視聴されたコンテンツの種類にどのように影響するか
- ニールセンなどの第三者facebookやtwitterのソーシャルメディアデータ
データが視聴された後 収集されたNetflixは、このデータを多くの方法で使用します。 最も重要な用途の1つは、上記のHouse of Cardsの例で説明したように、元のプログラミングアイデアを定式化して検証することです。
おそらくより重要なのは、Netflixが人々にコンテンツに関与させるためにデータを効果的に使用する方法を習得した方法です。
Netflixはターゲットを絞ったコンテンツプロモーションに優れており、プラットフォーム上でストリーミングされたコンテンツの推定80％がレコメンドシステムの影響を受けています。
この推薦システムは、次のように設計されています:
- Netflixは、ユーザーについて収集された個人情報に基づいて各Netflixユーザーのコレクションを整理するパーソナライズされたコンテンツランカーを通じて、各ユーザーにユーザーが望んでいるものだけを提供することに焦点を当てています。 Netflixと同様に、ビッグデータを使用して、各ユーザーに配信されるコンテンツが、ユーザーの個人的な活動やブランドとのやりとりの影響を受けるようにするこ
- Netflixは、コンテンツの人気だけでなく、ユーザーについて利用可能な個人情報に基づいて、トップとトレンドのコンテンツをランク付けします。 コンテンツは、ユーザーのNetflixの活動に基づいて宣伝されます。 ここでの重要な教訓は、人々が人気のあるものに興味を持っている間、彼らはまだそれが自分の興味の影響を受けたいということです。 ユーザーに”トップコンテンツ”を宣伝するときは、それが彼らの個人的な関心に関連していることを確認することが重要です。
- 最近視聴したコンテンツは、ユーザーが視聴を続けるか、または再ウォッチすることが期待されているか、またはコンテンツが面白くないために視聴を これは、Netflixがユーザーを退屈させないことを保証する上で重要です; あなたがそれに投資してきたので、同じコンテンツを宣伝し続けたいと思うのは魅力的です。 ユーザーの活動が興味の欠如を示している場合は、コンテンツを降格し、より興味深いものを提供する方が良いです。
- コンテンツアフィニティアルゴリズムは、ユーザーが見たばかりのコンテンツと同様のコンテンツを推奨します。 人々は、彼らがちょうど消費したものと同様のコンテンツを消費したいと思う可能性が高いことに注意することが重要です。
結論として
専門性に飽きることなく、Netflixは明らかにビッグデータの力の素晴らしい例です。 NetflixがGenieプロジェクトを作成したように、より大きなデータ効率を高めるために独自のプロジェクトを作成するためのリソースがないかもしれませんが、ビッグデータ業界は急速に進化しており、ユーザーが望むものを正確に理解するために不可欠なデータを収集して処理するのに役立つ多くのオープンソースツールが存在しています。
Netflixの例に従うことで、ビッグデータを効果的に活用してコンテンツとユーザーエクスペリエンスを強化し、ビジネスの成長を確実にすることができま
ガブリエルSadehは、デジタルマーケティングコンサルタントです。 彼女はTwitter@GabrielleSadehで見つけることができます。