Jak Netflix wykorzystuje big data do tworzenia treści i poprawy komfortu użytkowania

dzięki 51-procentowemu udziałowi w rynku amerykańskiej branży streamingowej i ponad 148 milionom subskrybentów streamingu na całym świecie według stanu na IV kwartał 2018 roku, Netflix jest z pewnością siłą, z którą należy się liczyć.

co ciekawe, Netflix jest na dobrej drodze, aby przynosić zyski. Poniższy wykres, dzięki uprzejmości Statisty, pokazuje roczne przychody Netflix od 2002 do 2018 roku, a jedno jest jasne: Netflix rośnie konsekwentnie i wykładniczo.

w przeciwieństwie do większości innych marek, wzrost Netflix jest przypisany bardziej do treści i doświadczenia użytkownika niż do marketingu, a zawartość ta jest w dużej mierze zależna od big data.

Big data pomaga firmie Netflix rozwijać się pomimo sprzecznych z intuicją decyzji

chociaż wiele organizacji nie wykorzystało jeszcze efektywnie dostępnych danych, Netflix jest godnym uwagi wyjątkiem.

Netflix jest łatwo jedną z najbardziej intuicyjnych firm na rynku. Ogromny przykład przeciwintuicyjnej natury Netflixa pokazuje jego decyzja o całkowitym zablokowaniu VPN w 2016 roku.

dzieje się tak pomimo faktu, że w tym czasie ponad 30 milionów użytkowników Netflix żyło w krajach, w których usługa Netflix jest niedostępna bez korzystania z VPN lub innych usług maskujących lokalizację (i gdzie Netflix rejestruje obecnie większość zysków z subskrypcji).

w tym samym roku Netflix podniósł ceny i odmówił wycofania się pomimo protestów ze strony użytkowników i utraty setek tysięcy użytkowników.

jednak Netflix dopiero się rozrósł.

Poniższy wykres pokazuje wzrost subskrybentów Netflix od czasu podjęcia kontrowersyjnej decyzji o zakazie VPN i podniesieniu cen w 2016 roku.

więc w jaki sposób Netflix jest w stanie kontynuować szybki wzrost pomimo alienacji znacznej części swojej bazy? Wykorzystując duże zbiory danych, aby dowiedzieć się dokładnie, czego chcą użytkownicy i dać im to.

Netflix stawia na treści i wrażenia użytkownika, większa część budżetu Netflix jest wydawana na treści. W 2019 roku Netflix przeznacza 15 miliardów dolarów na treści. Dla porównania, przeznaczają skromne 2,9 miliarda dolarów na marketing.

chociaż łatwo jest skupić się na ogromnym budżecie treści Netflixa, lepszym pomysłem byłoby skupienie się na procesie wykorzystywanym do wymyślania pomysłów na te treści i na tym, jak dużą rolę odgrywają duże zbiory danych.

Infrastruktura big data firmy Netflix

Netflix wykorzystuje oprogramowanie do przetwarzania danych i tradycyjne narzędzia business intelligence, takie jak Hadoop i Teradata, a także własne rozwiązania open-source, takie jak Lipstick i Genie, do gromadzenia, przechowywania i przetwarzania ogromnych ilości informacji. Platformy te wpływają na decyzje o tym, jakie treści tworzyć i promować wśród widzów.

Netflix nie korzysta z tradycyjnego magazynu danych Hadoop opartego na centrach danych. Aby umożliwić mu przechowywanie i przetwarzanie szybko rosnącego zbioru danych, wykorzystuje Amazon S3 do magazynowania swoich danych, umożliwiając mu tworzenie wielu klastrów Hadoop dla różnych obciążeń, uzyskując dostęp do tych samych danych. W ekosystemie Hadoop używa Hive do zapytań ad hoc i analityki oraz Pig do ETL (extract, transform, load) i algorytmów.

następnie stworzył własny projekt Genie, aby pomóc w obsłudze coraz większych ilości danych w miarę ich skalowania. Wszystko to wskazuje na jedną rzecz: Netflix jest bardzo szczególny, jeśli chodzi o posiadanie dużej ilości danych i możliwość przetwarzania tych danych, aby upewnić się, że dokładnie rozumie, czego chcą użytkownicy.

wynik był niczym niesamowitym. Netflix był w stanie zapewnić wysoki wskaźnik zaangażowania z oryginalną treścią, tak że 90 procent użytkowników Netflix zaangażowało się z oryginalną treścią.

podejście Netflix do treści big data jest tak skuteczne, że w porównaniu z branżą telewizyjną, gdzie tylko 35 procent seriali jest odnawianych po pierwszym sezonie, Netflix odnawia 93 procent oryginalnych seriali.

House of cards: studium przypadku Netflix w zakresie big data

jednym z najczęściej cytowanych przykładów wykorzystania przez Netflix dużych zbiorów danych do tworzenia udanych treści jest serial telewizyjny House of Cards. Z dobrych powodów.

kilka szybkich faktów:

• kiedy Netflix chciał wprowadzić serial House of Cards w 2013 roku, w przeciwieństwie do standardowej praktyki w branży telewizyjnej, Netflix nie uruchomił pilota. Zamiast tego zamówiła dwa sezony serialu (za około 100+ milionów dolarów), jeszcze przed wyemitowaniem pierwszego odcinka. Bardzo duże ryzyko dla show bez gwarancji sukcesu, tak przynajmniej uważano.
• serial House of Cards stał się natychmiastowym hitem, a sześć lat później, pomimo zawirowań wokół jego Gwiazdy, Kevina Spacey, program nadal może pochwalić się oceną 8.8 na 10 z ponad 420 000 recenzji na IMDB, umieszczając go w lidze hitów takich jak Avatar i Rodzina Soprano.
• według serwisu Netflix „House of cards” odniósł taki sukces, że był to najbardziej streamowany materiał w Stanach Zjednoczonych i 40 dodatkowych krajach w szczytowym momencie swojego sukcesu.

chociaż zaangażowanie Netflix w dwa sezony House of cards było ryzykowne dla outsiderów, wtajemniczeni wiedzieli już, że serial odniesie sukces

w rzeczywistości, zaufanie Netflix do sukcesu House of cards było takie, że dyrektor powiedział GIGAOM w wywiadzie, że nie muszą wydawać milionów, aby ludzie mogli dostroić się do programu. Wiedzieli, że ludzie to obejrzą.

ze względu na bezpośrednią relację Netflix z subskrybentami,a także mnóstwo danych na temat interakcji odbiorców z ich treściami, firma mogła łatwo określić, jakiego rodzaju treści ludzie chcieli.

w przypadku House of Cards, analizując jego dane, Netflix zdał sobie sprawę, że znaczny odsetek jego 33 milionów subskrybentów w tym czasie transmitował prace reżysera Davida Finchera, sieć społecznościową, od początku do końca na swojej platformie, i że filmy z Kevinem Spaceyem zawsze odnosiły sukcesy wśród publiczności.

co więcej, dane Netflixa ujawniły, że brytyjska Wersja House of cards na swojej platformie była hitem. A ci, którzy oglądali brytyjską wersję House of Cards, oglądali także inne filmy w reżyserii Kevina Spaceya lub Davida Finchera.

opierając się na tych danych, Netflix doszedł do wniosku, że już udane show w Wielkiej Brytanii, w którym występują bardzo lubiany aktor Kevin Spacey i reżyser David Fincher, dla amerykańskiej publiczności będzie wielkim hitem.

Netflix miał rację

w ciągu trzech miesięcy od wprowadzenia House of Cards, Netflix dodał 2 miliony subskrybentów w USA i 1 milion dodatkowych subskrybentów na całym świecie.

oznaczało to, że szacowane 72 miliony dolarów zostało dodane do dolnej linii firmy, prawie spłacając początkową inwestycję w show House of Cards w zaledwie kilka miesięcy.

z 93-procentowym współczynnikiem odnowienia serialu po pierwszym sezonie, sukces House of Cards nie jest odosobnionym incydentem. Inne serie, takie jak Orange Is the New Black, Arrested Development I The Crown, zostały wprowadzone w celu uznania za pomocą podobnego procesu, który opiera się na big data.

jak Netflix wykorzystuje dane, aby poprawić wrażenia użytkownika

jeśli chodzi o zbieranie danych, ogromna baza użytkowników Netflix z ponad 148 milionami subskrybentów daje mu ogromną przewagę. Następnie skupia się na następujących metrykach:

• Data oglądania treści
• urządzenie, na którym oglądano treść
• jak różnił się charakter oglądanej treści w zależności od urządzenia
• wyszukuje na swojej platformie
• fragmenty treści, które zostały ponownie obejrzane
• czy zawartość została wstrzymana
• dane o lokalizacji użytkownika
• czas dnia i tygodnia, w którym oglądano treść i jak wpływa na rodzaj oglądanej treści
• metadane od stron trzecich, takich jak Nielsen
• dane z mediów społecznościowych z Facebooka i Twittera

gdy dane zostały zebrane, Netflix wykorzystuje te dane na wiele sposobów. Jednym z najważniejszych zastosowań jest formułowanie i Walidacja oryginalnych pomysłów programistycznych, jak omówiono w powyższym przykładzie House of Cards.

prawdopodobnie bardziej znaczący jest sposób, w jaki Netflix opanował skuteczne wykorzystanie danych, aby zachęcić ludzi do zaangażowania się w jego treści.

Netflix jest tak dobry w ukierunkowanej promocji treści, że szacuje się, że na procent treści przesyłanych strumieniowo na platformie ma wpływ system rekomendacji.

ten system rekomendacji został zaprojektowany w taki sposób, aby:

• Netflix koncentruje się na dawaniu każdemu użytkownikowi tego, czego chce, dzięki spersonalizowanemu rankerowi treści, który organizuje kolekcję każdego użytkownika Netflix na podstawie zebranych danych osobowych użytkownika. Podobnie jak Netflix, możesz korzystać z big data, aby mieć pewność, że Treści dostarczane każdemu użytkownikowi są pod wpływem jego osobistej aktywności i interakcji z Twoją marką, dzięki czemu wrażenia z Treści są unikalne dla każdego użytkownika.
• Netflix zajmuje czołowe i popularne pozycje nie tylko w oparciu o popularność treści, ale także na podstawie dostępnych danych osobowych użytkownika. Treści są promowane na podstawie aktywności użytkownika Netflix. Kluczową lekcją jest to, że podczas gdy ludzie są zainteresowani tym, co jest popularne, nadal chcą, aby wpływ na to miały ich zainteresowania. Promując” najlepsze treści ” dla użytkowników, ważne jest, aby upewnić się, że są one odpowiednie dla ich osobistych interesów.
• Ostatnio oglądane treści są sortowane na podstawie analizy, czy oczekuje się, że użytkownicy będą nadal oglądać lub oglądać ponownie, lub czy użytkownicy przestaną oglądać z powodu braku interesującej ich treści. Ma to kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że Netflix nie nudzi swoich użytkowników; może być kuszące, aby nadal promować te same treści, ponieważ zainwestowałeś w to. Jeśli aktywność użytkownika wskazuje na brak zainteresowania, lepiej zmniejszyć zawartość i zaoferować coś bardziej interesującego.
• algorytm powinowactwa treści poleca treści podobne do treści, które właśnie obejrzał użytkownik. Ważne jest, aby pamiętać, że ludzie częściej chcą konsumować treści podobne do tych, które właśnie konsumowali.

podsumowując

Netflix bez znudzenia się technologią jest doskonałym przykładem potęgi big data. Chociaż możesz nie mieć zasobów, aby stworzyć własny projekt w celu zwiększenia wydajności big data, tak jak zrobił to Netflix, tworząc swój projekt Genie, branża big data szybko się rozwija i istnieje wiele narzędzi open source, które pomogą Ci zebrać i przetworzyć niezbędne dane, aby dokładnie zrozumieć, czego oczekują użytkownicy.

podążając za przykładem Netflixa, możliwe jest skuteczne wykorzystanie dużych zbiorów danych, aby ulepszyć treści i wrażenia użytkownika oraz zapewnić rozwój firmy.

Gabrielle Sadeh jest Konsultantką ds. marketingu cyfrowego. Można ją znaleźć na Twitterze @GabrielleSadeh.