Cum Netflix folosește big data pentru a crea conținut și pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului

cu o cotă de piață de 51% din industria americană de streaming și peste 148 de milioane de abonați la streaming din întreaga lume începând cu T4 2018, Netflix este cu siguranță o forță de luat în calcul.

mai interesant, Netflix este pe cale să fie profitabil. Graficul de mai jos, prin amabilitatea Statista, arată veniturile anuale ale Netflix din 2002 până în 2018 și un lucru este clar: Netflix crește constant și exponențial.

spre deosebire de majoritatea celorlalte mărci, creșterea Netflix se datorează mai mult conținutului și experienței utilizatorilor decât marketingului, iar acest conținut este influențat în mare măsură de big data.

Big data ajută Netflix să prospere în ciuda deciziilor contra-intuitive

în timp ce multe organizații nu au reușit încă să utilizeze eficient datele disponibile, Netflix este o excepție demnă de remarcat.

Netflix este cu ușurință una dintre cele mai contra-intuitive companii de acolo. Un exemplu imens al naturii contra-intuitive a Netflix este arătat prin decizia sa de a bloca VPN-urile în 2016.

acest lucru se întâmplă în ciuda faptului că, la acea vreme, peste 30 de milioane de utilizatori Netflix locuiau în țări în care serviciul Netflix nu este disponibil fără a utiliza un VPN sau alte servicii de mascare a locației (și unde Netflix înregistrează acum majoritatea câștigurilor sale de abonament).

în același an, Netflix și-a majorat prețurile și a refuzat să dea înapoi, în ciuda protestelor utilizatorilor și a pierderii a sute de mii de utilizatori.

cu toate acestea, Netflix a crescut doar de atunci.

următorul grafic arată creșterea abonaților Netflix de când a luat decizia controversată de a interzice VPN-urile și de a-și majora prețurile în 2016.

Deci, cum este Netflix capabil să continue creșterea rapidă, în ciuda înstrăinării unei părți semnificative a bazei sale? Folosind date mari pentru a afla exact ce doresc utilizatorii și oferindu-le acestora.

Netflix pariază foarte mult pe conținut și experiența utilizatorului, cea mai mare parte a bugetului Netflix este cheltuită pentru conținut. În 2019, Netflix angajează un buget de 15 miliarde de dolari pentru conținut. Pentru comparație, aceștia angajează o sumă mică de 2,9 miliarde de dolari pentru marketing.

deși este ușor să te concentrezi pe bugetul imens de conținut al Netflix, ar fi o idee mai bună să te concentrezi pe procesul folosit pentru a veni cu idei pentru acest conținut și pe rolul pe care îl joacă big data.

Netflix ‘ s big data infrastructure

Netflix folosește software de procesare a datelor și instrumente tradiționale de business intelligence, cum ar fi Hadoop și Teradata, precum și propriile soluții open-source, cum ar fi ruj de buze și Genie, pentru a aduna, stoca și procesa cantități masive de informații. Aceste platforme influențează deciziile sale cu privire la ce conținut să creeze și să promoveze spectatorilor.

Netflix nu utilizează un depozit de date Hadoop tradițional bazat pe centrul de date. Pentru a-i permite să stocheze și să proceseze un set de date în creștere rapidă, folosește Amazon S3 pentru a-și depozita datele, permițându-i să rotească mai multe clustere Hadoop pentru diferite sarcini de lucru care accesează aceleași date. În ecosistemul Hadoop, folosește Hive Pentru interogări și analize ad hoc și Pig pentru ETL (extract, transform, load) și algoritmi.

apoi și-a creat propriul proiect Genie pentru a ajuta la gestionarea volumelor de date din ce în ce mai masive pe măsură ce se scalează. Toate acestea indică un singur lucru: Netflix este foarte special în ceea ce privește faptul că are o mulțime de date și că poate procesa aceste date pentru a se asigura că înțelege exact ce își doresc utilizatorii săi.

rezultatul a fost uimitor. Netflix a reușit să asigure o rată ridicată de implicare cu conținutul său original, astfel încât 90% dintre utilizatorii Netflix s-au angajat cu conținutul său original.

abordarea big data a Netflix asupra conținutului este atât de reușită încât, în comparație cu industria TV, unde doar 35% din emisiuni sunt reînnoite după primul sezon, Netflix reînnoiește 93% din serialele sale originale.

House of Cards: un studiu de caz Netflix în big data

unul dintre cele mai des citate Exemple de utilizare a big data de către Netflix pentru a concepe conținut de succes este seria TV House Of Cards. Din motive întemeiate.

câteva fapte rapide:

• când Netflix a vrut să introducă show-ul House of Cards în 2013, spre deosebire de practica standard din industria TV, Netflix nu a lansat un pilot. În schimb, a comandat două sezoane ale spectacolului (pentru aproximativ 100 de milioane de dolari), chiar înainte de difuzarea primului episod. Un joc de noroc foarte mare pentru un spectacol cu nici o garanție de succes, sau așa sa crezut.
• spectacolul House of Cards a fost un succes instantaneu, iar șase ani mai târziu, în ciuda turbulențelor din jurul starului său, Kevin Spacey, programul se mândrește încă cu un rating de 8,8 din 10 din peste 420.000 de recenzii pe IMDB, plasându-l în Liga blockbusterilor precum Avatar și Sopranii.
• potrivit Netflix, House of Cards a fost un succes atât de mare încât a fost cea mai difuzată piesă de conținut din Statele Unite și alte 40 de țări la apogeul succesului său.

în timp ce angajamentul Netflix pentru două sezoane de House of Cards a fost un joc de noroc pentru cei din afară, cei din interior știau deja că serialul va avea succes

de fapt, încrederea Netflix în succesul House of Cards a fost de așa natură încât un executiv i-a spus GIGAOM într-un interviu că nu trebuie să cheltuiască milioane pentru a-i determina pe oameni să se adapteze la program. Știau doar că oamenii se vor uita.

datorită relației directe pe care Netflix o are cu abonații săi, precum și a abundenței de date despre modul în care membrii publicului interacționează cu conținutul lor, compania ar putea determina cu ușurință ce fel de conținut își doresc oamenii.

în cazul House Of Cards, analizând datele sale, Netflix și-a dat seama că un procent semnificativ din cei 33 de milioane de abonați ai săi la acea vreme au transmis activitatea regizorului David Fincher, rețeaua socială, de la început până la sfârșit pe platforma sa și că filmele cu Kevin Spacey au avut întotdeauna succes cu publicul său.

mai mult, datele Netflix au dezvăluit că versiunea britanică a House Of Cards de pe platforma sa a fost un succes. Și că cei care au urmărit versiunea britanică a House Of Cards au urmărit și alte filme interpretate de Kevin Spacey sau regizate de David Fincher.

bazându-se pe aceste date, Netflix a concluzionat că un spectacol deja de succes în Marea Britanie, cu actorul Kevin Spacey și regizorul David Fincher, pentru un public American, va fi un mare succes.

Netflix a avut dreptate

în termen de trei luni de la introducerea House Of Cards, Netflix a adăugat 2 milioane de abonați în SUA și 1 milion de abonați suplimentari la nivel internațional.

aceasta a însemnat că s-au adăugat 72 de milioane de dolari la linia de jos a companiei, aproape că și-a plătit investiția inițială în spectacolul House of Cards în doar câteva luni.

cu o rată de reînnoire de 93% pentru spectacolele sale după primul sezon, succesul House of Cards nu este un incident izolat. Alte serii precum Orange Is The New Black, Arrested Development și The Crown au fost introduse pentru a fi apreciate folosind un proces similar care se bazează pe date mari.

modul în care Netflix folosește datele pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului

când vine vorba de colectarea datelor, baza imensă de utilizatori Netflix de peste 148 de milioane de abonați îi oferă un avantaj masiv. Apoi se concentrează pe următoarele valori:

• data conținutul a fost urmărit
• dispozitivul pe care a fost urmărit conținutul
• modul în care natura conținutului vizionat a variat pe baza dispozitivului
• căutări pe platforma sa
• porțiuni de conținut care au fost Re-vizionate
• dacă conținutul a fost întrerupt
• date despre locația utilizatorului
• ora zilei și a săptămânii în care a fost urmărit conținutul și modul în care acesta influențează tipul de conținut urmărit
• metadate de la terți precum Nielsen
• date de pe rețelele sociale de pe Facebook și Twitter

odată ce datele au fost adunat, Netflix folosește aceste date în multe moduri. Una dintre cele mai importante utilizări este formularea și validarea ideilor originale de programare, așa cum se discută în exemplul House Of Cards de mai sus.

probabil mai semnificativ este modul în care Netflix a stăpânit utilizarea eficientă a datelor pentru a determina oamenii să se angajeze cu conținutul său.

Netflix este atât de bun la promovarea conținutului vizat, încât se estimează că 80% din conținutul transmis pe platforma sa este influențat de sistemul său de recomandări.

acest sistem de recomandări este conceput astfel încât:

• Netflix se concentrează pe oferirea fiecărui utilizator exact ceea ce dorește utilizatorul printr-un ranker de conținut personalizat care organizează colecția fiecărui utilizator Netflix pe baza informațiilor personale colectate despre utilizator. La fel ca Netflix, puteți utiliza big data pentru a vă asigura că conținutul livrat fiecărui utilizator este influențat de activitatea personală a utilizatorului și de interacțiunea cu marca dvs., asigurându-vă că experiența conținutului este unică pentru fiecare utilizator.
• Netflix clasează conținutul de top și Trend nu numai pe baza cât de popular este conținutul, ci și pe baza informațiilor personale disponibile despre utilizator. Conținutul este promovat pe baza activității Netflix a utilizatorului. Lecția cheie aici este că, în timp ce oamenii sunt interesați de ceea ce este popular, ei încă mai doresc să fie influențată de interesele lor. Atunci când promovați” conținut de top ” utilizatorilor, este important să vă asigurați că este relevant pentru interesul lor personal.
• conținutul vizualizat recent este sortat pe baza unei analize a faptului dacă se așteaptă ca utilizatorii să continue vizionarea sau rewatching-ul sau dacă utilizatorii au încetat să vizioneze din cauza faptului că nu au găsit conținutul interesant. Acest lucru este esențial pentru a se asigura că Netflix nu-și plictisește utilizatorii; poate fi tentant să vrei să promovezi în continuare același conținut de când ai investit în el. Dacă activitatea utilizatorului indică o lipsă de interes, este mai bine să retrogradați conținutul și să oferiți ceva mai interesant.
• un algoritm de afinitate a conținutului recomandă conținut similar conținutului pe care un utilizator tocmai l-a vizionat. Este important să rețineți că oamenii sunt mai predispuși să dorească să consume conținut similar cu cel pe care tocmai l-au consumat.

în concluzie

fără a se plictisi de tehnicitate, Netflix este în mod clar un exemplu excelent al puterii big data. Deși este posibil să nu aveți resursele necesare pentru a vă crea propriul proiect pentru o eficiență mai mare a datelor, așa cum a făcut Netflix prin crearea proiectului Genie, industria big data evoluează rapid și există o mulțime de instrumente open source pentru a vă ajuta să colectați și să procesați datele esențiale pentru a înțelege exact ce doresc utilizatorii dvs.

urmând exemplul Netflix, este posibil să folosiți eficient big data pentru a vă îmbunătăți conținutul și experiența utilizatorului și pentru a asigura creșterea afacerii dvs.

Gabrielle Sadeh este Consultant în Marketing Digital. Ea poate fi găsită pe Twitter @GabrielleSadeh.