L'ascesa di Netflix ad essere il principale servizio di streaming multimediale del mondo non è stato un caso. Si basava su una complessa ricetta di manipolazione dei dati ed emozione, il che significa che l'azienda sa cosa vuoi guardare anche prima di conoscere te stesso.
Secondo gli ultimi dati trimestrali di Netflix, il servizio di streaming multimediale sta accumulando quasi 2 milioni di nuovi abbonati ogni mese .
Il motivo di questa crescita inarrestabile (che tu credi sia buono o cattivo) va più in profondità rispetto a un servizio conveniente ea prezzi ragionevoli Perché dovresti essere felice di pagare di più per Netflix Perché dovresti essere felice di pagare di più per Netflix Ogni volta che Netflix aumenta il suo i prezzi, milioni di utenti che guardano l'eccedenza si rifiutano di pagare un paio di dollari in più. Ma questo è stupido, perché Netflix è un vero affare. Leggi di più per vendere. Va più in profondità del suo enorme budget e strategie di marketing. E sicuramente va più in profondità dei 5 modi di Netflix di 5 modi per cercare Netflix, Hulu, Amazon e More at Once 5 modi per cercare Netflix, Hulu, Amazon e Altro in una volta Se hai ancora difficoltà a decidere quale dei servizi di streaming di film online è giusto per te, uno dei fattori più importanti da considerare quando si tratta di prendere questa decisione è ... Per saperne di più biblioteca.
È la salsa segreta di Netflix di algoritmi, big data e istinto che alimentano questa crescita inarrestabile. È questa salsa segreta che consente a Netflix non solo di consigliare costantemente contenuti che gli utenti (probabilmente) ameranno, ma anche di finanziare la creazione di tali contenuti, certi che sarà un successo.
Quantità incredibile di Big Data
Non sorprende che i big data svolgano un ruolo importante nella capacità di Netflix di raccomandare e finanziare i contenuti giusti. Ciò che sorprende, tuttavia, è il tipo di dati e la quantità di dati che Netflix tiene traccia ogni volta che si utilizza il servizio.
Secondo il blog ufficiale di Netflix:
"Ogni volta che un membro inizia a guardare un film o un episodio televisivo, viene creata una" vista "nei nostri sistemi di dati e una raccolta di eventi che descrivono tale vista."
Come parte di questo processo, Netflix tiene traccia della tua "intera cronologia di visualizzazione fino a quando [tu] sei iscritto". Il sistema "raccoglie segnali periodici in ogni vista per determinare se un membro sta o non sta ancora guardando". Tiene traccia delle tue ricerche, valutazioni, dati sulla posizione geografica, informazioni sul dispositivo, comportamento di navigazione, ora del giorno / settimana che stai guardando, quando decidi di abbandonare uno spettacolo, mettere in pausa e fare avanzare rapidamente.
Con milioni di utenti Netflix che trasmettono miliardi di ore di contenuti ogni mese, la quantità di dati raccolti dalla società è sconcertante. Questi dati sono di enorme importanza per il successo dell'azienda.
Nel 2014 GigaOM ha parafrasato il Senior Data Scientist di Netflix Come diventare uno scienziato di dati Come diventare uno scienziato di dati La scienza dei dati è passata da un termine recentemente coniato nel 2007 ad essere una delle discipline più ricercate oggi. Ma cosa fa uno scienziato di dati? E come puoi entrare in campo? Per saperne di più, Mohammad Sabah, dicendo:
"Il 75 percento degli utenti seleziona i film in base ai consigli dell'azienda e Netflix desidera rendere quel numero ancora più alto."
I dati di questo visualizzatore sono enormi ed è imperativo che il servizio possa creare così dipendenza. In combinazione con la vasta gamma di dati archiviati su ogni spettacolo, diventa difficile non essere d'accordo con la teoria di David Carr che "Netflix sta commissionando contenuti originali perché sa cosa vogliono le persone prima di loro" (sottolinea il mio).
Algoritmi sempre migliori
Di per sé, i dati sono di scarsa utilità. Come ha scritto Jason Gilbert; "Il successo di [Netflix] si basa sul modo in cui è in grado di scegliere la programmazione che piace ai suoi spettatori pur restando redditizia".
Per fare ciò, Netflix utilizza algoritmi. Come direttore tecnico, Xavier Amatriain, ha dichiarato a Wired:
"[La società ha sviluppato] diversi algoritmi, ciascuno ottimizzato per uno scopo diverso. In senso lato, la maggior parte dei nostri algoritmi si basa sul presupposto che modelli di visualizzazione simili rappresentino gusti simili per gli utenti. Possiamo usare il comportamento di utenti simili per dedurre le tue preferenze. "
Questa attenzione ai modelli di visualizzazione si sta rivelando molto più affidabile rispetto alla valutazione primaria attribuita a uno spettacolo.
Mentre i dati sugli utenti e i contenuti sono alimentati in questi machine learning Come il software intelligente sta cambiando la tua vita Come il software intelligente sta cambiando la tua vita Skynet sta arrivando e sarà incredibilmente popolare. Stanno emergendo nuove tecnologie AI che metteranno a rischio il modo in cui viviamo, giochiamo e lavoriamo, gli algoritmi Leggi più, i comportamenti degli spettatori possono essere abbinati a spettacoli che hanno certe somiglianze - anno di produzione, cast, regista, ecc. Come possiamo vedere da il numero di ore di streaming dei media su Netflix ogni giorno, questi algoritmi funzionano chiaramente. Ma sono sempre un lavoro in corso.
L'azienda esegue costantemente numerosi test A / B (che consentono all'utente di utilizzare le modifiche degli algoritmi e degli algoritmi per testarli su piccoli sottogruppi di utenti) per migliorare in modo iterativo ciascuno di questi algoritmi. Secondo Amatriain questi test "proviamo idee radicali o testiamo molti approcci allo stesso tempo". L'obiettivo principale è quasi sempre quello di migliorare "l'impegno dei membri (ad es. Ore di gioco) e il mantenimento".
Instinto viscerale
In un altro post sul blog Tech Netflix, Xavier Amatriain afferma:
"L'abbondanza di dati sorgente, misurazioni e esperimenti associati ci consente di gestire un'organizzazione basata sui dati. Netflix ha incorporato questo approccio nella sua cultura sin dalla fondazione dell'azienda ".
L'idea che gli spettacoli siano prodotti e consigliati basandosi esclusivamente sui dati è alquanto inquietante. Ma l'industria televisiva ha sempre fatto molto affidamento sui dati (spesso sotto forma di focus group e di spettatori). Tuttavia, Netflix sta prendendo ancora qualche passo in più.
Detto questo, Joris Evers, direttore delle comunicazioni aziendali globali della società, voleva semplificare la mente degli utenti. Ha detto al New York Times:
"Non siamo super-coinvolti dal lato creativo ... Assumiamo le persone giuste e diamo la libertà e il budget per fare un buon lavoro. Ciò significa che quando Seth Rogen e Kristen Wiig saranno annunciati come ospiti speciali nei prossimi episodi di Arrested Development, non è perché un'analisi statistica ha detto a Netflix di farlo. "
In altre parole, il valore dei big data e degli algoritmi informa la decisione di Netflix piuttosto che dettarli. Idee creative per i film da finanziare e gli spettacoli in licenza arriveranno densi e veloci. Quelli che si sentono bene, saranno sottoposti ai dati. Se sembra che una parte abbastanza ampia degli utenti di Netflix sarà interessata, e il sentimento istintivo dei decisori dice che lo show sarà un successo, viene dato un bel pollice in su e un assegno grande.
Questa ricetta sembra funzionare
Questo mix di dati, algoritmi continuamente miglioranti e istinto istintivo sembra funzionare per Netflix. Tanto che, in effetti, la società ha la fiducia di finanziare intere serie di spettacoli prima di rilasciare un episodio pilota. La maggior parte delle altre emittenti funziona in modo opposto.
Produttori e registi possono lanciare idee creative su Netflix. Se i big data e la sensazione istintiva si sommano e suggeriscono che i costi possono essere recuperati in termini di nuovi abbonati guadagnati e maggiore fidelizzazione, Netflix è in grado di andare all-in. House of Cards è un esempio, in cui l'azienda ha investito $ 100 milioni in due stagioni senza nemmeno vedere un episodio pilota. Ed è per questo che il 2016 vedrà Netflix produrre più contenuti originali rispetto alla maggior parte delle altre emittenti in diversi anni.
Questo non sarebbe possibile se Netflix non fosse in grado di essere incredibilmente affidabile nel comprendere e prevedere ciò che (o almeno la maggior parte delle persone) vorrebbe vedere. Prima ancora di conoscerti.
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Image Credit: giovane coppia di Andrey_Popov via Shutterstock, Server Room di Torkild Retvedt (Flickr)