كيف أحدثت بيانات Netflix ثورة في صناعة الترفيه؟
نشرت: 2022-05-18أحدث التحول الرقمي ثورة في الأعمال التجارية في جميع أنحاء العالم. يتم شراء الشركات التي تمسكت بالطرق القديمة أو أفلست. هناك قصص متعددة عن شركة متقدمة تقنيًا ولكنها أصغر حجمًا تحل محل عملاق قديم. لم يكن Netflix والدًا لأعمال تأجير الأفلام في الولايات المتحدة. أحدثت شركة Blockbuster ، التي تأسست في عام 1985 ، ثورة في مساحة تأجير الفيديو مع ما يقرب من 3 آلاف موقع حول العالم. ومع ذلك ، فقد انخفض تقييمها من 8.4 مليار دولار في عام 1994 إلى 24 مليون دولار فقط في عام 2010. حدث هذا بينما استمرت Netflix نفسها في النمو وبلغت قيمتها 203 مليار دولار في عام 2021 ، بدءًا من 50 مليون دولار فقط في عام 2000. ما يثير الدهشة هو أن Netflix عرضت شركة Blockbuster للحصول عليها وتشغيلها كعلامة تجارية عبر الإنترنت مقابل 50 مليون دولار فقط في عام 2000. يمكنك قراءة المزيد عن القصة هنا .
إن الشيء الأكثر روعة في القصة أعلاه ليس مجرد حقيقة أن الشركات التي تعمل بالطاقة التقنية قد استولت على نظيراتها التقليدية. يتعلق الأمر أيضًا بكيفية مواجهة الشركات التي تجاهلت البيانات غضب العملاء. شركات مثل Disney و Nike و Lego و IKEA ، والتي كانت مرتبطة بشكل أكبر بإعدادات الأعمال التقليدية ، دخلت أيضًا في المجالات الرقمية. وتشمل هذه المحتوى الرقمي والخدمات القائمة على الواقع المعزز. ثورة البيانات هي السبب وراء اضطرار الشركات التي كانت تعمل منذ عقود إلى إعادة التفكير في استراتيجياتها.
الثورة الرقمية القائمة على البيانات
عزز COVID-19 نمو البيانات ، كما أنه يوفر المال ويزيد من وصول المستخدمين. في هذه المقالة من فوربس ، قُدر أن البيانات العالمية نمت من حوالي 2 زيتابايت إلى ما يقرب من 44 زيتابايت في عام 2020. حجم البيانات ليس كل ما زاد. لقد تعلمت الشركات تنظيف البيانات تلقائيًا ، وبناء خطوط أنابيب ETL في السحابة ، واستخراج الاتجاهات والنتائج المهمة من البيانات. تُستخدم هذه بدورها لضمان عمل الشركات بناءً على قرارات تستند إلى البيانات بدلاً من "الشعور الداخلي"
يمكنك الحصول على فكرة حول مقدار البيانات التي تتم معالجتها اليوم من خلال النظر إلى العدد الهائل من الأذونات التي تطلبها تطبيقات الهاتف المحمول من المستخدمين هذه الأيام.
يتم تتبع تغيير أنماط العملاء -
إدارة أفضل للمخزون
تقريبًا لكل ما اعتدت شرائه من متجر مادي ، ستجد بديلًا عبر الإنترنت اليوم. سواء كانت البقالة أو توصيل الطعام أو مستحضرات التجميل أو عناصر الاستخدام اليومي أو حتى الأدوية ، فهناك مزود خدمة لكل شيء. ومع ذلك ، تحتاج هذه الشركات إلى إدارة توفر منتجاتها عبر مدن أو ولايات أو حتى بلدان متعددة. التحدي الأكبر الذي يطرح في هذه الحالة هو إدارة المخزون. سيؤثر بشكل مباشر على النتيجة النهائية وربحية أي شركة اليوم. يساعد الاستخدام الفعال لبيانات العملاء الشركات على تقليل الفاقد ، وتزويد العملاء بما يريدون ، في إطار زمني أقصر.
تطوير منتج جديد
الشركات الناشئة في ازدياد كل يوم لحل المشكلات والقضايا الملحة. ومع ذلك ، غالبًا ما يتطلب فهم بيان المشكلة تحليل بيانات العميل. هذا أمر لا بد منه لتطوير منتج يخدم غرضًا ويحتاجه الساعة.
فهم مشاعر العملاء
يعد تتبع مشاعر العملاء أمرًا ضروريًا لكل من الشركات القديمة والجديدة. أحد الأمثلة السهلة على ذلك هو كيف يتجه الناس (خاصة في العالم النامي) نحو خيارات أكثر صداقة للبيئة. يمكن أن يكون هذا أي شيء من استخدام حليب الشوفان ، بدلاً من حليب البقر أو استخدام السيارات الكهربائية بدلاً من الغازات العادية. تحتاج الشركات إلى تتبع هذه الاتجاهات وإجراء تغييرات فعالة على إستراتيجية أعمالها.
تطوير محتوى جديد
سواء كنت تنشئ محتوى فيديو أو صوتيًا أو نصيًا ، فإن الحصول على نبض جمهورك أمر لا بد منه. سيساعد هذا في المزيد من التسويق الشفهي وسيوفر لك متابعة أفضل. اليوم ، يتم ذلك من خلال البيانات ، من خلال دراسة اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي وآخر الأخبار.
كيف تستخدم Netflix التنقيب عن البيانات؟
"إذا كان سر ستاربكس هو ابتسامة عندما تحصل على لاتيه ... سرنا هو أن موقع الويب يتكيف مع ذوق الفرد."
- ريد هاستينغز (الرئيس التنفيذي لشركة Netflix)
بدءًا من مجرد إيجار من خلال شركة أقراص DVD بالبريد ، أصبحت Netflix الآن أكبر شركة بث فيديو في العالم مع ما يقرب من 160 مليون مستخدم. ما يعنيه هذا هو أن الشركة لديها الكثير من البيانات لتحليل وتحسين أعمالها.
يوفر كل مستخدم على Netflix طواعية نقاط بيانات معينة. هذا يشمل-
- اسم
- عنوان البريد الإلكتروني ورقم الهاتف
- تبوك
- التقييمات والمراجعات
- بيانات الدفع
تجمع Netflix أيضًا نقاط بيانات معينة تلقائيًا -
- عنوان IP
- الأجهزة المستخدمة لمشاهدة Netflix
- سجل المشاهدة
- بيانات التصفح والتمرير والبحث
- الوقت المستغرق في كل عرض
تقوم الشركة أيضًا بجمع البيانات الديموغرافية والبيانات المتعلقة بمشاهدة المحتوى وكذلك بيانات سلوك الإنترنت من مصادر الطرف الثالث. كل هذه البيانات هي ما يمد محرك التوصية الذي تشتهر به Netflix. يقرر محرك المُزكي هذا العروض والأفلام التي سيقترحها عليك متى فتحت موقع الويب أو التطبيق.
يُخصص Netflix الصور والأوصاف والمقاطع الدعائية لكل مستخدم. يقوم أيضًا بمعالجة البيانات الموجودة لتحديد المحتوى الذي سيتم عرضه للمستخدمين أثناء قيامهم بالتمرير لأسفل. الاقتراحات التي يقدمها هي من 4 أنواع:
- يعرض للمستخدمين المحتوى الذي ربما تركوه في منتصف الطريق.
- توصي بأفلام / عروض جديدة جنبًا إلى جنب مع مقطوراتها.
- يوصي بالأفلام أو العروض من "القائمة" الشخصية التي تم إنشاؤها بواسطة كل مستخدم.
- يعطي خيارًا لإعادة مشاهدة أي محتوى سبق رؤيته.
تستفيد Netflix من البيانات منذ اليوم الأول
كان أحد العروض الأولى التي ازدهرت على Netflix أيضًا واحدة من المحاولات الأولى لإنشاء محتوى يعتمد على البيانات. نعم ، نحن نتحدث عن "بيت من ورق". كان هذا العرض جيدًا مع الجمهور عندما بدأ في عام 2013 ، وكان له 6 مواسم! كان لديها نقاط بيانات معينة تعمل من أجلها. على سبيل المثال ، كان من المفترض أن يعمل إقران كيفن سبيسي مع المخرج ديفيد فينشر على سحره. ووجدوا أيضًا أن الأعمال الدرامية السياسية التي تدور حول رؤساء الولايات المتحدة والبرلمان حققت نجاحًا كبيرًا بين مستخدميها ، بناءً على أنماط المشاهدة وسجل البحث.
صممت Netflix مقطورات خصيصًا لعرض سبيسي كبطل في السباق إلى البيت الأبيض والعوامل المختلفة التي تلعب دورًا في الدوائر السياسية. لقد أظهر الخطوات التي يجب على المرء أن يتخذها أثناء صعود السلم ، أخلاقية وغير أخلاقية. استخدمت Netflix هذه التكتيكات وغيرها لخلق إحساس بالغموض وما سيحدث بعد ذلك بين كل أولئك الذين شاهدوا المقطورات أو بدأوا في مشاهدة العرض.
فن الزواج من البيانات في Netflix
من المفترض أن يكون الفن محسوسًا وليس محسوبًا. ومع ذلك ، صممت Netflix نموذجًا يساعدها في تحديد نوع المحتوى الذي ستجذب جمهورًا أوسع. في حين أن البشر هم صانعي القرار النهائيين ، فقد أنشأت Netflix مجموعة من المعلمات بناءً عليها تقرر النوع والممثلين والإعداد والجداول الزمنية وكذلك وقت إصدار سلسلة.
يمكنك أن ترى مثالاً على ذلك في Umbrella Academy ، وهي إحدى نتائج Netflix الناجحة ، والتي تضمنت نقاط اتصال معينة كان من المفترض أن تعمل بشكل جيد مع الجمهور. وشمل هذا -
- يأتي من قصص العمر.
- قصة مغامرة كوميدية.
- إليوت بيج - من هو ممثل مشهور.
إذا نظرت عن كثب ، فسوف تكتشف الاتجاه. استثمرت Netflix في العديد من السلاسل العمرية القادمة مثل -
- التربية الجنسية
- أشياء غريبة
- لم أفعل من قبل
- 13 أسباب لماذا
- كشك التقبيل
وقد قاموا جميعًا بعمل جيد ، وقد استمر معظمهم في مواسم متعددة وخلقوا طائفة من أتباع الأفراد من مختلف الفئات العمرية. وضعت Netflix الكثير من الرهانات على أفلام الرعب والرعب والإثارة والمروعة. بعض من أبرز الأسماء -
- طقوس
- شحن
- صندوق الطيور
- مطاردة هيل هاوس
- المخملية Buzzsaw
- لا أحد ينام في الغابة الليلة
- المؤرقة من بلي مانور
- قداس منتصف الليل
- كلنا أموات
- منزله
لقد غطت كل موضوع مرتبط بالرعب تقريبًا ، بدءًا من مصاصي الدماء إلى المنازل المسكونة. لقد كرر بعض الموضوعات لأنها تعمل بشكل جيد مع الجمهور. وتشمل هذه مجموعة في عطلة ، وبلدة بها سر ، وفيروس أو عناصر أخرى تؤدي إلى نهاية العالم. كما أعادت استخدام المبدعين مثل Mike Flanagan لإنشاء أعمال مماثلة عندما كان العمل الأول جيدًا (The Haunting of the Hill House ، متبوعًا بـ The Haunting of Bly Manor).
ستكون هذه الاتجاهات مرئية فقط بمجرد حصولك على البيانات عبر السنوات بين يديك ، وكذلك إضافة العلامات ذات الصلة لكل عرض أو فيلم. لا شيء تفعله Netflix عشوائيًا.
افكار اخيرة
حددت Netflix معيارًا لاستخدام البيانات لتوجيه الأعمال. الطريقة التي يستخدم بها Netflix التنقيب عن البيانات في كل خطوة من العملية الإبداعية رائعة. الشريط مرتفع جدًا ، ولا يتعلق فقط بمنشئي المحتوى. ستحتاج كل شركة تريد أن تظل ذات صلة وتحقق أرباحًا أن يكون لديها فريق البيانات الخاص بها والذي سيكون في مركز جميع أقسامه. يجب أن يعمل هذا الفريق كقناة للبيانات والقرارات المستندة إلى البيانات لضمان التنفيذ الناجح. في أي وقت تترك فيه الشركة البيانات على اللوحة ، فإنها ستسمح فقط لمنافس آخر باستلامها والمضي قدمًا في السباق.