Wie hat Netflix Data die Unterhaltungsbranche revolutioniert?
Veröffentlicht: 2022-05-18Die digitale Transformation hat Unternehmen auf der ganzen Welt revolutioniert. Unternehmen, die an uralten Methoden festhalten, werden aufgekauft oder sind bankrott gegangen. Es gibt mehrere Geschichten über ein technisch fortgeschrittenes, aber kleineres Unternehmen, das einen Vintage-Giganten ersetzt. Netflix war nicht der Vater des Filmverleihgeschäfts in den USA. Blockbuster wurde 1985 gegründet und revolutionierte den Videoverleih mit fast 3.000 Standorten auf der ganzen Welt. Die Bewertung fiel jedoch von 8,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 1994 auf nur noch 24 Millionen US-Dollar im Jahr 2010. Dies geschah, während Netflix selbst weiter wuchs und im Jahr 2021 eine Bewertung von 203 Milliarden US-Dollar erreichte, ausgehend von nur 50 Millionen US-Dollar im Jahr 2000. Überraschend ist, dass Netflix hatte Blockbuster im Jahr 2000 angeboten, es zu erwerben und als seine Online-Marke für nur 50 Millionen US-Dollar zu betreiben. Sie können hier mehr über die Geschichte lesen .
Das Bemerkenswerteste an der obigen Geschichte ist nicht nur die Tatsache, dass technologiegetriebene Unternehmen ihre traditionellen Gegenstücke übernommen haben. Es geht auch darum, wie Unternehmen, die Daten ignoriert haben, mit dem Zorn der Kunden konfrontiert wurden. Unternehmen wie Disney, Nike, Lego und IKEA, die früher eher mit traditionellen Geschäftsstrukturen in Verbindung gebracht wurden, haben sich auch in digitale Felder gewagt. Dazu gehören digitale Inhalte und Augmented-Reality-basierte Dienste. Die Datenrevolution ist der Grund, warum Unternehmen, die seit Jahrzehnten bestehen, ihre Strategien überdenken müssen.
Die datengetriebene digitale Revolution
COVID-19 hat das Datenwachstum angekurbelt, es spart Geld und erhöht die Benutzerreichweite. In diesem Artikel von Forbes wurde geschätzt, dass die globalen Daten im Jahr 2020 von etwa 2 Zettabyte auf fast 44 Zettabyte angewachsen sind. Die Größe der Daten ist nicht alles, was gewachsen ist. Unternehmen haben gelernt, die Daten automatisch zu bereinigen, ETL-Pipelines in der Cloud aufzubauen und wichtige Trends und Erkenntnisse aus den Daten zu extrahieren. Diese werden wiederum genutzt, um sicherzustellen, dass Unternehmen auf datengetriebene Entscheidungen statt auf „Bauchgefühl“ setzen.
Sie können sich ein Bild davon machen, wie viele Daten heute verarbeitet werden, indem Sie sich die schiere Anzahl von Berechtigungen ansehen, die mobile Anwendungen heutzutage von Benutzern verlangen.
Veränderte Kundenmuster werden nachverfolgt –
Bessere Bestandsverwaltung
Für fast alles, was Sie früher in einem Ladengeschäft gekauft haben, finden Sie heute eine Online-Alternative. Ob Lebensmittel, Lieferservice, Kosmetik, Artikel des täglichen Bedarfs oder sogar Medikamente, für alles gibt es einen Dienstleister. Diese Unternehmen müssen jedoch die Verfügbarkeit ihrer Produkte in mehreren Städten, Bundesstaaten oder sogar Ländern verwalten. Die größte Herausforderung, die sich dabei stellt, ist das Bestandsmanagement. Es würde sich heute direkt auf das Endergebnis und die Rentabilität jedes Unternehmens auswirken. Die effiziente Nutzung von Kundendaten hilft Unternehmen, Verschwendung zu reduzieren und Kunden in kürzerer Zeit alles zu bieten, was sie wollen.
Neue Produktentwicklung
Startups sind jeden Tag auf dem Vormarsch, um Probleme und dringende Probleme zu lösen. Das Verständnis der Problemstellung erfordert jedoch häufig eine Analyse der Kundendaten. Dies ist ein Muss für die Entwicklung eines Produkts, das einen Zweck erfüllt und das Gebot der Stunde ist.
Kundenstimmung verstehen
Die Kundenstimmung im Auge zu behalten, ist sowohl für alte als auch für neue Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Ein einfaches Beispiel dafür ist, wie Menschen (insbesondere in den Entwicklungsländern) zu umweltfreundlicheren Optionen übergehen. Dies kann alles sein, von der Verwendung von Hafermilch anstelle von Kuhmilch bis hin zur Verwendung von Elektrofahrzeugen anstelle von normalen Spritfressern. Unternehmen müssen diese Trends im Auge behalten und ihre Geschäftsstrategie effektiv ändern.
Entwicklung neuer Inhalte
Egal, ob Sie Video-, Audio- oder Textinhalte erstellen, der Puls Ihres Publikums ist ein Muss. Dies würde zu mehr Mund-zu-Mund-Marketing beitragen und Ihnen eine bessere Fangemeinde verschaffen. Heute geschieht dies durch Daten, durch das Studium von Social-Media-Trends und den neuesten Nachrichten.
Wie verwendet Netflix Data Mining?
„Wenn das Geheimnis von Starbucks ein Lächeln ist, wenn Sie Ihren Milchkaffee bekommen … unseres ist, dass sich die Website an den Geschmack des Einzelnen anpasst.“
– Reed Hastings (Geschäftsführer von Netflix)
Angefangen als DVD-Verleihunternehmen per Post, ist Netflix heute mit fast 160 Millionen Nutzern das weltweit größte Video-Streaming-Unternehmen. Das bedeutet, dass das Unternehmen über Tonnen von Daten verfügt, um sein Geschäft zu analysieren und zu verbessern.
Jeder Nutzer auf Netflix stellt freiwillig bestimmte Datenpunkte zur Verfügung. Das beinhaltet-
- Name
- E-Mail-Adresse und Telefonnummer
- Adresse
- Bewertungen und Rezensionen
- Zahlungsdetails
Netflix sammelt auch bestimmte Datenpunkte automatisch –
- IP Adresse
- Geräte zum Ansehen von Netflix
- Verlauf anzeigen
- Browsing-, Scroll- und Suchdaten
- Verbrachte Zeit für jede Sendung
Das Unternehmen sammelt auch demografische Daten, Daten in Bezug auf die Zuschauerzahlen von Inhalten sowie Daten zum Internetverhalten aus Drittquellen. All diese Daten treiben die Recommender Engine an, für die Netflix am bekanntesten ist. Diese Empfehlungs-Engine entscheidet, welche Sendungen und Filme Ihnen vorgeschlagen werden, wenn Sie die Website oder App öffnen.
Netflix personalisiert Bilder, Beschreibungen und Trailer für jeden Benutzer. Es verarbeitet auch die vorliegenden Daten, um zu entscheiden, welche Inhalte den Benutzern angezeigt werden, wenn sie nach unten scrollen. Die Vorschläge, die es bietet, sind von 4 Arten:
- Zeigt Benutzern Inhalte an, die sie möglicherweise auf halbem Weg aufgehört haben.
- Es empfiehlt neue Filme/Shows zusammen mit ihren Trailern.
- Empfiehlt Filme oder Shows aus der persönlichen „Liste“, die von jedem Benutzer erstellt wird.
- Bietet die Möglichkeit, zuvor gesehene Inhalte erneut anzusehen.
Netflix nutzt Daten seit Tag 1
Eine der ersten Shows, die auf Netflix boomte, war auch einer der ersten Versuche, datengesteuerte Inhalte zu erstellen. Ja, wir sprechen von „House of Cards“. Diese Show kam so gut beim Publikum an, als sie 2013 begann, dass sie 6 Staffeln hatte! Es hatte bestimmte Datenpunkte, die dafür funktionierten. So sollte beispielsweise die Paarung von Kevin Spacey mit Regisseur David Fincher ihren Charme entfalten. Sie fanden auch, dass politische Dramen rund um US-Präsidenten und das Parlament ein Hit bei den Nutzern waren, basierend auf den Sehgewohnheiten und dem Suchverlauf.
Netflix hat speziell Trailer entworfen, um Spacey als Protagonisten im Rennen um das Weiße Haus und die verschiedenen Faktoren zu präsentieren, die in politischen Kreisen eine Rolle spielen. Es zeigte die Schritte, die man beim Erklimmen der Leiter unternehmen muss, sowohl ethisch als auch unethisch. Netflix nutzte diese und andere Taktiken, um bei allen, die die Trailer gesehen oder mit der Show begonnen haben, ein Gefühl des Mysteriums zu erzeugen und zu erfahren, was als nächstes passiert.
Kunst heiratet Data bei Netflix
Kunst soll gefühlt werden, nicht berechnet. Netflix hat jedoch ein Modell entwickelt, das ihm bei der Entscheidung hilft, welche Art von Inhalten erstellt werden sollen, die ein breiteres Publikum anziehen würden. Während Menschen die letzten Entscheidungsträger sind, hat Netflix eine Reihe von Parametern erstellt, auf deren Grundlage es über das Genre, die Schauspieler, das Setting, die Zeitpläne sowie den Zeitpunkt der Veröffentlichung einer Serie entscheidet.
Ein Beispiel dafür ist die Umbrella Academy, ein Netflix-Hit, der bestimmte Berührungspunkte hatte, die beim Publikum gut funktionieren sollten. Dies beinhaltete–
- Coming-of-Age-Geschichten.
- Comic-Action-Adventure-Storyline.
- Elliot Page – der ein beliebter Schauspieler ist.
Wer genau hinschaut, erkennt einen Trend. Netflix hat in mehrere Coming-of-Age-Serien investiert, wie z.
- Aufklärungsunterricht
- Fremde Dinge
- Ich habe noch nie
- 13 Gründe warum
- Die Kusskabine
Und alle von ihnen haben gute Arbeit geleistet, und die meisten von ihnen haben mehrere Saisons gespielt und eine Kult-Gefolgschaft von Personen aus verschiedenen Altersgruppen geschaffen. Netflix hat viele Wetten auf Horror-, Horror-Thriller- und apokalyptische Filme platziert. Einige der bekanntesten Namen sind –
- Das Ritual
- Ladung
- Vogelhäuschen
- Der Spuk von Hill House
- Samt-Kreissäge
- Niemand schläft heute Nacht im Wald
- Der Spuk von Bly Manor
- Mitternachtsmesse
- Wir alle sind tot
- Sein Haus
Es hat fast jedes Horrorthema abgedeckt, angefangen von Vampiren bis hin zu Spukhäusern. Es hat bestimmte Themen wiederholt, da sie gut mit der Menge funktionieren. Dazu gehören eine Gruppe im Urlaub, eine Stadt mit einem Geheimnis und ein Virus oder andere Elemente, die das Ende der Welt herbeiführen. Es hat auch Schöpfer wie Mike Flanagan wiederverwendet, um ähnliche Werke zu schaffen, wenn das erste gut funktionierte (The Haunting of the Hill House, gefolgt von The Haunting of Bly Manor).
Diese Trends werden erst sichtbar, wenn Sie die Daten über Jahre zur Hand haben und auch die relevanten Tags für jede Show oder jeden Film hinzugefügt haben. Nichts, was Netflix tut, ist zufällig.
Abschließende Gedanken
Netflix hat den Maßstab für die Nutzung von Daten zur Förderung eines Unternehmens gesetzt. Die Art und Weise, wie Netflix Data Mining in jedem Schritt eines kreativen Prozesses einsetzt, ist faszinierend. Die Messlatte liegt zu hoch, und es geht nicht nur um die Ersteller von Inhalten. Jedes Unternehmen, das relevant bleiben und Gewinne erzielen möchte, muss sein Datenteam haben, das im Mittelpunkt aller seiner Abteilungen steht. Dieses Team muss als Kanal für Daten und datengesteuerte Entscheidungen fungieren, um erfolgreiche Implementierungen sicherzustellen. Jedes Mal, wenn ein Unternehmen Daten auf der Platte hinterlässt, erlaubt es einem anderen Konkurrenten, diese aufzugreifen und im Rennen voranzukommen.