Netflix Data는 어떻게 엔터테인먼트 산업에 혁명을 일으켰습니까?

게시 됨: 2022-05-18
목차
데이터 기반 디지털 혁명
더 나은 재고 관리
신제품 개발
고객감정 이해
새로운 콘텐츠 개발
Netflix는 데이터 마이닝을 어떻게 사용합니까?
1일 차부터 데이터를 활용하는 Netflix
Netflix에서 데이터와 예술 결합
마지막 생각들

디지털 트랜스포메이션은 전 세계 비즈니스에 혁신을 가져왔습니다. 오래된 방식을 고수하는 회사는 인수되거나 파산합니다. 기술적으로 발전했지만 더 작은 회사가 빈티지 거물을 대체했다는 여러 이야기가 있습니다. 넷플릭스는 미국 영화 대여 사업의 아버지가 아니었다. 1985년에 설립된 Blockbuster는 전 세계적으로 거의 3,000개에 가까운 위치를 가진 비디오 대여 공간에 혁명을 일으켰습니다. 그러나 1994년 84억 달러에서 2010년 2,400만 달러로 가치가 하락했습니다. 이는 Netflix 자체가 계속 성장하여 2000년 5천만 달러에서 시작하여 2021년 2,030억 달러의 가치에 도달하는 동안 발생했습니다. 놀라운 것은 Netflix가 는 2000년에 Blockbuster에 인수하여 온라인 브랜드로 운영할 것을 제안했습니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오 .

위의 이야기에서 가장 놀라운 점은 기술 기반 기업이 전통적인 기업을 인수했다는 사실만이 아닙니다. 또한 데이터를 무시하는 회사가 고객의 분노에 어떻게 직면했는지에 대한 것이기도 합니다. 디즈니, 나이키, 레고, 이케아와 같은 기업들은 기존의 비즈니스 설정과 더 관련이 있었는데 디지털 분야에도 뛰어들었습니다. 여기에는 디지털 콘텐츠와 증강 현실 기반 서비스가 포함됩니다. 데이터 혁명은 수십 년 동안 운영되어 온 기업이 전략을 재고해야 하는 이유입니다.

데이터 기반 디지털 혁명

COVID-19는 데이터 성장을 촉진하고 비용을 절감하며 사용자 도달 범위를 늘립니다. Forbes의 기사 에서 ‌글로벌 데이터는 2020년에 약 2제타바이트에서 거의 44제타바이트로 증가한 것으로 추산되었습니다. 데이터 크기가 늘어난 것이 전부는 아닙니다. 기업은 데이터를 자동으로 정리하고, 클라우드에서 ETL 파이프라인을 구축하고, 데이터에서 중요한 추세와 결과를 추출하는 방법을 배웠습니다. 이는 기업이 "직감" 대신 데이터 기반 의사 결정을 실행하도록 하는 데 사용됩니다.

오늘날 모바일 애플리케이션이 사용자에게 요청하는 권한의 수를 보면 오늘날 처리되는 데이터의 양을 알 수 있습니다.

변화하는 고객 패턴을 추적하고 있습니다.

더 나은 재고 관리

실제 상점에서 구입했던 거의 모든 것에 대해 오늘날 온라인 대안을 찾을 수 있습니다. 식료품, 음식 배달, 화장품, 일용품, 의약품 등 모든 것을 제공하는 서비스 제공업체가 있습니다. 그러나 이러한 회사는 여러 도시, 주 또는 국가에서 제품의 가용성을 관리해야 합니다. 이 경우 가장 큰 문제는 재고 관리입니다. 이는 오늘날 모든 회사의 수익과 수익성에 직접적인 영향을 미칩니다. 고객 데이터를 효율적으로 사용하면 기업이 낭비를 줄이고 더 짧은 시간에 고객이 원하는 모든 것을 제공할 수 있습니다.

신제품 개발

문제를 해결하고 시급한 문제를 해결하기 위해 매일 스타트업이 늘어나고 있습니다. 그러나 문제 설명을 이해하려면 종종 고객 데이터를 분석해야 합니다. 이것은 목적에 부합하고 시대의 요구에 부합하는 제품을 개발하기 위한 필수 요소입니다.

고객감정 이해

고객 감정을 추적하는 것은 기존 기업과 신규 기업 모두에게 필수적입니다. 이에 대한 한 가지 쉬운 예는 사람들(특히 개발도상국)이 보다 환경 친화적인 옵션으로 이동하는 방법입니다. 이것은 젖소 대신 귀리 우유를 사용하거나 일반 가스 guzzler 대신 전기 자동차를 사용하는 것에서 무엇이든 될 수 있습니다. 기업은 이러한 추세를 추적하고 비즈니스 전략을 효과적으로 변경해야 합니다.

새로운 콘텐츠 개발

비디오, 오디오 또는 텍스트 콘텐츠를 만들 때 청중의 마음을 사로잡는 것은 필수입니다. 이것은 더 많은 입소문 마케팅에 도움이 될 것이며 더 나은 팔로워를 얻을 것입니다. 오늘날 이것은 소셜 미디어 동향과 최신 뉴스를 연구함으로써 데이터를 통해 이루어집니다.

Netflix는 데이터 마이닝을 어떻게 사용합니까?

“스타벅스의 비결이 라떼를 마실 때의 미소라면… 우리의 웹사이트는 개인의 취향에 맞춰져 있다는 것입니다.”

– 리드 헤이스팅스(넷플릭스 CEO)

우편 DVD 회사를 통한 임대로 시작한 Netflix는 이제 1억 6천만 명에 가까운 사용자를 보유한 세계 최대의 비디오 스트리밍 회사입니다. 이것이 의미하는 바는 회사가 비즈니스를 분석하고 개선하기 위한 수많은 데이터가 있다는 것입니다.

Netflix의 모든 사용자는 자발적으로 특정 데이터 포인트를 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 이름
  • 이메일 주소 및 전화번호
  • 주소
  • 평가 및 리뷰
  • 지불 세부 사항

Netflix는 또한 특정 데이터 포인트를 자동으로 수집합니다.

  • IP 주소
  • Netflix를 시청하는 데 사용되는 기기
  • 조회 기록
  • 데이터 탐색, 스크롤 및 검색
  • 각 쇼에 소요된 시간

회사는 또한 제3자 소스에서 인구통계학적 데이터, 콘텐츠 시청률과 관련된 데이터 및 인터넷 행동 데이터를 수집합니다. 이 모든 데이터는 Netflix가 가장 유명한 추천 엔진을 구동하는 것입니다. 이 추천 엔진은 웹사이트나 앱을 열 때마다 추천할 프로그램과 영화를 결정합니다.

Netflix는 모든 사용자를 위해 이미지, 설명 및 예고편을 개인화합니다. 또한 사용자가 아래로 스크롤할 때 표시할 콘텐츠를 결정하기 위해 현재 데이터를 처리합니다. 제공하는 제안은 4가지 유형입니다.

  1. 중간에 중단했을 수 있는 콘텐츠를 사용자에게 표시합니다.
  2. 예고편과 함께 새로운 영화/쇼를 추천합니다.
  3. 모든 사용자가 만든 개인 "목록"에서 영화 또는 프로그램을 추천합니다.
  4. 이전에 본 콘텐츠를 다시 볼 수 있는 옵션을 제공합니다.

1일 차부터 데이터를 활용하는 Netflix

Netflix에서 붐을 일으킨 첫 번째 프로그램 중 하나는 데이터 기반 콘텐츠를 만들기 위한 첫 번째 시도 중 하나이기도 합니다. 예, 우리는 "하우스 오브 카드"에 대해 이야기하고 있습니다. 2013년에 시작했을 때 관객들과 너무 잘 어울려서 시즌 6까지! 그것에는 효과가 있는 특정 데이터 포인트가 있었습니다. 예를 들어, 케빈 스페이시와 데이비드 핀처 감독의 짝은 그 매력을 발휘해야 했습니다. 그들은 또한 시청 패턴 및 검색 기록을 기반으로 미국 대통령과 의회를 기반으로 한 정치 드라마가 사용자들 사이에서 인기를 얻고 있음을 발견했습니다.

Netflix는 특히 Spacey가 백악관 경쟁의 주인공으로 등장하고 정치권의 다양한 요인을 보여주기 위해 예고편을 제작했습니다. 그것은 윤리적이든 비윤리적이든 사다리를 오를 때 취해야 하는 단계를 보여주었습니다. Netflix는 이러한 전술과 기타 전술을 사용하여 예고편을 보거나 쇼를 보기 시작한 모든 사람들 사이에서 미스터리와 다음에 일어날 일에 대한 감각을 조성했습니다.

Netflix에서 데이터와 예술 결합

예술은 계산된 것이 아니라 느껴야 합니다. 그러나 Netflix는 더 많은 청중을 끌어들일 수 있는 콘텐츠 유형을 결정하는 데 도움이 되는 모델을 설계했습니다. 사람이 최종 결정권자이지만 Netflix는 장르, 배우, 설정, 타임라인 및 시리즈 출시 시기를 결정하는 매개변수 세트를 만들었습니다.

넷플릭스 히트작인 Umbrella Academy에서 이에 대한 예를 볼 수 있습니다. 이 영화는 청중과 잘 맞아야 하는 특정 접점이 있었습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 성년의 이야기.
  • 코믹 액션 어드벤처 스토리.
  • 인기배우 엘리엇 페이지.

자세히 보면 추세를 알 수 있습니다. Netflix는 다음과 같은 여러 성인용 시리즈에 투자했습니다.

  • 성교육
  • 기묘한 것들
  • 난 적이 없어
  • 13가지 이유
  • 키스 부스

그리고 그들 모두는 잘 해냈고, 그들 대부분은 여러 시즌 동안 계속되었고 다양한 연령대의 사람들을 추종하는 컬트를 만들었습니다. Netflix는 공포, 공포 스릴러 및 묵시록 영화에 많은 베팅을 했습니다. 가장 눈에 띄는 이름 중 일부는 다음과 같습니다.

  • 의식
  • 뱃짐
  • 새 상자
  • 힐 하우스의 유령
  • 벨벳 버즈쏘
  • 오늘 밤 아무도 숲에서 잔다
  • Bly Manor의 유령
  • 자정 미사
  • 우리 모두는 죽었다
  • 그의 집

뱀파이어에서 유령의 집에 이르기까지 거의 모든 공포 관련 주제를 다루었습니다. 군중과 잘 어울리기 때문에 특정 주제를 반복했습니다. 여기에는 휴가를 보내는 그룹, 비밀이 있는 마을, 세계의 종말을 가져오는 바이러스 또는 기타 요소가 포함됩니다. 또한 Mike Flanagan과 같은 제작자를 재사용하여 첫 번째 작품이 잘 작동했을 때 비슷한 작품을 만들었습니다(The Haunting of the Hill House, 뒤이어 The Haunting of Bly Manor).

이러한 추세는 수년 간의 데이터가 있고 각 프로그램이나 영화에 관련 태그가 추가된 경우에만 볼 수 있습니다. 넷플릭스가 하는 일은 무작위가 아니다.

마지막 생각들

Netflix는 비즈니스를 추진하기 위해 데이터를 사용하기 위한 벤치마크를 설정했습니다. Netflix가 창작 과정의 모든 단계에서 데이터 마이닝을 사용하는 방식은 매력적입니다. 기준이 너무 높으며 이는 콘텐츠 제작자만의 문제가 아닙니다. 관련성을 유지하고 수익을 거두고자 하는 모든 비즈니스에는 모든 부서의 중심에 데이터 팀이 있어야 합니다. 이 팀은 성공적인 구현을 보장하기 위해 데이터 및 데이터 기반 의사 결정을 위한 통로 역할을 해야 합니다. 비즈니스에서 데이터를 남겨둘 때마다 다른 경쟁자가 데이터를 수집하여 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.