Jak Netflix Data zrewolucjonizował przemysł rozrywkowy?

Opublikowany: 2022-05-18
Spis treści pokaż
Cyfrowa rewolucja oparta na danych
Lepsze zarządzanie zapasami
Rozwój nowych produktów
Zrozumienie nastrojów klientów
Opracowywanie nowych treści
Jak Netflix wykorzystuje Data Mining?
Netflix wykorzystuje dane od pierwszego dnia
Sztuka poślubia dane w Netflix
Końcowe przemyślenia

Transformacja cyfrowa zrewolucjonizowała firmy na całym świecie. Firmy, które trzymały się odwiecznych metod, są wykupywane lub bankrutują. Istnieje wiele historii o zaawansowanej technicznie, ale mniejszej firmie, która zastąpiła zabytkowego giganta. Netflix nie był ojcem wypożyczalni filmów w USA. Firma Blockbuster, założona w 1985 roku, zrewolucjonizowała wypożyczalnię wideo dzięki prawie 3 tysiącom lokalizacji na całym świecie. Jednak jego wycena spadła z 8,4 mld USD w 1994 r. do zaledwie 24 mln USD w 2010 r. Stało się to, gdy sam Netflix nadal rósł i osiągnął wycenę 203 mld USD w 2021 r., zaczynając od zaledwie 50 mln USD w 2000 r. Zaskakujące jest to, że Netflix zaoferował Blockbusterowi nabycie go i prowadzenie go jako swojej internetowej marki za jedyne 50 milionów dolarów w 2000 roku. Więcej o tej historii można przeczytać tutaj .

Najbardziej niezwykłą rzeczą w powyższej historii jest nie tylko fakt, że firmy oparte na technologii przejęły swoich tradycyjnych odpowiedników. Chodzi również o to, jak firmy, które zignorowały dane, zmierzyły się z gniewem klientów. Firmy takie jak Disney, Nike, Lego i IKEA, które kiedyś były bardziej kojarzone z tradycyjnymi konfiguracjami biznesowymi, również zapuściły się w pola cyfrowe. Obejmują one treści cyfrowe i usługi oparte na rzeczywistości rozszerzonej. Rewolucja danych jest powodem, dla którego firmy, które działają od dziesięcioleci, musiały przemyśleć swoje strategie.

Cyfrowa rewolucja oparta na danych

COVID-19 przyspieszył wzrost danych, oszczędza pieniądze i zwiększa zasięg użytkowników. W tym artykule Forbes oszacowano, że globalne dane wzrosły z około 2 zetabajtów do prawie 44 zetabajtów w 2020 roku. Rozmiar danych to nie wszystko, co urosło. Firmy nauczyły się automatycznie czyścić dane, budować potoki ETL w chmurze i wydobywać z danych ważne trendy i wnioski. Te z kolei są wykorzystywane w celu zapewnienia, że ​​firmy opierają się na decyzjach opartych na danych, a nie na „przeczuciu intuicyjnym”

Możesz zorientować się, ile danych jest obecnie przetwarzanych, patrząc na samą liczbę uprawnień, o które aplikacje mobilne proszą użytkowników w dzisiejszych czasach.

Śledzone są zmieniające się wzorce klientów –

Lepsze zarządzanie zapasami

Prawie wszystko, co kiedyś kupowałeś w sklepie fizycznym, dziś znajdziesz alternatywę online. Czy to artykuły spożywcze, dostawa żywności, kosmetyki, przedmioty codziennego użytku, a nawet lekarstwa, jest usługodawca na wszystko. Jednak firmy te muszą zarządzać dostępnością swoich produktów w wielu miastach, stanach, a nawet krajach. Największym wyzwaniem, jakie się w tym przypadku staje, jest zarządzanie zapasami. Wpłynęłoby to bezpośrednio na wynik finansowy i rentowność każdej firmy. Wydajne wykorzystanie danych klientów pomaga firmom ograniczać marnotrawstwo i dostarczać klientom wszystko, czego chcą, w krótszym czasie.

Rozwój nowych produktów

Każdego dnia rośnie liczba startupów zajmujących się rozwiązywaniem problemów i palących problemów. Jednak zrozumienie opisu problemu często wymaga analizy danych klienta. Jest to niezbędne do opracowania produktu, który służy celowi i jest potrzebą chwili.

Zrozumienie nastrojów klientów

Śledzenie nastrojów klientów jest niezbędne zarówno dla starych, jak i nowych firm. Jednym z łatwych przykładów jest to, jak ludzie (zwłaszcza w krajach rozwijających się) kierują się w stronę opcji bardziej przyjaznych dla środowiska. Może to być wszystko, od używania mleka owsianego zamiast krowiego lub używania pojazdów elektrycznych zamiast zwykłych pożeraczy gazu. Firmy muszą śledzić te trendy i skutecznie wprowadzać zmiany w swojej strategii biznesowej.

Opracowywanie nowych treści

Niezależnie od tego, czy tworzysz treści wideo, audio czy tekstowe, uzyskanie pulsu odbiorców jest koniecznością. Pomogłoby to w większym marketingu szeptanym i zapewniłoby lepsze obserwacje. Dziś odbywa się to za pomocą danych, analizując trendy w mediach społecznościowych i najnowsze wiadomości.

Jak Netflix wykorzystuje Data Mining?

„Jeśli sekretem Starbucks jest uśmiech, gdy dostajesz latte… nasza strona internetowa dostosowuje się do gustu danej osoby”.

– Reed Hastings (dyrektor generalny Netflix)

Zaczynając jako firma zajmująca się wypożyczaniem płyt DVD za pośrednictwem poczty, Netflix jest obecnie największą na świecie firmą zajmującą się przesyłaniem strumieniowym wideo z blisko 160 milionami użytkowników. Oznacza to, że firma ma mnóstwo danych do analizowania i ulepszania swojej działalności.

Każdy użytkownik Netflix dobrowolnie podaje określone punkty danych. To zawiera-

  • Nazwa
  • Adres e-mail i numer telefonu
  • Adres zamieszkania
  • Oceny i recenzje
  • Szczegóły płatności

Netflix również automatycznie zbiera określone punkty danych –

  • Adres IP
  • Urządzenia używane do oglądania Netflix
  • Przeglądanie historii
  • Przeglądanie, przewijanie i wyszukiwanie danych
  • Czas spędzony na każdym programie

Firma zbiera również dane demograficzne, dane związane z oglądalnością treści oraz dane o zachowaniach w Internecie ze źródeł zewnętrznych. Wszystkie te dane napędzają silnik rekomendacji, z którego Netflix jest najbardziej znany. Ten mechanizm rekomendacji decyduje, które programy i filmy będą Ci sugerowane po otwarciu witryny lub aplikacji.

Netflix personalizuje obrazy, opisy i zwiastuny dla każdego użytkownika. Przetwarza również dostępne dane, aby decydować o treści, która ma być wyświetlana użytkownikom podczas przewijania w dół. Sugestie, które zawiera, są 4 rodzaje:

  1. Wyświetla użytkownikom treści, które mogli przerwać w połowie.
  2. Poleca nowe filmy/programy wraz z ich zwiastunami.
  3. Poleca filmy lub programy z osobistej „listy” tworzonej przez każdego użytkownika.
  4. Daje możliwość ponownego obejrzenia wcześniej oglądanych treści.

Netflix wykorzystuje dane od pierwszego dnia

Jeden z pierwszych programów, który rozkwitł na Netflixie, był również jedną z pierwszych prób tworzenia treści opartych na danych. Tak, mówimy o „House of Cards”. Ten program tak dobrze spodobał się publiczności, gdy zaczął się w 2013 roku, że miał 6 sezonów! Miał pewne punkty danych, które na to działały. Na przykład połączenie Kevina Spaceya z reżyserem Davidem Fincherem miało zadziałać na swój urok. Odkryli również, że dramaty polityczne dotyczące prezydentów i parlamentu Stanów Zjednoczonych stały się hitem wśród użytkowników, w oparciu o wzorce oglądania i historię wyszukiwania.

Netflix specjalnie zaprojektował zwiastuny, aby pokazać Spacey jako bohatera wyścigu do Białego Domu i różne czynniki w kręgach politycznych. Pokazał kroki, jakie należy podjąć, wspinając się po drabinie, zarówno etyczne, jak i nieetyczne. Netflix wykorzystał te i inne taktyki, aby stworzyć poczucie tajemnicy i tego, co dzieje się dalej wśród wszystkich tych, którzy obejrzeli zwiastuny lub zaczęli oglądać program.

Sztuka poślubia dane w Netflix

Sztuka ma być odczuwana, a nie kalkulowana. Jednak Netflix zaprojektował model, który pomaga zdecydować, jakie treści tworzyć, aby przyciągnąć szerszą publiczność. Podczas gdy ludzie są ostatecznymi decydentami, Netflix stworzył zestaw parametrów, na podstawie których decyduje o gatunku, aktorach, scenerii, terminach i czasie wydania serialu.

Przykład tego można zobaczyć w Umbrella Academy, przeboju Netflixa, który miał pewne punkty styku, które miały dobrze współpracować z publicznością. Obejmowało to:

  • Historie o dorastaniu.
  • Komiksowa przygodowa fabuła akcji.
  • Elliot Page – popularny aktor.

Jeśli przyjrzysz się uważnie, zauważysz trend. Netflix zainwestował w wiele seriali o dojrzewaniu, takich jak:

  • Edukacja seksualna
  • Dziwniejsze rzeczy
  • Nigdy nie miałem
  • 13 powodów dlaczego
  • Całująca się budka

I wszystkie z nich spisały się dobrze, a większość z nich przetrwała wiele sezonów i stworzyła kultową grupę osób z różnych grup wiekowych. Netflix postawił wiele na horrory, horrory i apokaliptyczne filmy. Niektóre z najbardziej znanych nazwisk to:

  • Rytuał
  • Ładunek
  • Pudełko dla ptaków
  • Nawiedzony dom na wzgórzu
  • Velvet Buzzsaw
  • Nikt nie śpi dziś w lesie
  • Nawiedzenie Bly Manor
  • Pasterka
  • Wszyscy jesteśmy martwi
  • Jego dom

Obejmuje prawie każdy temat związany z horrorem, od wampirów po nawiedzone domy. Powtarza pewne motywy, ponieważ dobrze współgrają z tłumem. Należą do nich grupa na wakacjach, miasto z tajemnicą oraz wirus lub inne elementy sprowadzające koniec świata. Ponownie wykorzystał także twórców takich jak Mike Flanagan do tworzenia podobnych dzieł, gdy pierwsza działała dobrze (Nawiedzony dom na wzgórzu, a następnie Nawiedzony dwór Bly Manor).

Trendy te będą widoczne tylko wtedy, gdy będziesz mieć dane z lat, a także dodać odpowiednie tagi dla każdego programu lub filmu. Nic, co robi Netflix, nie jest przypadkowe.

Końcowe przemyślenia

Netflix wyznaczył punkt odniesienia dla wykorzystywania danych do prowadzenia biznesu. Sposób, w jaki Netflix wykorzystuje eksplorację danych na każdym etapie procesu twórczego, jest fascynujący. Poprzeczka jest zbyt wysoka i nie chodzi tylko o twórców treści. Każda firma, która chce pozostać aktualna i czerpać zyski, będzie musiała mieć swój zespół danych, który byłby w centrum wszystkich jej działów. Ten zespół musi działać jako kanał dla danych i decyzji opartych na danych, aby zapewnić pomyślne wdrożenia. Za każdym razem, gdy firma pozostawia dane na tablicy, po prostu pozwala innemu konkurentowi je odebrać i ruszyć do przodu w wyścigu.