Netflix Data 如何彻底改变娱乐业?
已发表: 2022-05-18数字化转型已经彻底改变了全球的企业。 坚持使用古老方法的公司正在被收购或破产。 有多个技术先进但规模较小的公司取代老式巨头的故事。 Netflix 并不是美国电影租赁业务之父。 Blockbuster 成立于 1985 年,在全球近 3000 个地点彻底改变了视频租赁空间。 然而,它的估值从 1994 年的 84 亿美元下降到 2010 年的 2400 万美元。这发生在 Netflix 自身不断增长并在 2021 年达到 2030 亿美元的估值(从 2000 年的 5000 万美元开始)的情况下。令人惊讶的是,Netflix 2000 年,Blockbuster 以 5000 万美元的价格收购了它并作为其在线品牌运营。您可以在此处阅读有关此故事的更多信息。
上述故事最引人注目的不仅仅是科技驱动的公司已经接管了他们的传统同行。 这也是关于忽略数据的公司如何面对客户的愤怒。 迪士尼、耐克、乐高和宜家等过去更多地与传统商业机构联系在一起的公司也涉足数字领域。 其中包括数字内容和基于增强现实的服务。 数据革命是经营了数十年的企业不得不重新考虑其战略的原因。
数据驱动的数字革命
COVID-19 促进了数据的增长,节省了资金并扩大了用户范围。 在福布斯的这篇文章中,估计到 2020 年全球数据从大约 2 泽字节增长到近 44 泽字节。数据的大小并不是增长的全部。 公司已经学会了自动清理数据,在云中构建 ETL 管道,并从数据中提取重要趋势和发现。 这些反过来又用于确保公司根据数据驱动的决策而不是“直觉”来运行
通过查看当今移动应用程序向用户请求的权限数量,您可以了解今天正在处理多少数据。
正在跟踪不断变化的客户模式——
更好的库存管理
对于您过去在实体店购买的几乎所有东西,您今天都会找到在线替代品。 无论是杂货、食品配送、化妆品、日常用品,甚至是药品,都有一个服务提供商。 然而,这些公司需要管理其产品在多个城市、州甚至国家的可用性。 在这种情况下,最大的挑战是库存管理。 这将直接影响当今任何公司的底线和盈利能力。 有效使用客户数据有助于公司减少浪费,并在更短的时间内为客户提供他们想要的任何东西。
新产品开发
初创公司每天都在增加,以解决问题和紧迫的问题。 然而,理解问题陈述通常需要分析客户数据。 这是开发服务于目的和需要时间的产品的必要条件。
了解客户情绪
跟踪客户情绪对于新老公司都至关重要。 一个简单的例子是人们(尤其是在发展中国家)如何转向更环保的选择。 这可以是使用燕麦奶而不是牛奶,或者使用电动汽车而不是普通的耗油器。 公司需要跟踪这些趋势并有效地改变他们的业务战略。
开发新内容
无论您是创建视频、音频还是文本内容,都必须了解观众的脉搏。 这将有助于进行更多的口碑营销,并使您获得更好的追随者。 今天,这是通过数据、研究社交媒体趋势和最新消息来完成的。
Netflix 如何使用数据挖掘?
“如果星巴克的秘诀是当你拿到拿铁时微笑……我们的秘诀就是网站适应个人的口味。”
——里德·黑斯廷斯(Netflix 首席执行官)
最初只是通过邮寄 DVD 出租的公司,Netflix 现在是世界上最大的视频流媒体公司,拥有近 1.6 亿用户。 这意味着该公司拥有大量数据来分析和改进其业务。

Netflix 上的每个用户都自愿提供某些数据点。 这包括-
- 姓名
- 电子邮件地址和电话号码
- 地址
- 评分和评论
- 付款详情
Netflix 还会自动收集某些数据点——
- IP地址
- 用于观看 Netflix 的设备
- 查看历史
- 浏览、滚动和搜索数据
- 每场演出的时间
该公司还从第三方来源收集人口统计数据、与内容收视率相关的数据以及互联网行为数据。 所有这些数据都是 Netflix 最著名的推荐引擎的动力。 此推荐引擎决定在您打开网站或应用程序时向您推荐哪些节目和电影。
Netflix 为每位用户个性化图像、描述和预告片。 它还处理手头的数据,以决定在用户向下滚动时向用户显示的内容。 它提供的建议有 4 种类型:
- 向用户显示他们可能在中途放弃的内容。
- 它会推荐新电影/节目及其预告片。
- 从每个用户创建的个人“列表”中推荐电影或节目。
- 提供重新观看任何以前看过的内容的选项。
Netflix 从第一天开始就利用数据
在 Netflix 上蓬勃发展的首批节目之一也是创建数据驱动内容的首批尝试之一。 是的,我们正在谈论“纸牌屋”。 这部剧在 2013 年开播时深受观众欢迎,一共播出了 6 季! 它有一些适用的数据点。 例如,凯文史派西与导演大卫芬奇的搭档本应发挥其魅力。 他们还发现,根据观看模式和搜索历史,围绕美国总统和议会的政治剧在用户中很受欢迎。
Netflix 专门设计了预告片来展示史派西作为竞选白宫的主角以及政界的不同因素。 它显示了一个人在爬梯子时需要采取的步骤,无论是道德的还是不道德的。 Netflix 使用这些和其他策略来营造一种神秘感,以及所有观看预告片或开始观看节目的人接下来会发生什么。
艺术与 Netflix 的数据结合
艺术应该是被感受的,而不是被计算出来的。 然而,Netflix 设计了一个模型,可以帮助它决定制作什么类型的内容来吸引更广泛的观众。 虽然人类是最终的决策者,但 Netflix 已经创建了一组参数,根据这些参数来决定类型、演员、场景、时间线以及何时发布剧集。
您可以在 Netflix 热门影片 Umbrella Academy 中看到这方面的一个例子,它有一些本应与观众良好合作的接触点。 这包括——
- 成年故事。
- 漫画动作冒险故事情节。
- 埃利奥特佩奇——一位受欢迎的演员。
如果你仔细观察,你会发现一个趋势。 Netflix 投资了多个成年系列,例如——
- 性教育
- 陌生事物
- 我从没有
- 13 个理由
- 接吻亭
他们所有人都做得很好,他们中的大多数人已经持续了多个季节,并创造了来自不同年龄段的人的狂热追随者。 Netflix 在恐怖片、恐怖惊悚片和世界末日电影上下了很多赌注。 一些最著名的名字是——
- 仪式
- 货物
- 鸟箱
- 山屋的困扰
- 天鹅绒圆锯
- 今晚没有人睡在树林里
- 布莱庄园的困扰
- 午夜弥撒
- 我们都死了
- 他的房子
它涵盖了几乎所有与恐怖相关的主题,从吸血鬼到鬼屋。 它重复了某些主题,因为它们与人群配合得很好。 其中包括度假的一群人,一个有秘密的小镇,以及导致世界末日的病毒或其他元素。 当第一个作品运作良好时,它还重用了 Mike Flanagan 等创作者创作类似的作品(The Haunting of the Hill House,随后是 The Haunting of Bly Manor)。
这些趋势只有在您掌握了多年的数据并且为每个节目或电影添加了相关标签后才能看到。 Netflix 所做的一切都是随机的。
最后的想法
Netflix 为使用数据推动业务树立了标杆。 Netflix 在创作过程的每一步都使用数据挖掘的方式令人着迷。 门槛太高了,不仅仅是内容创作者。 每个想要保持相关性并获得利润的企业都需要拥有位于其所有部门中心的数据团队。 该团队必须充当数据和数据驱动决策的渠道,以确保成功实施。 每当企业将数据留在盘子上时,它只会允许另一个竞争对手接手并在竞争中继续前进。
