Come Netflix sa esattamente cosa vuoi guardare

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L'ascesa di Netflix ad essere il principale servizio di streaming multimediale al mondo non è stata un colpo di fortuna. Si basava su una complessa ricetta di manipolazione ed emozione dei dati, il che significa che l'azienda sa cosa vuoi guardare anche prima di conoscerti.

Secondo gli ultimi dati trimestrali di Netflix, il servizio di streaming multimediale sta accumulando quasi 2 milioni di nuovi abbonati ogni mese.

Il motivo di questa crescita incessante (sia che tu creda che sia buono o cattivo) va più in profondità che avere un comodo e servizio a prezzi ragionevoli Perché dovresti essere felice di pagare di più per NetflixOgni volta che Netflix aumenta i suoi prezzi, milioni di utenti che guardano con baldoria si oppongono alla prospettiva di pagare un paio di dollari in più. Ma questo è stupido, perché Netflix è un vero affare. Leggi di più vendere. Va più in profondità rispetto al suo enorme budget e alle sue strategie di marketing. E va sicuramente più in profondità di quello di Netflix

far-from-complete 5 modi per cercare Netflix, Hulu, Amazon e altro in una voltaSe hai ancora difficoltà a decidere quale dei servizi di streaming di film online è giusto per te, uno dei fattori più importanti da considerare quando si tratta di prendere questa decisione è ... Leggi di più biblioteca.

È la salsa segreta di algoritmi, big data e istinto di Netflix che alimenta questa crescita inarrestabile. È questa salsa segreta che consente a Netflix di non solo coerentemente raccomandare contenuti che gli utenti (probabilmente) apprezzeranno, ma anche per finanziare creazione di quel contenuto, fiducioso che volere essere un successo.

Quantità incredibili di Big Data

Non sorprende che i big data abbiano un ruolo importante nella capacità di Netflix di raccomandare e finanziare i contenuti giusti. Ciò che sorprende, tuttavia, è il tipo di dati e la quantità di dati che Netflix traccia ogni volta che si utilizza il servizio.

Secondo il funzionario Blog tecnico Netflix:

"Ogni volta che un membro inizia a guardare un film o un episodio TV, viene creata una" vista "nei nostri sistemi di dati e viene raccolta una raccolta di eventi che descrivono tale vista."

Come parte di questo processo, Netflix tiene traccia della tua "intera cronologia visualizzazioni fino a quando [tu] sei iscritto". Il sistema "raccoglie segnali periodici in ogni vista per determinare se un membro sta o non sta ancora guardando". Tiene traccia anche ricerche, classificazioni, dati di geolocalizzazione, informazioni sul dispositivo, comportamento di navigazione, ora del giorno / settimana che stai guardando, quando decidi di abbandonare uno spettacolo, mettere in pausa e avanzare rapidamente.

Con milioni di utenti Netflix in streaming miliardi di ore di contenuti ogni mese, la quantità di dati raccolti dall'azienda è sconcertante. Questi dati sono estremamente importanti per il successo dell'azienda.

Nel 2014 GigaOM ha parafrasato Senior di Netflix Data Scientist Come diventare un data scientistLa scienza dei dati è passata da un termine coniato nel 2007 ad essere una delle discipline più ricercate oggi. Ma cosa fa uno scienziato di dati? E come puoi entrare nel campo? Leggi di più , Mohammad Sabah, dicendo:

"Il 75 percento degli utenti seleziona i film in base ai consigli dell'azienda e Netflix vuole aumentare ulteriormente tale numero".

I dati di questo visualizzatore sono enormi ed è indispensabile il motivo per cui il servizio può creare dipendenza. Combinato con l'enorme gamma di dati memorizzati su ogni spettacolo, diventa difficile non essere d'accordo La teoria di David Carr che "Netflix sta commissionando contenuti originali perché sa cosa vogliono le persone prima di loro ” (enfatizzare il mio).

Algoritmi in costante miglioramento

Di per sé, i dati sono di scarsa utilità. Come Jason Gilbert ha scritto; "Il successo di [Netflix] si basa su quanto è in grado di scegliere la programmazione che piace ai suoi spettatori pur restando redditizia".

Per fare ciò, Netflix utilizza algoritmi. Come ha detto il direttore tecnico, Xavier Amatriain Cablata:

“[La società ha sviluppato] diversi algoritmi, ciascuno ottimizzato per uno scopo diverso. In senso lato, la maggior parte dei nostri algoritmi si basa sul presupposto che modelli di visualizzazione simili rappresentino gusti dell'utente simili. Possiamo usare il comportamento di utenti simili per inferire le tue preferenze. "

Questo focus su modelli di visualizzazione si sta dimostrando molto più affidabile che guardare principalmente la valutazione che dai a uno spettacolo.

Come dati sugli utenti e il contenuto è inserito in questi apprendimento automatico In che modo il software intelligente cambierà la tua vitaSkynet sta arrivando e sarà incredibilmente popolare. Stanno emergendo nuove tecnologie di intelligenza artificiale che colpiranno il modo in cui viviamo, giochiamo e lavoriamo, Leggi di più algoritmi, comportamenti degli spettatori possono essere abbinati a spettacoli che hanno certe somiglianze - anno di produzione, cast, regista, ecc. Come possiamo vedere dal numero di ore di streaming multimediale su Netflix ogni giorno, questi algoritmi funzionano chiaramente. Ma sono sempre lavori in corso.

La società esegue costantemente numerosi test A / B (consentendo l'esperienza utente e l'algoritmo modifiche da implementare e testare su piccoli sottoinsiemi di utenti) per migliorare iterativamente ciascuno di questi algoritmi. Secondo l'Amatriain questi test "proviamo idee radicali o testiamo molti approcci contemporaneamente". L'obiettivo primario è quasi sempre quello di migliorare "l'impegno dei membri (ad es. Ore di gioco) e la fidelizzazione".

Instinto viscerale

In un altro post sul blog Tech di Netflix, Xavier Amatriain stati:

“L'abbondanza di dati di origine, misurazioni ed esperimenti associati ci consentono di gestire un'organizzazione basata sui dati. Netflix ha incorporato questo approccio nella sua cultura sin dalla fondazione dell'azienda ”.

L'idea di spettacoli prodotti e raccomandati in base unicamente sui dati è alquanto inquietante. Ma l'industria televisiva ha sempre fatto molto affidamento sui dati (spesso sotto forma di focus group e numeri di spettatori). Tuttavia, Netflix sta compiendo alcuni ulteriori passi.

Detto questo, Joris Evers, il direttore delle comunicazioni aziendali globali, voleva facilitare la mente degli utenti. Ha detto al New York Times:

"Non siamo super coinvolti dal punto di vista creativo... Assumiamo le persone giuste e offriamo la libertà e il budget per fare un buon lavoro. Ciò significa che quando Seth Rogen e Kristen Wiig vengono annunciati come ospiti speciali nei prossimi episodi di Sviluppo arrestato non è perché un'analisi statistica ha detto a Netflix di farlo. "

In altre parole, il valore dei big data e degli algoritmi informa la decisione di Netflix piuttosto che dettarli. Le idee creative per i film da finanziare e gli spettacoli su licenza arriveranno spessi e veloci. Quelli che sentire bene, saranno sottoposti ai dati. Se sembra che una parte abbastanza ampia degli utenti di Netflix sarà interessata e il sentimento dei responsabili delle decisioni dice che lo spettacolo sarà un successo, viene dato un pollice in su e un controllo di grandi dimensioni.

Questa ricetta sembra funzionare

Questo mix di dati, il miglioramento continuo degli algoritmi e l'istinto sembra funzionare per Netflix. Tanto che, in effetti, la compagnia ha la fiducia necessaria per finanziare l'intera serie di spettacoli prima rilasciando un episodio pilota. La maggior parte delle altre emittenti lavora in modo contrario.

Produttori e registi possono presentare idee creative a Netflix. Se i big data e il sentimento si sommano e suggeriscono che i costi possono essere recuperati in termini di nuovi abbonati guadagnati e maggiore fidelizzazione, Netflix è in grado di andare all-in. Castello di carte è un esempio, in cui la società ha investito $ 100 milioni in due stagioni senza nemmeno vedere un episodio pilota. Ed è per questo che nel 2016 Netflix produrrà più contenuti originali rispetto alla maggior parte delle altre emittenti in diversi anni.

Ciò non sarebbe possibile se Netflix non fosse in grado di essere incredibilmente affidabile nel comprendere e prevedere ciò che tu (o almeno la maggior parte delle persone) ti piacerebbe guardare. Prima ancora di conoscerti.

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Credito immagine: giovane coppia di Andrey_Popov via Shutterstock, Stanza del server di Torkild Retvedt (Flickr)