Успех Neflix — как медиагигант использует Big Data

Мы живем в прекрасное время — корпорации собирают огромное количество информации, создаются нейросети, которые ее анализируют, а мы ждем двух исходов всего этого — или нейросети обеспечат нас всем, что мы только пожелаем или они взбунтуются и уничтожат нас. Но это все дело не самого ближайшего будущего, так что пока мы рассмотрим успех Netflix использует Big Data и как использует алгоритмы для анализа данных.

Сбор данных

Netflix не только распространяет контент, но и производит его. Собственно, компания должна быть уверена в том, что новый проект зайдет и окупит производство. Традиционно, компании снимали пилотные серии и показывали их таргетированным фокус-группам, которые выносили свой вердикт. Или же выпускали пилоты сразу на телеканалах, после чего многие сериалы закрывались уже на середине или еле-еле дотягивали до конца первого сезона.

Netflix же поступили куда хитрее, они решили собирать всю информацию о своих подписчиках:

• данные профиля;
• данные о понравившихся фильмах/сериалах;
• каких актеров/режиссеров искал подписчик;
• как часто смотрят определенный жанр;
• данные о возрасте, местоположении, времени суток и днях недели просмотра — информация по каждому сериалу по этим показателям.

И это только основной список собираемых данных. Netflix знает даже то, пропускаете ли вы титры, на каком моменте поставили на паузу и когда вернулись к просмотру. А теперь представьте, сколько данных собирает компания с одного человека. И умножьте это на 109 миллионов — примерно столько пользователей сейчас у Netflix.

Анализ данных

Рассмотрим несколько примеров, чтобы показать КАК Netflix зарабатывает данные и зарабатывает на этом деньги. Начнем с “Карточного домика”.
Netflix обработал количество запросов с Кевином Спейси, количество просмотров фильмов Дэвида Финчера и количество просмотров оригинального сериала “Карточный домик”, который также показывался на платформе Netflix. Вот и все — никаких фокус групп, никаких пилотных серий, готовая основа. Осталось только найти сценаристов и начать производство сериала. Хотя скандал с Кевином Спейси предсказать не удалось, но это совсем другая история.

Дальше — работа с рекламой. Любишь Кевина Спейси? Посмотри трейлер с ним. Домохозяйка? Вот тебе трейлер с Робин Райт — сильным женскими персонажем. В восторге от качественных триллеров? Девид Финчер же режиссер! Ну, вы поняли, как это работает. Привлечение аудитории колоссальное. Схема Netflix настолько проста, насколько и гениальна. Все лежало на поверхности, нужно было только грамотно использовать имеющиеся данные.

Сериал «Очень странные дела», который с успехом прошел на Netflix — анализ просмотров фильмов 80x. Компания проанализировала количество просмотров старых фильмов и запустила свой проект, затрагивающий ностальгические чувства подписчиков. Также компания собирается запускать несколько ремейков знаменитых аниме, чтобы завоевать японский рынок.

Персонализированные рекомендации

Выше мы уже говорили о персонализированных трейлерах для вовлечения большей аудитории в каждый проект. Около 75% активности в Netflix основано на рекомендациях — например, вы оцениваете понравившийся вам фильм или сериал и система автоматически подбирает вам что-то похожее. Но компания пошла дальше и «подсовывает» подписчикам даже такую мелочь, как персонализированную обложку. Например, для тех, кто любит романтические фильмы, Netflix покажет романтическую обложку, для любителей комедии — что-то веселое.

Выводы

Netflix делает все возможное, чтобы удержать подписчиков у экранов или максимально быстро вернуть их обратно. Кто-то может сделать вывод, что таким образом медиагигант уничтожает творчество, сведя производство контента к математически выверенной штамповке. Мы так не считаем, ведь качество контента высокое, интерес есть, актерские составы различных шоу на высоте, а что еще нужно? Остается только потреблять высококачественный контент.

Конечно, схемы Netflix не всегда работают. Например, исторический сериал «Марко Поло» не оправдал себя и его закрыли после двух сезонов. Но процент успешных проектов намного выше. Так что в скором времени нас ждет еще больше видео контента, основанного на данных пользователей и обработанных нейросетями. И не только от Netflix. Возможно, это рассвет эпохи кинематографа? А что думаете вы по этому поводу — пишите в комментариях 🙂