Netflixがビッグデータを使用してコンテンツを作成し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる方法

2018年第4四半期の時点で、アメリカのストリーミング業界の51％の市場シェアと、世界中で1億4800万人を超えるストリーミング加入者を抱える、Netflixは確かに注目すべき勢力です。

さらに興味深いことに、Netflixは利益を上げるために順調に進んでいます。 下のグラフは、Statistaの厚意により、2002年から2018年までのNetflixの年間収益を示しています。1つ明らかなことは、Netflixが一貫して指数関数的に成長していることです。

他のほとんどのブランドとは異なり、Netflixの成長は、マーケティングよりもコンテンツとユーザーエクスペリエンスに起因しており、このコンテンツはビッグデータの影響を大きく受けています。

ビッグデータは、直感に反する決定にもかかわらず、Netflixの繁栄に役立っています

多くの組織はまだ利用可能なデータを効果的に活用していませんが、Netflixは注目に値する例外です。

Netflixは、簡単に最も直感に反する企業の1つです。 Netflixの直感に反する性質の巨大な例は、2016年にブロックVPNをフラット化するという決定を通じて示されています。

これは、当時、VPNやその他のロケーションマスキングサービスを使用せずにNetflixのサービスを利用できない国（およびNetflixがサブスクリプションの獲得のほとんどを記録している国）に3000万人以上のNetflixユーザーが住んでいたという事実にもかかわらずです。

同じ年、Netflixは価格を引き上げ、ユーザーからの抗議と数十万人のユーザーの喪失にもかかわらず、撤退を拒否しました。

それでも、Netflixはそれ以来成長してきました。

次のグラフは、2016年にVPNを禁止し、価格を引き上げるという物議を醸す決定を下した後のNetflixの加入者数の増加を示しています。

では、Netflixは、その基盤のかなりの部分を疎外しているにもかかわらず、どのようにして急速な成長を続けることができるのでしょうか。 ビッグデータを活用して、ユーザーが何を望んでいるかを正確に把握し、それをユーザーに提供します。

Netflixはコンテンツとユーザーエクスペリエンスに大きな賭けをしており、Netflixの予算の大部分はコンテンツに費やされています。 2019年、Netflixはコンテンツに150億ドルの予算を投入します。 比較のために、彼らはマーケティングのためにわずか29億ドルをコミットしています。

Netflixの膨大なコンテンツ予算に焦点を当てるのは簡単ですが、このコンテンツのアイデアを考え出すために使用されるプロセスと、ビッグデータが果たす役割の大きさに焦点を当てたほうがよいでしょう。

Netflixのビッグデータインフラストラクチャ

Netflixは、データ処理ソフトウェアとHadoopやTeradataなどの従来のビジネスインテリジェンスツール、およびLipstickやGenieなどの独自のオープンソースソリューションを使用して、大量の情報を収集、保存、処理します。 これらのプラットフォームは、作成して視聴者に宣伝するコンテンツの決定に影響を与えます。

Netflixは、従来のデータセンターベースのHadoopデータウェアハウスを使用していません。 急速に増加するデータセットを保存および処理できるようにするために、AmazonのS3を使用してデータをウェアハウス化し、同じデータにアクセスするさまざまなワークロードに対して複数のHadoopクラスターを起動できるようにします。 Hadoopエコシステムでは、アドホッククエリと分析にHiveを使用し、ETL（抽出、変換、読み込み）、およびアルゴリズムにPigを使用します。

次に、独自のGenieプロジェクトを作成して、拡張に伴ってますます大量のデータを処理できるようにしました。 これはすべて、1つのことを示しています。Netflixは、大量のデータを持ち、このデータを処理して、ユーザーが何を望んでいるかを正確に理解できるようにすることに非常にこだわりを持っています。

その結果は驚くべきものでした。 Netflixは、元のコンテンツで高いエンゲージメント率を確保することができたため、Netflixユーザーの90％が元のコンテンツにエンゲージしました。

Netflixのコンテンツに対するビッグデータアプローチは非常に成功しているため、最初のシーズンを過ぎて番組のわずか35％が更新されるテレビ業界と比較して、Netflixは元のシリーズの93％を更新します。

House of Cards：ビッグデータでのNetflixのケーススタディ

Netflixがビッグデータを使用して成功したコンテンツを考案する最もよく引用される例の1つは、House of CardsTVシリーズです。 正当な理由があります。

いくつかの簡単な事実：

• Netflixが2013年にHouseof Cardsショーを紹介したいと思ったとき、テレビ業界の標準的な慣行とは異なり、Netflixはパイロットを開始しませんでした。 代わりに、最初のエピソードが放映される前でさえ、ショーの2シーズン（推定1億ドル以上）を委託しました。 成功の保証のないショーのための非常に大きな賭け、またはそう考えられました。
• House of Cardsショーは瞬く間にヒットし、6年後、スターのKevin Spaceyを取り巻く混乱にもかかわらず、このプログラムはIMDBの42万件を超えるレビューから10点満点中8.8点を誇っており、アバターとソプラノス。
• Netflixによると、House of Cardsは大成功を収めたため、成功の頂点に立った米国およびその他の40か国で最もストリーミングされたコンテンツでした。

ハウス・オブ・カードの2シーズンへのNetflixの取り組みは部外者への賭けでしたが、部内者はショーが成功することをすでに知っていました

実際、House of Cardsの成功に対するNetflixの自信は、ある幹部がインタビューでGIGAOMに、人々をプログラムに参加させるために何百万ドルも費やす必要はないと語ったほどでした。 彼らは人々がそれを見るだろうと知っていました。

Netflixは加入者と直接的な関係があり、視聴者がコンテンツをどのように操作するかに関する豊富なデータがあるため、同社は人々がどのような種類のコンテンツを望んでいるかを簡単に判断できました。

House of Cardsの場合、そのデータを分析することにより、Netflixは、当時の3,300万人の加入者のかなりの割合が、デヴィッドフィンチャー監督の作品、ソーシャルネットワークを最初から最後までそのプラットフォームでストリーミングしており、ケビンスペイシーは常にその聴衆で成功しました。

さらに、Netflixのデータは、プラットフォーム上の英国版のHouse ofCardsがヒットしたことを明らかにしました。 また、英国版のハウス・オブ・カードを見た人は、ケヴィン・スペイシーが演じた、またはデヴィッド・フィンチャーが監督した他の映画も見ていました。

このデータに基づいて、Netflixは、アメリカの観客のために、人気の俳優ケビン・スペイシーと監督のデヴィッド・フィンチャーが主演する、英国ですでに成功しているショーが大ヒットすると結論付けました。

Netflixは正しかった

House of Cardsを導入してから3か月以内に、Netflixは米国で200万人の加入者を追加し、海外で100万人の加入者を追加しました。

これは、推定7200万ドルが会社の収益に追加されたことを意味し、House ofCardsショーへの初期投資はわずか数か月でほぼ完済しました。

最初のシーズン以降のショーの更新率は93％であり、House ofCardsの成功は孤立した出来事ではありません。 Orange Is The New Black、Arrested Development、The Crownなどの他のシリーズは、ビッグデータに依存する同様のプロセスを使用して称賛するために導入されました。

Netflixがデータを使用してユーザーエクスペリエンスを向上させる方法

データの収集に関しては、1億4800万人を超える加入者を抱えるNetflixの膨大なユーザーベースは、Netflixに大きな利点をもたらします。 次に、次のメトリックに焦点を当てます。

• コンテンツが視聴された日付
• コンテンツが視聴されたデバイス
• 視聴されたコンテンツの性質は、デバイスによってどのように変化したか
• そのプラットフォームで検索
• 再視聴されたコンテンツの一部
• コンテンツが一時停止されたかどうか
• ユーザーの位置データ
• コンテンツが視聴された日時と、それが視聴されたコンテンツの種類にどのように影響するか
• Nielsenなどのサードパーティからのメタデータ
• FacebookとTwitterのソーシャルメディアデータ

データが収集されると、Netflixはこのデータをさまざまな方法で使用します。 最も重要な用途の1つは、上記のHouse of Cardsの例で説明したように、オリジナルのプログラミングアイデアを策定して検証することです。

間違いなくもっと重要なのは、Netflixがデータの効果的な使用を習得して、人々がそのコンテンツに関与できるようにする方法です。

Netflixはターゲットを絞ったコンテンツのプロモーションに非常に優れているため、プラットフォームでストリーミングされるコンテンツの推定80％がレコメンデーションシステムの影響を受けます。

この推奨システムは、次のように設計されています。

• Netflixは、ユーザーに関して収集された個人情報に基づいて各Netflixユーザーのコレクションを整理するパーソナライズされたコンテンツランカーを通じて、ユーザーが望むものを各ユーザーに提供することに重点を置いています。 Netflixと同様に、ビッグデータを使用して、各ユーザーに配信されるコンテンツがユーザーの個人的なアクティビティやブランドとのやり取りに影響されるようにし、コンテンツエクスペリエンスがすべてのユーザーに固有であることを確認できます。
• Netflixは、コンテンツの人気度だけでなく、ユーザーに関して入手可能な個人情報にも基づいて、トップおよびトレンドのコンテンツをランク付けします。 コンテンツは、ユーザーのNetflixアクティビティに基づいて宣伝されます。 ここでの重要な教訓は、人々は人気のあるものに興味を持っている一方で、それでも自分の興味に影響されたいということです。 「トップコンテンツ」をユーザーに宣伝するときは、それがユーザーの個人的な興味に関連していることを確認することが重要です。
• 最近視聴されたコンテンツは、ユーザーが引き続き視聴または再視聴することが期待されるかどうか、またはコンテンツが面白くなかったためにユーザーが視聴を停止したかどうかの分析に基づいて並べ替えられます。 これは、Netflixがユーザーを飽きさせないようにするための鍵です。 あなたがそれに投資したので、同じコンテンツを宣伝し続けたいと思うかもしれません。 ユーザーの活動が興味​​の欠如を示している場合は、コンテンツを解放して、より興味深いものを提供することをお勧めします。
• コンテンツアフィニティアルゴリズムは、ユーザーが今見たコンテンツと同様のコンテンツを推奨します。 人々は、今消費したものと同様のコンテンツを消費したいと思う可能性が高いことに注意することが重要です。

結論は

技術に飽きることなく、Netflixは明らかにビッグデータの力の素晴らしい例です。 NetflixがGenieプロジェクトを作成したように、ビッグデータの効率を高めるために独自のプロジェクトを作成するためのリソースがない場合でも、ビッグデータ業界は急速に進化しており、重要なデータの収集と処理に役立つ多くのオープンソースツールが存在します。ユーザーが何を望んでいるかを正確に理解するため。

Netflixの例に従うことで、ビッグデータを効果的に活用してコンテンツとユーザーエクスペリエンスを強化し、ビジネスの成長を確保することができます。

Gabrielle Sadehは、デジタルマーケティングコンサルタントです。 彼女はツイッター@GabrielleSadehで見つけることができます。