Como a Netflix usa big data para criar conteúdo e aprimorar a experiência do usuário

Com uma participação de mercado de 51 por cento da indústria americana de streaming e mais de 148 milhões de assinantes de streaming em todo o mundo no quarto trimestre de 2018, a Netflix é certamente uma força a ser reconhecida.

O mais interessante é que a Netflix está no caminho certo para ser lucrativa. O gráfico abaixo, cortesia da Statista, mostra a receita anual da Netflix de 2002 a 2018, e uma coisa é certa: a Netflix está crescendo de forma consistente e exponencial.

Ao contrário da maioria das outras marcas, o crescimento da Netflix pode ser atribuído mais ao conteúdo e à experiência do usuário do que ao marketing, e esse conteúdo é amplamente influenciado por big data.

Big data está ajudando a Netflix a prosperar, apesar das decisões contra-intuitivas

Embora muitas organizações ainda não tenham aproveitado com eficácia os dados disponíveis, a Netflix é uma exceção digna de nota.

A Netflix é facilmente uma das empresas mais contra-intuitivas que existe. Um grande exemplo da natureza contra-intuitiva da Netflix é mostrado em sua decisão de bloquear VPNs em 2016.

Isso apesar do fato de que, na época, mais de 30 milhões de usuários da Netflix viviam em países onde o serviço da Netflix não está disponível sem o uso de VPN ou outros serviços de mascaramento de localização (e onde a Netflix agora está registrando a maior parte de seus ganhos de assinatura).

No mesmo ano, a Netflix aumentou seus preços e se recusou a recuar, apesar dos protestos de usuários e da perda de centenas de milhares de usuários.

No entanto, a Netflix só cresceu desde então.

O gráfico a seguir mostra o crescimento de assinantes da Netflix desde que tomou a polêmica decisão de proibir VPNs e aumentar seus preços em 2016.

Então, como a Netflix consegue continuar a crescer rapidamente, apesar de alienar uma parte significativa de sua base? Aproveitando o big data para descobrir exatamente o que os usuários desejam e fornecendo a eles.

A Netflix está apostando alto no conteúdo e na experiência do usuário, a maior parte do orçamento da Netflix é gasta em conteúdo. Em 2019, a Netflix está comprometendo um orçamento de US $ 15 bilhões para conteúdo. Para efeito de comparação, eles estão comprometendo magros US $ 2,9 bilhões em marketing.

Embora seja fácil se concentrar no enorme orçamento de conteúdo da Netflix, seria uma ideia melhor se concentrar no processo usado para chegar a ideias para esse conteúdo e quanto o big data desempenha.

Infraestrutura de big data da Netflix

A Netflix usa software de processamento de dados e ferramentas tradicionais de business intelligence, como Hadoop e Teradata, bem como suas próprias soluções de código aberto, como Lipstick e Genie, para coletar, armazenar e processar grandes quantidades de informações. Essas plataformas influenciam suas decisões sobre qual conteúdo criar e promover para os espectadores.

A Netflix não usa um data warehouse Hadoop tradicional baseado em data center. Para permitir que ele armazene e processe um conjunto de dados em rápido crescimento, ele usa o S3 da Amazon para armazenar seus dados, permitindo que ele gere vários clusters do Hadoop para diferentes cargas de trabalho acessando os mesmos dados. No ecossistema Hadoop, ele usa Hive para consultas e análises ad hoc e Pig para ETL (extrair, transformar, carregar) e algoritmos.

Em seguida, criou seu próprio projeto Genie para ajudar a lidar com volumes de dados cada vez mais massivos à medida que ele se expande. Tudo isso aponta para uma coisa: a Netflix é muito particular sobre ter muitos dados e ser capaz de processar esses dados para garantir que entende exatamente o que seus usuários desejam.

O resultado foi simplesmente incrível. A Netflix conseguiu garantir uma alta taxa de engajamento com seu conteúdo original, de forma que 90% dos usuários da Netflix se engajaram com seu conteúdo original.

A abordagem de big data da Netflix para o conteúdo é tão bem-sucedida que, em comparação com a indústria da TV, onde apenas 35% dos programas são renovados após a primeira temporada, a Netflix renova 93% de sua série original.

House of Cards: um estudo de caso da Netflix em big data

Um dos exemplos mais citados do uso de big data pela Netflix para conceber conteúdo de sucesso é a série de TV House of Cards. Por boas razões.

Alguns fatos rápidos:

• Quando a Netflix quis apresentar o programa House of Cards em 2013, ao contrário da prática padrão na indústria de TV, a Netflix não lançou um piloto. Em vez disso, encomendou duas temporadas do show (por cerca de US $ 100 + milhões), mesmo antes do primeiro episódio ir ao ar. Uma aposta muito grande para um show sem garantia de sucesso, ou assim se pensava.
• O show House of Cards foi um sucesso instantâneo e seis anos depois, apesar da turbulência em torno de sua estrela, Kevin Spacey, o programa ainda ostenta uma classificação de 8,8 em 10 de mais de 420.000 comentários no IMDB, colocando-o na liga de sucessos de bilheteria como Avatar e os Sopranos.
• De acordo com a Netflix, House of Cards foi um sucesso tão grande que foi o conteúdo mais transmitido nos Estados Unidos e em mais 40 países no auge de seu sucesso.

Embora o compromisso da Netflix com duas temporadas de House of Cards fosse uma aposta para os de fora, os iniciados já sabiam que o programa teria sucesso

Na verdade, a confiança da Netflix no sucesso de House of Cards era tal que um executivo disse ao GIGAOM em uma entrevista que eles não precisavam gastar milhões para fazer as pessoas entrarem em sintonia com o programa. Eles simplesmente sabiam que as pessoas iriam assistir.

Devido ao relacionamento direto que a Netflix tem com seus assinantes, bem como à abundância de dados sobre como os membros do público interagem com seu conteúdo, a empresa poderia determinar facilmente que tipo de conteúdo as pessoas queriam.

No caso de House of Cards, ao analisar seus dados, a Netflix percebeu que uma porcentagem significativa de seus 33 milhões de assinantes na época havia transmitido o trabalho do diretor David Fincher, The Social Network, do começo ao fim em sua plataforma, e que filmes apresentando Kevin Spacey sempre fez sucesso com seu público.

Além do mais, os dados da Netflix revelaram que a versão britânica de House of Cards em sua plataforma foi um sucesso. E que quem assistiu à versão britânica de House of Cards também assistiu a outros filmes atuados por Kevin Spacey ou dirigidos por David Fincher.

Baseando-se nesses dados, a Netflix concluiu que um show de sucesso na Grã-Bretanha, estrelado pelo ator Kevin Spacey e o diretor David Fincher, para um público americano, será um grande sucesso.

Netflix estava certo

Três meses após o lançamento do House of Cards, a Netflix adicionou 2 milhões de assinantes nos Estados Unidos e 1 milhão de assinantes adicionais internacionalmente.

Isso significa que cerca de US $ 72 milhões foram adicionados aos resultados financeiros da empresa, quase pagando seu investimento inicial no show House of Cards em poucos meses.

Com uma taxa de renovação de 93% para seus programas após a primeira temporada, o sucesso de House of Cards não é um incidente isolado. Outras séries como Orange Is The New Black, Arrested Development e The Crown foram apresentadas para aclamação usando um processo semelhante que depende de big data.

Como a Netflix usa dados para aprimorar a experiência do usuário

Quando se trata de coleta de dados, a enorme base de usuários da Netflix de mais de 148 milhões de assinantes oferece uma vantagem enorme. Em seguida, ele se concentra nas seguintes métricas:

• Data em que o conteúdo foi assistido
• O dispositivo em que o conteúdo foi assistido
• Como a natureza do conteúdo assistido varia de acordo com o dispositivo
• Pesquisas em sua plataforma
• Partes do conteúdo que foram assistidas novamente
• Se o conteúdo foi pausado
• Dados de localização do usuário
• Hora do dia e da semana em que o conteúdo foi assistido e como isso influencia o tipo de conteúdo assistido
• Metadados de terceiros, como Nielsen
• Dados de mídia social do Facebook e Twitter

Depois que os dados são coletados, a Netflix usa esses dados de várias maneiras. Um dos usos mais importantes é formular e validar idéias de programação originais, conforme discutido no exemplo de House of Cards acima.

Indiscutivelmente mais significativo é a maneira como a Netflix domina o uso eficaz de dados para fazer com que as pessoas se envolvam com seu conteúdo.

A Netflix é tão boa na promoção de conteúdo direcionado que cerca de 80 por cento do conteúdo transmitido em sua plataforma é influenciado por seu sistema de recomendação.

Este sistema de recomendação é projetado de forma que:

• A Netflix se concentra em dar a cada usuário exatamente o que ele deseja, por meio de um classificador de conteúdo personalizado que organiza a coleção de cada usuário da Netflix com base nas informações pessoais coletadas sobre o usuário. Como a Netflix, você pode usar big data para garantir que o conteúdo entregue a cada usuário seja influenciado pela atividade pessoal do usuário e pela interação com sua marca, garantindo que a experiência do conteúdo seja única para cada usuário.
• A Netflix classifica o conteúdo principal e popular não apenas com base na popularidade do conteúdo, mas também com base nas informações pessoais disponíveis sobre o usuário. O conteúdo é promovido com base na atividade Netflix do usuário. A principal lição aqui é que, embora as pessoas estejam interessadas no que é popular, elas ainda querem que isso seja influenciado por seus interesses. Ao promover o “conteúdo principal” para os usuários, é importante verificar se ele é relevante para o interesse pessoal deles.
• O conteúdo visualizado recentemente é classificado com base em uma análise para determinar se os usuários devem continuar assistindo ou assistindo novamente, ou se os usuários pararam de assistir porque não acharam o conteúdo interessante. Isso é fundamental para garantir que a Netflix não aborreça seus usuários; pode ser tentador querer continuar promovendo o mesmo conteúdo, uma vez que você investiu nele. Se a atividade do usuário indicar falta de interesse, é melhor relegar o conteúdo e oferecer algo mais interessante.
• Um algoritmo de afinidade de conteúdo recomenda conteúdo semelhante ao conteúdo que um usuário acabou de assistir. É importante observar que as pessoas estão mais propensas a querer consumir conteúdo semelhante ao que acabaram de consumir.

Para concluir

Sem ficar entediado com o tecnicismo, a Netflix é claramente um grande exemplo do poder do big data. Embora você possa não ter os recursos para criar seu próprio projeto para obter mais eficiência de big data como a Netflix fez ao criar seu projeto Genie, a indústria de big data está evoluindo rapidamente e existem muitas ferramentas de código aberto para ajudá-lo a coletar e processar os dados essenciais para entender exatamente o que seus usuários desejam.

Seguindo o exemplo da Netflix, é possível aproveitar o big data de maneira eficaz para aprimorar o conteúdo e a experiência do usuário e garantir o crescimento do seu negócio.

Gabrielle Sadeh é Consultora de Marketing Digital. Ela pode ser encontrada no Twitter @GabrielleSadeh.