Как Netflix использует большие данные для создания контента и улучшения взаимодействия с пользователем

С 51-процентной долей рынка американской индустрии потокового вещания и более 148 миллионами подписчиков потокового вещания по всему миру по состоянию на 4 квартал 2018 года Netflix, безусловно, является силой, с которой нужно считаться.

Что еще более интересно, Netflix движется к тому, чтобы стать прибыльным. Приведенная ниже диаграмма, любезно предоставленная Statista, показывает годовой доход Netflix с 2002 по 2018 год, и ясно одно: Netflix растет последовательно и экспоненциально.

В отличие от большинства других брендов, рост Netflix больше связан с контентом и пользовательским опытом, чем с маркетингом, и на этот контент в значительной степени влияют большие данные.

Большие данные помогают Netflix процветать, несмотря на противоречивые решения

Хотя многим организациям еще предстоит эффективно использовать доступные им данные, Netflix является заметным исключением.

Netflix - одна из самых нелогичных компаний. Ярким примером противоречивой природы Netflix является его решение полностью отказаться от блокировки VPN в 2016 году.

И это несмотря на то, что в то время более 30 миллионов пользователей Netflix жили в странах, где сервис Netflix был недоступен без использования VPN или других служб маскировки местоположения (и где Netflix сейчас фиксирует большую часть своей подписки).

В том же году Netflix повысил цены и отказался отступать, несмотря на протесты пользователей и потерю сотен тысяч пользователей.

Однако с тех пор Netflix только вырос.

На следующей диаграмме показан рост подписчиков Netflix с момента принятия спорного решения о запрете VPN и повышении цен на них в 2016 году.

Итак, как Netflix может продолжать стремительный рост, несмотря на отчуждение значительной части своей базы? Используя большие данные, чтобы точно узнать, чего хотят пользователи, и дать им это.

Netflix делает большую ставку на контент и удобство использования, большая часть бюджета Netflix тратится на контент. В 2019 году Netflix выделяет на контент 15 миллиардов долларов. Для сравнения: на маркетинг они выделяют скудные 2,9 миллиарда долларов.

Хотя легко сосредоточиться на огромном бюджете контента Netflix, было бы лучше сосредоточиться на процессе, используемом для разработки идей для этого контента, и на том, какую роль играют большие данные.

Инфраструктура больших данных Netflix

Netflix использует программное обеспечение для обработки данных и традиционные инструменты бизнес-аналитики, такие как Hadoop и Teradata, а также собственные решения с открытым исходным кодом, такие как Lipstick и Genie, для сбора, хранения и обработки огромных объемов информации. Эти платформы влияют на его решения о том, какой контент создавать и продвигать среди зрителей.

Netflix не использует традиционное хранилище данных Hadoop на базе центра обработки данных. Чтобы позволить ему хранить и обрабатывать быстро увеличивающийся набор данных, он использует Amazon S3 для хранения своих данных, что позволяет ему запускать несколько кластеров Hadoop для различных рабочих нагрузок с доступом к одним и тем же данным. В экосистеме Hadoop он использует Hive для специальных запросов и аналитики и Pig для ETL (извлечение, преобразование, загрузка) и алгоритмов.

Затем он создал собственный проект Genie, чтобы помочь обрабатывать все более массивные объемы данных по мере их масштабирования. Все это указывает на одно: Netflix очень внимательно относится к тому, чтобы иметь много данных и иметь возможность обрабатывать эти данные, чтобы гарантировать, что он точно понимает, чего хотят его пользователи.

Результат был просто потрясающим. Netflix смог обеспечить высокий уровень взаимодействия с исходным контентом, так что 90 процентов пользователей Netflix взаимодействовали с его оригинальным контентом.

Подход Netflix к контенту с использованием больших данных настолько успешен, что по сравнению с телеиндустрией, где только 35 процентов шоу обновляются после их первого сезона, Netflix обновляет 93 процента своих оригинальных сериалов.

Карточный домик: пример использования Netflix в области больших данных

Одним из наиболее часто цитируемых примеров использования Netflix больших данных для создания успешного контента является сериал «Карточный домик». По уважительным причинам.

Несколько быстрых фактов:

• Когда Netflix в 2013 году хотел представить шоу «Карточный домик», в отличие от стандартной практики в телеиндустрии, Netflix не запустил пилотный проект. Вместо этого он заказал два сезона шоу (по оценкам, более 100 миллионов долларов), еще до выхода в эфир первого эпизода. Очень большая авантюра для шоу без гарантии успеха, по крайней мере, так думали.
• Шоу «Карточный домик» мгновенно стало хитом, и шесть лет спустя, несмотря на суматоху, окружавшую его звезду Кевина Спейси, программа по-прежнему может похвастаться рейтингом 8,8 из 10 из более чем 420 000 обзоров на IMDB, что ставит ее в лигу таких блокбастеров, как Аватар и сопрано.
• Согласно Netflix, «Карточный домик» имел такой успех, что стал самым популярным контентом в США и еще 40 странах на пике своего успеха.

Хотя приверженность Netflix двум сезонам Карточного домика была авантюрой для посторонних, инсайдеры уже знали, что шоу будет успешным.

На самом деле уверенность Netflix в успехе «Карточного домика» была такова, что один из руководителей сказал GIGAOM в интервью, что им не нужно тратить миллионы, чтобы заставить людей настроиться на программу. Они просто знали, что люди будут смотреть это.

Благодаря прямым отношениям Netflix со своими подписчиками, а также обилию данных о том, как члены аудитории взаимодействуют со своим контентом, компания могла легко определить, какой контент нужен людям.

В случае с «Карточным домиком», проанализировав свои данные, Netflix обнаружил, что значительный процент из 33 миллионов подписчиков на тот момент транслировал на своей платформе работу режиссера Дэвида Финчера «Социальная сеть» от начала до конца и что фильмы с участием Кевин Спейси всегда пользовался успехом у своей публики.

Более того, данные Netflix показали, что британская версия Карточного домика на его платформе стала хитом. И что те, кто смотрел британскую версию «Карточного домика», смотрели также другие фильмы в исполнении Кевина Спейси или режиссера Дэвида Финчера.

Основываясь на этих данных, Netflix пришел к выводу, что уже успешное шоу в Британии с участием всеми любимого актера Кевина Спейси и режиссера Дэвида Финчера для американской аудитории станет большим хитом.

Netflix был прав

В течение трех месяцев после внедрения Карточного домика Netflix добавил 2 миллиона подписчиков в США и 1 миллион дополнительных подписчиков во всем мире.

Это означало, что чистая прибыль компании увеличилась на 72 миллиона долларов, что почти полностью окупило ее первоначальные инвестиции в шоу «Карточный домик» всего за несколько месяцев.

Успех «Карточного домика» не является единичным случаем, так как его показы обновляются на 93% после первого сезона. Другие серии, такие как «Оранжевый - новый черный», «Задержанное развитие» и «Корона», были представлены для всеобщего признания с использованием аналогичного процесса, основанного на больших данных.

Как Netflix использует данные для улучшения взаимодействия с пользователем

Когда дело доходит до сбора данных, огромная база пользователей Netflix, насчитывающая более 148 миллионов подписчиков, дает ему огромное преимущество. Затем он фокусируется на следующих показателях:

• Дата просмотра контента
• Устройство, на котором просматривался контент
• Как характер просматриваемого контента различается в зависимости от устройства.
• Поиски на своей платформе
• Части контента, просмотренные повторно
• Был ли контент приостановлен
• Данные о местоположении пользователя
• Время дня и недели, в которое просматривался контент, и как это влияет на тип просматриваемого контента.
• Метаданные от третьих лиц, таких как Nielsen
• Данные социальных сетей из Facebook и Twitter

После того, как данные собраны, Netflix использует их разными способами. Одно из наиболее важных применений - это формулирование и проверка оригинальных идей программирования, как обсуждалось в приведенном выше примере «Карточного домика».

Возможно, более важным является способ, которым Netflix освоил эффективное использование данных, чтобы побудить людей взаимодействовать с его контентом.

Netflix настолько хорош в целевом продвижении контента, что, по оценкам, на 80 процентов контента, транслируемого на его платформе, влияет система рекомендаций.

Эта система рекомендаций разработана таким образом, чтобы:

• Netflix фокусируется на предоставлении каждому пользователю именно того, что он хочет, с помощью персонализированного средства ранжирования контента, которое организует коллекцию каждого пользователя Netflix на основе личной информации, собранной о пользователе. Как и Netflix, вы можете использовать большие данные, чтобы гарантировать, что контент, доставляемый каждому пользователю, зависит от его личной активности и взаимодействия с вашим брендом, обеспечивая уникальный опыт взаимодействия с контентом для каждого пользователя.
• Netflix оценивает самый популярный и популярный контент не только на основе его популярности, но и на основе личной информации, доступной о пользователе. Контент продвигается на основе активности пользователя в Netflix. Главный урок здесь заключается в том, что, хотя люди интересуются тем, что популярно, они все же хотят, чтобы на это влияли их интересы. Продвигая «лучший контент» среди пользователей, важно убедиться, что он соответствует их личным интересам.
• Недавно просмотренный контент сортируется на основе анализа того, будут ли пользователи продолжать просмотр или повторный просмотр, или же пользователи прекратили просмотр из-за того, что не сочли контент интересным. Это ключ к тому, чтобы Netflix не утомлял своих пользователей; может возникнуть соблазн продолжать продвигать тот же контент с тех пор, как вы в него вложили. Если активность пользователей указывает на отсутствие интереса, лучше отодвинуть контент и предложить что-то более интересное.
• Алгоритм сопоставления контента рекомендует контент, аналогичный контенту, который только что просмотрел пользователь. Важно отметить, что люди с большей вероятностью захотят потреблять контент, аналогичный тому, который они только что потребили.

В заключение

Не скучая по техническим вопросам, Netflix, несомненно, является отличным примером мощи больших данных. Хотя у вас может не быть ресурсов для создания собственного проекта по повышению эффективности больших данных, как это сделал Netflix, создав свой проект Genie, индустрия больших данных быстро развивается, и существует множество инструментов с открытым исходным кодом, которые помогут вам собрать и обработать важные данные. чтобы точно понять, чего хотят ваши пользователи.

Следуя примеру Netflix, можно эффективно использовать большие данные для улучшения вашего контента и взаимодействия с пользователем, а также для обеспечения роста вашего бизнеса.

Габриэль Садех - консультант по цифровому маркетингу. Ее можно найти в Twitter @GabrielleSadeh.