8 Krachtige manieren waarop data-analyse u op Netflix laat binge

Het lijkt erop dat Netflix de magische formule heeft die de bedrijfswaardering heeft verhoogd tot meer dan $ 164 miljard. Het heeft Disney gepasseerd als het meest gewaardeerde mediabedrijf ter wereld. Enkele van de extra overwinningen zijn:

  • Een retentiepercentage van 93 procent vergeleken met 64 procent van Hulu en 75 procent van Amazon Prime
  • Hebben 151 miljoen abonnees
  • Ontzettend succesvolle originele tv-shows en films maken
  • Identificeren wat hun publiek wil

Dus, wat is het geheim van Netflix? Het antwoord is big data en analyse. Om preciezer te zijn, het geheim is hoe Netflix deze gegevens verzamelt en hoe het gegevensanalysemodellen implementeert om klantgedrag en kooppatronen te achterhalen. De informatie die Netflix verzamelt, verandert de hele entertainmentindustrie.

1. Data-analyse vanaf het begin

8 Krachtige manieren waarop data-analyse u op Netflix laat binge

Het Netflix-bedrijf werd in 1997 opgericht als een dvd-bedrijf voor postorderabonnementen. Het werd zo populair dat een icoon uit de jaren 90, Blockbuster Video, failliet ging. Netflix gebruikte al technologie om vooruit te komen, namelijk “voorspellende analyse.“De software-ingenieurs van het bedrijf hebben algoritmen ontwikkeld om die veelgevraagde blockbuster-films weg te stelen naar minder bekende titels.

Netflix’s Kaartenhuis werd een daverend succes omdat Netflix-algoritmen lieten zien dat het een succes zou worden op basis van:

  • Het onderwerp
  • De aantrekkingskracht van Kevin Spacey, die de hoofdrol speelde, en Golden Globe-winnende regisseur David Fincher
  • Resterende fans van de originele Britse versie van de show

2. Gebruikersinteractiegegevens kunnen een interne programmatische marketinginfrastructuur zijn

Interactieve verhalen verschenen in 2017 op Netflix. Bandersnatch stelde kijkers in staat de verhaallijnen te kiezen met behulp van hun afstandsbedieningen. Niet alleen genoten de meeste kijkers van deze nieuwe gimmick, maar Netflix verzamelde ook gebruikersinteractiegegevens over welke plots het beste werken met specifieke doelgroepen, informatie over betrokkenheid en mogelijkheden voor productplaatsing.

3. Big data-analyse en Netflix

Big data-analyse is een complex proces waarbij grote en gevarieerde datasets worden onderzocht, ook wel big data genoemd. Organisaties kunnen deze informatie ontginnen en machine learning-projecten, voorspellende modellen en andere geavanceerde analytische toepassingen gebruiken.

Netflix gebruikt dit soort gegevens om de gebruikerservaring te analyseren en te verbeteren. De informatie die Netflix over zijn gebruikers wil, omvat:

  • Waarderingen
  • Zoekopdrachten
  • Toen je de show bekeek
  • Welk apparaat heb je gebruikt om de show te bekijken
  • Als u een programma pauzeert
  • Delen van shows die opnieuw worden bekeken
  • Slaat de kijker de aftiteling over?

4. Gepersonaliseerde Video Ranker

Netflix bestelt op maat de hele Netflix-collectie voor elk ledenprofiel. Dezelfde genrerij voor elk lid heeft een selectie van video’s die zijn gekozen op basis van eerdere inhoud.

Bill Franks, Chief Analytics Officer, International Institute for Analytics, zei in 2018:

“Ik kan zeggen dat geen enkele wijziging in de producten van Netflix niet wordt getest en gevalideerd, en we testen niet alleen om te testen. Als we niet geloven dat het zal verbeteren, wordt het niet getest. We hebben 300 grote producttests en tientallen variaties binnen. “

5. Het gelijkenis-algoritme

Op basis van het feit dat je een video hebt bekeken, is de kans groter dat je een andere soortgelijke show bekijkt. Netflix gebruikt dit in zijn voordeel. Iedereen die onlangs een show heeft gebinged, weet het ‘wat nu?’ gevoel zodra de show is voltooid. Netflix weet dat door iemand onmiddellijk een soortgelijke show of film te laten zien, de kans groter is dat die persoon betrokken blijft bij het moment. De functie voor het rangschikken van overeenkomsten is niet gepersonaliseerd, maar geeft wel een goede inschatting van wat een individuele kijker leuk zou kunnen vinden.

6. Netflix graaft diep om hun kijkers te plezieren

Dit grote bedrijf maakt gebruik van informatie zoals:

  • Hoeveel tijd hun kijkers besteden aan het kijken naar Netflix
  • Op welke tijden van de dag / week kijk je Netflix
  • Door welke inhoud ga je snel vooruit
  • Welk materiaal bekijk je herhaaldelijk
  • Welke titels bekijk je op Netflix

Al deze gegevens helpen Netflix te begrijpen wat hun gebruikers willen en hoe ze kijkers kunnen behouden.

7. Netflix en kunstmatige intelligentie

In 2018 bespaarde Netflix $ 1 miljard per jaar door het gebruik van AI. Het verbetert zijn algoritmen en vermindert menselijke tussenkomst bij het programmeren van besluitvorming. AI wordt gebruikt om:

  • Automatisch miniaturen genereren en personaliseren
  • Assisteren bij locatiescouting voor pre-productie van films
  • Bewerk films na de productie
  • Verbeter de streamingkwaliteit

8. Netflix hoeft zich geen zorgen te maken over piloten

“Pilots” zijn de eerste afleveringen van een episodische serie. Voorheen peilden piloten de reactie van het publiek en lieten de producers van de show beslissen of ze het meeste uit hun investering zouden halen. Nu heeft Netflix dat allemaal veranderd. Gegevensanalyses van Netflix laten de waarschijnlijkheid van de show zien succes of ondergang voordat het zelfs maar is gemaakt. De cijfers spreken voor zich: de successcore van Netflix voor shows is 80 procent.

Wilt u begrijpen hoe big data een revolutie in uw bedrijf kunnen betekenen?

Of we het nu hebben over data-analyse of business intelligence, het zijn de gegevens die erin gaan die zo slim zijn als de mensen die ze gebruiken. In het geval van Netflix, evenals uw bedrijf, bevindt u zich in een tijd waarin data-analyse en BI werk samen om zakelijke beslissingen impactvol te maken.

Het verschil tussen business intelligence en data-analyse is:

Een van de grootste fouten die bedrijven maken, is dat ze proberen nieuwe technologieën te snel in hun hele onderneming toe te passen. De huidige bevolking heeft gegenereerd 90 procent van de gegevens in de wereld in de afgelopen twee jaar. Bedrijven die BI adopteren, moeten weten dat ze eerst hun problemen moeten begrijpen. Vervolgens moeten ze een hypothese opstellen over de manieren waarop BI deze problemen kan oplossen. En ze moeten niet vergeten dat het allemaal om het proces gaat.

Nodig uw bestuur, IT-afdeling en uw C-suite uit voor een vergadering. Richt u op één probleem tegelijk. Maak een plan van aanpak. Wat is belangrijk voor uw stakeholders? Welke gegevens zijn nodig? Bouw belangrijke prestatie-indicatoren die iedereen kan ondersteunen. Zet data om in actie. Als u eenmaal organisatorische ondersteuning heeft, bedenk dan welke software u nodig heeft.

Netflix heeft actie ondernomen en kijken waar ze nu zijn. Laat het ons weten hoe we u van dienst kunnen zijn.

JN1298 Intellifront BI PROMO VIDEO - geen voice-over 4.04mins v8

    BEKIJK SOFTWAREFUNCTIES

follow:
admin

admin

Related Posts

Een korte geschiedenis van gegevensbeheer

Datamanagement is de organisatie van gegevens, de stappen die worden gebruikt om efficiëntie te bereiken en informatie uit die gegevens

Datakans klopt! Moet je antwoorden?

Klik voor meer informatie over auteur Kartik Patel. Als zakenmensen krijgen we vaak te maken met wat misschien een geweldige

Een korte geschiedenis van gegevensbeheer

Datamanagement is de organisatie van gegevens, de stappen die worden gebruikt om efficiëntie te bereiken en informatie uit die gegevens

Datakans klopt! Moet je antwoorden?

Klik voor meer informatie over auteur Kartik Patel. Als zakenmensen krijgen we vaak te maken met wat misschien een geweldige