Как Netflix использует данные пользователей

Сегодня только ленивый не использует Big Data. Большие массивы данных позволяют точнее настроить контент под запросы аудитории. Все больше отраслей сегодня анализируют пользовательские данные для улучшения сервиса, в том числе онлайн-казино и сайты электронной коммерции. Неудивительно, что телегигант Netflix тоже применяет эту технологию.

**О **Netflix

Компания Netflix — американский медиа-провайдер. Ее основали Рид Хастингс и Марк Рэндольф еще в далеком 1997 году. Сегодня основной бизнес компании — услуга потоковой передачи по технологии OTT на основе подписки. Пользователи могут выбирать развлекательный контент онлайн из библиотеки Netflix.

На начало 2019 года более 139 000 000 пользователей в разных уголках мира используют платной подпиской этого сервиса. И на десять миллионов больше людей пока на пробной версии сервиса.

Первоначальная бизнес-модель Netflix включала продажу DVD и аренду по почте, но Хастингс отказался от продаж примерно через год после основания компании, чтобы сосредоточиться на сдаче дисков в аренду. Netflix расширила свой бизнес в 2007 году внедрением потокового мультимедиа, сохранив при этом услуги проката DVD и Blu-ray. Компания расширилась на международном уровне в 2010 году: потоковая передача стала доступной сначала в Канаде, а затем в Латинской Америке и Карибском бассейне. Netflix вошел в индустрию создания контента в 2012 году с дебютом своего первого серила «Лиллехаммер».

С 2012 года Netflix значительно расширила производство и распространение как фильмов, так и телесериалов, предлагая «оригинальные» материалы Netflix через свою онлайн-библиотеку. Netflix выпустила 126 оригинальных сериалов и фильмов в 2016 году — больше, чем любая другая сеть или кабельный канал.

**Какие данные анализирует **Netflix

Основная цель анализа больших данных в том, чтобы помочь компаниям получить представление о своих клиентах. Затем компании могут оптимизировать свой маркетинг и поставлять лучший продукт.

Netflix собирает данные о следующих событиях:

• когда вы делаете паузу, перематываете или перематываете вперед;
• в какой день вы смотрите контент;
• в какое время вы пользуетесь сервисом;
• откуда вы смотрите (почтовый код);
• какое устройство вы используете для просмотра;
• когда вы делаете паузу и оставляете контент (и когда-нибудь возвращаетесь к нему или нет);
• какую оценку ставите (около 4 миллионов в день);
• что вы ищете (около 3 миллионов в день). Проанализировав эти данные, Netflix знает, какой контент нужно показывать пользователю, чтобы он продолжал просмотр.

Они внедрили великолепные идеи для того, чтобы пользователь продолжал просмотр. Например, включение post-play, который автоматически воспроизводит следующий эпизод телешоу, если пользователь не откажется. Для фильмов: показ предлагаемого фильма (на основе рейтинга только что просмотренного фильма) сразу после начала титров и возможность для пользователей нажимать play прямо с этого экрана.

Алгоритм рекомендаций

При регистрации Netflix просит нового пользователя указать интересы по жанрам фильмов и оценить фильмы, которые он уже видел, чтобы когда он заходит в систему, показывать ему новые фильмы и телешоу, основываясь на алгоритме рекомендаций, который анализирует предоставленные оценки и является неотъемлемой частью успеха Netflix.

Если у людей закончатся фильмы, которые они хотят посмотреть, и не будет возможности найти новые фильмы, они уйдут с Netflix. И компания это понимает, потому делает все, чтобы пользователь оставался в сервисе.

Поскольку 75% активности зрителя основано на этих предложениях, можно сделать вывод, что алгоритм рекомендаций работает довольно точно и успешно. Он постоянно меняется, над ним работают целые команды.

Рейтинговая система «Большой палец вверх/вниз»

Весной 2017 года Netflix дебютировала с новой системой оценки фильнов. Ранее пользователи оценивали фильмы и сериалы по системе «1-5 звезд». Но после того, как команды провели несколько тестов, они нашли новый, более простой способ оценки «Большой палец вверх/вниз», который превзошел оригинальную рейтинговую систему.

Как аналитика повлияла на «Карточный домик»

В 2011 году компания Netflix инвестировала в американский вариант сериала «Карточный домик» более 100 миллионов долларов. Зачем они это сделали, и причем здесь большие данные?

В Netflix знали:

• Множество пользователей полностью смотрели фильм «Социальная сеть», режиссером которого является Дэвеид Финчер.
• Британский сериал «Карточный домик» набрал много просмотров.
• Многие из тех, кому понравился британский вариант «Карточного домика», также хорошо относились к кинолентам с Кевином Спейси и высоко оценили фильмы Дэвида Финчера. Эта комбинация факторов имела большой вес в решении Netflix сделать 100-миллионные инвестиции в создание американской версии «Карточного домика». Поскольку у них есть прямые отношения с потребителями, они знают, что люди любят смотреть, и это помогает им понять, насколько велик интерес к данному шоу.

В первом квартале 2013 года «Карточный домик» принес сервису 2 миллиона новых абонентов в США, что на 7% больше, чем в предыдущем квартале. В других странах мира к сервису присоедилидся 1 миллион новых подписчиков. По данным Atlantic Wire, эти 3 миллиона подписчиков почти выплатили Netflix стоимость «Карточного домика».

Netflix использует аналитические данные о том, что их пользователи любят смотреть, и ищет наиболее эффективный контент, который позволит достичь максимальной отдачи за потраченный доллар. Чем больше пользователи смотрят, тем больше они добавляют того, что они любят.

Теперь вы можете видеть, что их аналитика очень помогает при принятии решения, какие фильмы и телешоу выбрать. Данные и аналитика Netflix являются для них большим активом. Это помогает компании создать лучший сервис для пользователей и при этом сокращать собственные расходы.