Посмотрите на следующий график:
 

Просто удивительно, не правда ли?

График показывает рост рыночной капитализации Netflix в течение 10 лет: с июля 2009 года по июль 2019 года.

Хотя Netflix - отличный бренд, который должны изучать лидеры бизнеса на всех уровнях, специалисты считают, что Netflix должен изучаться еще больше сторонниками больших данных и искусственного интеллекта.

Netflix удалось увеличить свою рыночную капитализацию с чуть более 2 миллиардов долларов до 170 миллиардов долларов за 10 лет. Хотя этот рост удивителен сам по себе, еще более впечатляющим является тот факт, что он в основном связан с большими данными.

Netflix не привыкать к противоречиям: возможно, самым спорным его шагом был прямой запрет на использование VPN, который, по оценкам источника, затронул около 30 миллионов пользователей в регионах, где он планирует расширяться. Несмотря на то, что некоторые VPN могут обойти запрет Netflix, и сотни тысяч пользователей в итоге отменили свою подписку в результате запрета, Netflix отказывается отступать, чтобы удовлетворить своих партнеров по контенту. Кроме того, Netflix постоянно повышает цены, что всегда приводит к отменам и протестам пользователей, к которым обычно Netflix нечувствителен.

Несмотря на все это, Netflix только росла и процветала. Следующая диаграмма частично объясняет, почему:

Диаграмма показывает, сколько миллиардов Netflix потратил на контент за последние пять лет.

Если вы посмотрите на его бюджет на 2018 год, то на контент было потрачено 12,04 миллиарда долларов. Для сравнения, на маркетинг было потрачено 2 миллиарда долларов. Netflix предпочел бы не тратить ничего на маркетинг; полагаясь на процесс создания контента больших данных: они надеются, что их контент будет продаваться сам по себе.

Что мы можем извлечь из подхода Netflix к большим данным

Согласно данным IBM, мы ежедневно создаем 2,5 квинтиллиона байтов данных - цифра, которая, как ожидается, будет быстро расти - и только 90 процентов мировых данных было создано за последние два года. Несмотря на это, очень немногие компании используют это изобилие данных; на самом деле, по оценкам, большинство компаний анализируют только 12 процентов данных, которые они имеют. Но не Netflix!

Используя комбинацию собственных пользовательских решений и традиционных инструментов бизнес-аналитики, таких как Hadoop и Teradata, Netflix может быстро и масштабно обрабатывать большое количество данных. Используя эти данные, Netflix может с высокой точностью понять, чего хотят пользователи, в той степени, в которой он может похвастаться 90-процентным уровнем вовлеченности по сравнению с оригинальным контентом. Столь мощное взаимодействие с контентом Netflix, связанным с большими данными, привело к тому, что он обновил 93 процента своих оригинальных шоу; для сравнения, телевизионная индустрия обновляет только 35 процентов своих шоу.

Как Netflix собирает данные

Netflix собирает данные через несколько источников и средств. Они включают:

• Социальные сети, таких как Facebook и Twitter.
• Сторонние платформы данных, таких как Nielsen.
• Собственную платформу.

Netflix собирает данные с собственной платформы, включая данные о:

• Расположении пользователя, потребляющего контент на Netflix.
• Взаимодействии пользователя с контентом (пауза, пропуск, повторный просмотр и т. д.).
• Времени или дня недели, когда пользователи смотрят определенный тип контента и роль, которую время играет в типе контента.
• Устройстве, используемое для просмотра контента и его влияние на тип просматриваемого контента.
• Дате просмотра определенной части контента.
• Поиске, который пользователи проводят на своей платформе.

Как Netflix использует данные

Используя данные, собранные с помощью этих источников и средств, Netflix не только определяет, какой тип контента интересует его пользователей, но также может эффективно ориентировать существующий контент на пользователей.

Например, помимо влияния на создание нового контента, эти данные используются для:

• Определения, следует ли продвигать конкретную часть контента или создавать аналогичный контент из-за взаимодействия пользователя с этим контентом (например, сколько раз пользователь повторно просматривал или пропускал фрагмент контента). Будет продвигаться более увлекательный контент и будет создаваться контент, похожий на него. Нет смысла продвигать контент, с которым пользователи не взаимодействуют.
• Определения, какой конкретный контент нужно расставить по приоритетам для конкретного пользователя / группы пользователей, основываясь на взаимодействии пользователя с платформой Netflix, используя алгоритм привязки контента.
• Определения, на каком жанре контента сосредоточиться, и на каких продюсерах и ведущих актерах его содержание будет более заметным.

Заключение

Как показывает экспоненциальный рост Netflix, понимание того, что именно хотят пользователи, и предоставление им этого, может стать катализатором роста для предприятий всех размеров. Однако лучший способ понять, чего хотят пользователи, - это использовать большие данные. Изучение подхода Netflix к большим данным может быть хорошим способом получения информации для вашей стратегии больших данных.

No Comments