Como netflix sabe exatamente o que você quer assistir

A ascensão da Netflix de ser serviço de streaming de mídia primário do mundo não foi por acaso. Foi baseado em uma receita complexa da manipulação de dados e emoção que significa que a empresa sabe o que você quer assistir, mesmo antes de conhecer a si mesmo.

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De acordo com os últimos dados trimestrais da Netflix, o serviço de streaming de mídia está acumulando quase 2 milhões de novos assinantes todo mês.

A razão para este crescimento implacável (se você acredita que é bom ou ruim) é mais profunda do que ter um conveniente e serviço a preços razoáveis vender. É mais profundo do que o seu orçamento de marketing de mamute e estratégias. E isso certamente vai além Netflix longe de ser completa biblioteca.Por que você deve estar feliz a pagar mais por NetflixPor que você deve estar feliz a pagar mais por NetflixToda vez Netflix aumenta os seus preços, milhões de usuários de observação de binge recusar a perspectiva de pagar um par de dólares a mais. Mas esta é mudo, porque Netflix é um roubo absoluto.consulte Mais informação

É molho secreto da Netflix de algoritmos, dados grandes e instinto que alimentam este crescimento imparável. É este molho secreto que permite a Netflix não apenas de forma consistente recomendar o conteúdo que os usuários (provável) amor, mas também para financiar o criação desse conteúdo, confiante de que vai ser um sucesso.

Quantidades incríveis de Big Data

Não é nenhuma surpresa que big data desempenha um papel importante na capacidade da Netflix para recomendar e financiar o conteúdo certo. O que é surpreendente, no entanto, é o tipo de dados ea quantidade de dados que a Netflix rastreia cada vez que você usar o serviço.

De acordo com o oficial Blog Netflix tecnologia:

“Cada vez que um membro começa a assistir a um filme ou episódio de TV, uma‘visão` é criado em nossos sistemas de dados e um conjunto de eventos que descrevem esse ponto de vista é recolhida.”

Como parte deste processo, Netflix acompanha o seu “todo o histórico de visualização, desde que [você] está inscrito”. O sistema “reúne sinais periódicos ao longo de cada vista a determinar se um membro está ou não está ainda observando”. Ele também rastreia suas pesquisas, avaliações, de dados geo-localização, informações de dispositivo, comportamento de navegação, hora do dia / semana que você está assistindo, quando você decidir abandonar um show, para fazer uma pausa, e avanço rápido.

Com milhões de usuários streaming Netflix bilhões de horas de conteúdo a cada mês, a quantidade de dados que a empresa coleta é desconcertante. Este dado é extraordinariamente importante para o sucesso da empresa.

Em 2014 GigaOM parafraseado sênior da Netflix Cientista de dados, Mohammad Sabah, dizendo:Como se tornar um cientista de dadosComo se tornar um cientista de dadosciência de dados passou de um termo recém-cunhado em 2007 para ser um dos mais procurados disciplinas hoje. Mas o que um cientista de dados fazer? E como você pode invadir o campo?consulte Mais informação

“75 por cento dos utilizadores seleccionar filmes baseados em recomendações da empresa, e Netflix quer tornar esse número ainda mais elevado.”

Estes dados espectador é enorme, e é imperativo que motivo o serviço pode ser tão viciante. Combinado com a enorme variedade de dados armazenados sobre cada show, torna-se difícil não concordar com a teoria de David Carr que “Netflix é comissionamento conteúdo original porque ele sabe o que as pessoas querem antes que eles fazem” (Grifo meu).

Sempre melhorar Algoritmos

Por si só, os dados são de pouca utilidade. Como Jason Gilbert wrote- “sucesso [da Netflix] é baseada em quão bem ele é capaz de escolher a programação que seus telespectadores como enquanto continuam a ser rentável.”

Para fazer isso, Netflix usa algoritmos. Como Diretor de Engenharia, Xavier Amatriain, disse Wired:

“[A empresa desenvolveu] vários algoritmos, cada um otimizado para uma finalidade diferente. Em um sentido amplo, a maioria dos nossos algoritmos são baseadas no pressuposto de que padrões de visualização semelhantes representam gostos de usuários semelhantes. Podemos usar o comportamento dos usuários semelhantes para inferir as suas preferências “.

Este foco em padrões de visualização está provando muito mais confiável do que olhando principalmente para a classificação você dá a um show.

Como os dados sobre usuários e conteúdo são alimentados para estes aprendizado de máquina algoritmos, comportamentos de espectador pode ser compensada com espectáculos que têm certas semelhanças - ano de produção, elenco, diretor, etc. Como podemos ver a partir do número de horas de mídia que está sendo transmitido on Netflix cada dia, estes algoritmos estão trabalhando de forma clara. Mas eles são sempre um trabalho em andamento.Como Software Inteligente vai mudar sua vidaComo Software Inteligente vai mudar sua vidaSkynet está chegando, e ele vai ser extremamente popular. novas tecnologias de inteligência artificial estão surgindo essa chance vontade a maneira como vivemos, brincar e trabalhar,consulte Mais informação

A empresa está constantemente a correr um grande número de testes A / B (permitindo a experiência do usuário e algoritmo mudanças a serem lançados e testados em pequenos subconjuntos de usuários) para melhorar iterativamente cada um desses algoritmos. De acordo com Amatriain estes testes “vamos tentar idéias radicais ou testar muitas abordagens ao mesmo tempo”. O objectivo primário é quase sempre para melhorar “acoplamento membro (por exemplo, horas de jogo) e retenção”.

Instinto

Em outro post Blog Netflix Tech, Xavier Amatriain afirma:

“A abundância de dados de origem, medidas e experimentos associados nos permitem operar uma organização orientada por dados. Netflix tem incorporado esta abordagem em sua cultura desde que a empresa foi fundada”.

A idéia de shows sendo fabricado e recomendado com base unicamente em dados é um pouco perturbador. Mas a indústria de TV sempre confiou pesadamente em dados (muitas vezes na forma de grupos focais e números de espectador). No entanto, Netflix está levando isso muito poucos passos adiante.

Dito isto, Joris Evers, diretor de comunicações corporativas globais da empresa queria aliviar as mentes dos usuários. Ele disse ao New York Times:

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“Nós não temos super-envolvido no lado criativo ... Nós contratar as pessoas certas e dar a liberdade e orçamento para fazer um bom trabalho. Isso significa que quando Seth Rogen e Kristen Wiig são anunciados como convidados especiais no próximos episódios de Arrested Development não é porque uma análise estatística disse Netflix para fazê-lo “.

Em outras palavras, o valor de grandes dados e algoritmos informa a decisão da Netflix em vez de ditar-los. idéias criativas para filmes para financiar, e mostra a licença virá grosso e rápido. Aqueles que sentir bom, vai ser submetido aos dados. Se parece como se uma seção suficientemente grande de usuários da Netflix vai estar interessado, e intuição os tomadores de decisão, diz o show será um sucesso, é dado um sinal de positivo e uma grande seleção.

Esta receita parece funcionar

Esta mistura de dados, melhorando continuamente algoritmos, e instinto parece estar a trabalhar para Netflix. Tanto é assim, de fato, que a empresa tem a confiança para financiar toda a série de shows antes lançando um episódio piloto. A maioria das outras emissoras funcionam da maneira oposta.

Produtores e diretores pode lançar ideias criativas para Netflix. Se os grandes dados e intuição se somam, e sugerem que os custos podem ser recuperados em termos de novos assinantes adquirida e aumento da retenção, Netflix é capaz de ir all-in. Castelo de cartas é um exemplo, onde a empresa investiu US $ 100 milhões em duas temporadas sem sequer ver um episódio piloto. E é por isso que 2016 vai ver Netflix produzir mais conteúdo original do que a maioria outras emissoras faz em vários anos.

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Isto não seria possível se Netflix não foi capaz de ser irritantemente confiável a compreender e prever o que você (ou pelo menos a maioria das pessoas) gostariam de assistir. Antes mesmo de conhecer a si mesmo.

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