NETFLIX / ИНТЕРЕСНЫЕ ФАКТЫ
Как Netflix с помощью Data Science стала компанией с оборотом 100 миллиардов долларов
🧐 Netflix анализирует данные, чтобы повысить удобство работы пользователей!
У Netflix более 183 миллионов подписчиков, и эти цифры постоянно растут.
Несмотря на то, что в последние годы Netflix предпринял несколько смелых и противоречивых шагов, таких как решение о полной блокировке VPN в 2016 году и резко противодействующем увеличении призов в том же году, - таким образом, потеряв огромную часть своих подписчиков. - -Он по-прежнему остается крупнейшей платформой для потоковой передачи по подписке.
Как?
Вся заслуга в науке о данных: больших данных и алгоритмах.
Как сказал Томас Редман: Там, где дым от данных, там и пожар.
Вступление:
· Netflix - это крупнейший на сегодняшний день потоковый сервис по подписке.
· Он использует науку о данных не только для привлечения новых подписчиков, но и для повышения качества обслуживания существующих.
· Netflix знает, что хотят смотреть его подписчики, даже раньше самих подписчиков. Благодаря науке о данных.
· Он использует различные традиционные инструменты бизнес-аналитики, а также технологии больших данных, чтобы предложить пересмотренные алгоритмы, которые улучшают взаимодействие с пользователем и, следовательно, его прибыль.
· Такие шоу, как Карточный домик и Оранжевый - новый черный - это не игра, а результат хорошо синтезированных данных.
· Персонализированные списки наблюдения и произведения искусства - секретные ингредиенты.
Некоторые ошеломляющие факты
· Благодаря своим алгоритмам Netflix ежегодно экономит около 1 миллиарда долларов!
· Еще в 2006 году компания по рассылке DVD представила Netflix Prize. Он предлагал 1 миллион долларов любому или любой группе, которая могла бы создать лучший алгоритм для определения того, как подписчики хотели бы какое-либо шоу или фильм на основе предыдущих оценок.
· 80% контента, транслируемого на Netflix, основывается на системе рекомендаций.
· Только в 2019 году он заработал 20 миллиардов долларов. Кредиты? Наука о данных.
· 49% пользователей платят за подписки; то есть они не делятся паролями и учетными записями. Большинство пользователей платят за подписки.
Изучив все эти факты, вы, вероятно, можете задаться вопросом, как получилось, что средняя компания по рассылке DVD-дисков достигла такого огромного успеха - крупнейшего и наиболее значительного в своем роде. Продолжайте читать, и скоро вы узнаете.
Гэри Кинг (профессор Гарвардского университета) сказал: Большие данные - это не данные. Речь идет об аналитике .
Как Netflix использует отличный пользовательский интерфейс и деньги, используя просто кучу данных
Хотя данные являются первостепенной потребностью, данные без надлежащей обработки представляют собой просто груды бесполезной информации.
Настоящая игра начинается, когда вы обрабатываете эти данные, чтобы получить полезную информацию, которая принесет как удовлетворение клиентов, так и прибыль.
Netflix использует различные традиционные инструменты бизнес-аналитики (например, Teradata и MicroStrategy) и объединяет их с современными технологиями обработки больших объемов данных, такими как Hadoop , Hive и т. д. Таким образом, он формирует алгоритмы, которые предопределяют, что пользователи, скорее всего, будут смотреть. Для этого также используется много программного обеспечения с открытым исходным кодом.
Джастин Уорд (менеджер группы по науке о данных и разработке, Netflix) сказал: Большие данные значат как больше, так и меньше для команды, занимающейся анализом данных. Это больше места для хранения, чем вы привыкли, поэтому вам нужно искать альтернативы. Это больше обработки, чем вам когда-либо приходилось делать раньше. Вам нужно больше навыков, чтобы находить взаимосвязи и сюрпризы. Многие инструменты, которые могут выполнять такой анализ, не работают так, как вы ожидаете. Это новый мир, и вам нужно исследовать его так, как вам удобно .
По сути, важнее, чем просто наличие данных, знать, как направить их для получения благоприятных результатов как для вашего бизнеса, так и для клиентов.
Персонализация - ключ к успеху!
У Netflix почти 200 миллионов подписчиков, которые генерируют огромное количество данных каждый час каждого дня.
Было бы глупо не использовать весь этот безумный объем данных для собственной выгоды.
В отличие от телевизионных сетей, которые имеют лишь смутное представление о том, чего хотят или что любят их зрители, Netflix имеет надежную индивидуальную базу данных для всех своих подписчиков. Все благодаря науке о данных.
Не будет ошибкой сказать, что существует более 183 миллионов версий Netflix.
Такая персонализация не только улучшает взаимодействие с пользователем, но также помогает предсказать, какой сериал или фильм принесет им больше всего подписчиков и, следовательно, прибыль.
Персонализированный рейтинг видео:
Для одного и того же жанра существуют совершенно разные видео-рекомендации для разных пользователей. Это потому, что Netflix персонализирует всю коллекцию Netflix для каждого подписчика. Потому что они знают, у каждого человека уникальный вкус.
Даже содержание раздела трендов персонализировано.
Персонализация произведений искусства в Netflix
Основная цель системы персонализированных рекомендаций Netflix - показать наиболее подходящие заголовки нужной аудитории в нужное время.
Но на этом роль рекомендаций не заканчивается. Название должно быть достаточно убедительным, чтобы зрители могли щелкнуть по нему и посмотреть, что он предлагает. Здесь в игру вступает произведение искусства.
Работа дает зрителям своего рода визуальное доказательство того, что содержит название, и, следовательно, помогает им решить, смотреть ли сериал или фильм.
Netflix не просто предлагает продукт более чем 183 миллионам человек. Он предоставляет продукт 183 миллионами различных способов.
Произведение, которое вы видите, присутствует здесь, потому что оно содержит что-то, что ВАМ может показаться привлекательным. Оно может выделять лицо актера, которого вы, вероятно, узнаете, или может показывать сцену, которая может показаться вам интересной.
Например, рассмотрим Общество мертвых поэтов - человеку, который смотрел несколько романтических фильмов, может быть показано произведение, посвященное Итану Хоуку. В то же время человеку, имеющему поиск по истории искусств или историческим фильмам, возможно, показывали сцену из пещеры. А человеку, который знаком с историей школьной драмы, может быть показан вид из класса.
Теперь вопрос в том, как им этого добиться? Через AVA, сокращение от Визуальный анализ иллюстраций.
AVA (визуальный анализ художественного произведения):
Это алгоритм, который просматривает доступные видео и выбирает изображения, которые им больше всего подходят.
AVA принимает во внимание несколько факторов, таких как освещение сцены, что выделяется в этой сцене, размещение объекта, фон. , так далее.
Если секрет Starbucks - это улыбка, когда вы получаете латте… наш секрет в том, что веб-сайт адаптируется к индивидуальным вкусам.
- Рид Гастингс (генеральный директор Netflix)
Как это индивидуально?
Персонализировать и предоставлять контент такой широкой аудитории - непростая задача, особенно когда эта аудитория растет в геометрической прогрессии с каждым днем.
Как упоминалось выше, существует различное программное обеспечение, которое используется для создания алгоритмов, которые персонализируют Netflix для всех его различных подписчиков, но вот некоторые моменты, на которые его технология обращает внимание при его персонализации:
· Какой контент вы смотрите.
· В какой день и время вы его смотрите.
· На каком устройстве смотрят сериал или фильм.
· Было ли содержание приостановлено, перемотано назад или вперед?
· Поведение при поиске, прокрутке и просмотре
· Ваше местонахождение и т. Д.
Предварительно зеленый свет. Опубликовать зеленый свет. И роль персонализации.
К настоящему времени вы должны быть уверены в том, что все, что делает Netflix, основано на алгоритмах и науке о данных.
Такие популярные сериалы Netflix, как Карточный домик, Оранжевый - новый черный, Корона и т. Д., Были не азартными играми, а результатом синтезированных данных идеи.
Netflix знал, что они будут чрезвычайно популярны, еще до того, как они вышли в эфир. Как? Вы скоро узнаете.
Более глубокий анализ Карточного домика
С момента запуска в 2013 году Карточный домик имеет рейтинг IMBD 8,8. Помимо этого, Netflix также получил 2 миллиона подписчиков только в США и еще 1 миллион на международном уровне в течение трех месяцев после запуска Карточный домик.
Но в отличие от популярной и безопасной тенденции того времени, Netflix не запустил пилотную версию. Вместо этого он заказал два сезона шоу заранее, еще до того, как его первая серия вышла в эфир!
Похоже на крупную азартную игру? Бизнес-риск?
Не было. У Netflix были данные. Он знал, что его 33 миллиона пользователей любили работу режиссера Дэвида Фишера «Социальная сеть». Он также знал, что фильмы, в которых снимался Кевин Спейси, преуспели на его платформе. Вишенка на торте заключается в том, что британская версия этого шоу преуспела на Netflix. Итак, они были уверены в успехе этого шоу.
До сих пор наука о данных не использовалась для персонализации. Скоро в игру вступит персонализация.
Персонализированные трейлеры: теперь, когда Netflix вложил деньги в создание скоро ставшего хитом шоу и дал зеленый сигнал его созданию, теперь он будет делать персонализированные трейлеры.
Да, Netflix сделал десять различных версий трейлеров для карточного домика, учитывая индивидуальные предпочтения пользователей.
Все это, в совокупности, обеспечивает максимальное удобство для пользователей и гарантирует, что Netflix удерживает лидирующие позиции.
Netflix: Мастер на все руки?
Netflix не только использует науку о данных для создания, потоковой передачи и рекомендации персонализированных шоу и фильмов, но также запускает, а затем транслирует максимально разнообразный контент.
Помимо множества популярных оригиналов Netflix, таких как «Ведьмак», «Очень странные дела» и т. Д., Он купил права на потоковую передачу таких популярных старых шоу, как «Сайнфельд».
Он также транслирует документальные фильмы, такие как «Американская фабрика», номинированная на «Оскар».
Netflix также подписал эксклюзивные мегасделки с такими суперзвездами, как Шонда Раймс, Райан Мерфи и т. Д.
Это огромное разнообразие контента не только для того, чтобы его можно было гибко изменять или потому, что он может покупать или производить весь этот контент. Это потому, что он обслуживает почти 200 миллионов и знает, кому что нравится. Опять же, спасибо науке о данных.
У каждого, у кого есть телефон, есть экран и доступ в Интернет. Это наш адресный рынок. Мы стремимся к мировому вкусу и мировому времени.
- Рид Гастингс (генеральный директор Netflix)
Но как им это удается?
Опять наука о данных!
Netflix очень разумно использует следующее (чтобы назвать несколько) и многие другие, чтобы обеспечить отличный пользовательский интерфейс, а также его постоянный рост:
· Дурид:
Apache Druid - это высокопроизводительная аналитическая база данных в реальном времени. Он разработан для рабочих процессов, в которых важны быстрые запросы и сбор данных. Druid отличается мгновенной видимостью данных, специальными запросами, оперативной аналитикой и обработкой высокого уровня параллелизма ». - druid.io
Durid помогает предоставлять Netflix данные и аналитику в реальном времени о различных вещах, которые необходимы для обеспечения высокого качества обслуживания пользователей.
Durid обеспечивает отличную производительность при любом объеме рабочей нагрузки.
· Python:
Твиттер-дескриптор Python пометил Netflix и написал в Твиттере, что Python помогает Netflix перенаправлять почти треть интернет-трафика менее чем за десять минут.
Netflix использует Python для многих вещей, в том числе для следующих:
- Для поддержания информационной безопасности.
- Анализируйте распределение трафика и операционные данные.
- Инструменты визуализации прототипов и т. Д.
· Метакат:
Netflix оперирует огромным пулом данных. Эти данные передаются на несколько различных платформ, таких как Amazon S3, Durid, Redshift и т. Д. Для поддержания взаимодействия, то есть для обеспечения беспрепятственного обмена и использования информации между этими различными платформами, требуется Metacat.
Metacat обеспечивает централизованный доступ к метаданным для всех хранилищ данных.
Заключение
Наука о данных играет важную роль не только в базовом функционировании Netflix, но также помогает поддерживать и увеличивать количество подписчиков.
Netflix - это воплощение использования науки о данных для достижения совершенства в бизнесе.
Начав со скромной аренды почтовой DVD-компанией и превратившись в крупнейшую потоковую службу по подписке, Netflix прошел долгий путь. Этот успех к ее порогу принесла не чистая удача. Правильный синтез данных - вот что творилось. Слава науке о данных!
Но это не всегда гладко. Чаще всего технологии приносят с собой определенные проблемы. Но Netflix успешно решил все проблемы и вышел достаточно хорошо.
Хотя у вас может быть не так много ресурсов или данных, как у Netflix, вы тоже можете использовать науку о данных, чтобы дать своему бизнесу лучшее направление и рост.
Наука о данных - это путь не только к удовлетворению потребностей клиентов, но и к росту поставщика.
Я всегда воспринимал жизнь как путешествие от одного опыта к другому. Пока это была дорога, полная интересных событий и людей. Присоединяйтесь ко мне в моем путешествии через LinkedIn, Instagram и Youtube
Я надеюсь, что это поможет и всего наилучшего в ваших будущих начинаниях! Спасибо, что прочитали эту статью! Если у вас есть вопросы, оставьте комментарий ниже.
