Comment netflix sait exactement ce que vous voulez regarder

La montée en puissance de Netflix pour être le service de diffusion multimédia primaire du monde était pas un hasard. Il était basé sur une recette complexe de manipulation de données et de l`émotion qui signifie que l`entreprise sait ce que vous voulez regarder, même avant de vous le savez.

Selon les derniers chiffres trimestriels de Netflix, le service de streaming de médias engrange près de 2 millions de nouveaux abonnés chaque mois.

La raison de cette croissance incessante (si vous croyez que c`est bon ou mauvais) va plus loin que d`avoir une pratique et un service à un prix raisonnable vendre. Il va plus loin que son budget de marketing mammouth et des stratégies. Et il va certainement plus loin que Netflix loin d`être complète bibliothèque.Pourquoi vous devriez être heureux de payer plus pour NetflixPourquoi vous devriez être heureux de payer plus pour NetflixChaque fois que Netflix augmente ses prix, des millions d`utilisateurs d`observation binge rechignent à la perspective de payer quelques dollars de plus. Mais cela est stupide, parce que Netflix est une véritable affaire.Lire la suite

Il est la sauce secrète de Netflix d`algorithmes, les grandes données et instinct qui alimentent cette croissance imparable. Il est cette sauce secrète qui permet Netflix pas seulement toujours recommander le contenu que les utilisateurs (probablement) l`amour, mais aussi pour financer la création de ce contenu, confiant que volonté être un succès.

Un nombre incroyable de Big Data

Il est pas surprenant que des données joue un grand rôle important dans la capacité de Netflix à recommander et à financer le bon contenu. Ce qui est surprenant, cependant, est le type de données et la quantité de données que Netflix suit chaque fois que vous utilisez le service.

Selon le blog officiel Netflix Tech:

« Chaque fois qu`un membre commence à regarder un épisode de cinéma ou de télévision, une « vue » est créé dans nos systèmes de données et une collection d`événements décrivant ce point de vue est recueillie. »

Dans le cadre de ce processus, Netflix suit votre « toute l`histoire de vision aussi longtemps que [vous] êtes abonné ». Le système « rassemble des signaux périodiques tout au long de chaque vue de déterminer si un membre est ou ne regarde pas encore ». Il suit également vos recherches, évaluations, données géo-localisation, informations sur le périphérique, le comportement de la navigation, le temps de la journée / semaine que vous regardez, lorsque vous décidez de fossé un spectacle, pour faire une pause, et pour avancer rapidement.

Avec des millions d`utilisateurs de Netflix en streaming des milliards des heures de contenu chaque mois, la quantité de données est la société collectionne ahurissant. Ces données sont massivement important pour la réussite de l`entreprise.

En 2014 GigaOM paraphrasé principal de Netflix Scientifique de données, Mohammad Sabah, en disant:Comment devenir un scientifique de donnéesComment devenir un scientifique de donnéesla science des données est passé d`un nouveau terme inventé en 2007 pour être l`un des plus recherchés aujourd`hui disciplines. Mais qu`est-ce qu`un scientifique fait des données? Et comment pouvez-vous briser dans le champ?Lire la suite

« 75 pour cent des utilisateurs de sélectionner des films basés sur les recommandations de l`entreprise, et Netflix veut faire ce nombre encore plus élevé. »

Ces données de visualisation est énorme, et il est impératif de savoir pourquoi le service peut être si addictif. Combiné avec la vaste gamme de données stockées sur chaque émission, il devient difficile d`être en désaccord avec la théorie de David Carr que « Netflix est mise en service du contenu original parce que il sait ce que les gens veulent avant qu`ils ne fassent » (Mon accent).

L`amélioration constante des algorithmes

Lui-même, les données sont de peu d`utilité. Comme Jason Gilbert écrivait: « Le succès [de Netflix] est basé sur la façon dont il est en mesure de choisir la programmation que ses téléspectateurs comme tout en étant rentable. »

Pour ce faire, Netflix utilise des algorithmes. En tant que directeur de l`ingénierie, Xavier Amatriain, dit Wired:

« [La société a développé] plusieurs algorithmes, chacun optimisé pour un but différent. Dans un sens large, la plupart de nos algorithmes sont basés sur l`hypothèse que les habitudes d`écoute similaires représentent les goûts des utilisateurs similaires. Nous pouvons utiliser le comportement des utilisateurs similaires à déduire vos préférences « .

Cette focalisation sur habitudes d`écoute se révèle beaucoup plus fiable que la recherche principalement à la note que vous donnez à un spectacle.

Comme les données sur les utilisateurs et contenu sont introduits dans ceux-ci apprentissage machine algorithmes, les comportements des spectateurs peuvent être jumelés avec des spectacles qui ont certaines similitudes - année de production, casting, directeur, etc. Comme on peut le voir à partir du nombre d`heures de médias transmis en ligne sur Netflix chaque jour, ces algorithmes fonctionnent bien. Mais ils sont toujours un travail en cours.Comment logiciel intelligent va changer votre vieComment logiciel intelligent va changer votre vieSkynet est à venir, et ça va être incroyablement populaire. Les nouvelles technologies de l`IA sont émergentes qui risque la façon dont nous vivons, le jeu, et le travail,Lire la suite

La société est constamment en cours d`exécution un grand nombre de tests A / B (permettant des changements de l`expérience utilisateur et l`algorithme à laminer et testés sur de petits sous-ensembles d`utilisateurs) pour améliorer itérativement chacun de ces algorithmes. Selon Amatriain ces tests « tâchons idées radicales ou tester de nombreuses approches en même temps ». L`objectif principal est presque toujours d`améliorer « l`engagement des membres (par exemple des heures de jeu) et la rétention ».

Instinct

Dans un autre Netflix Tech Blog post, déclare Xavier Amatriain:

« L`abondance des données sources, des mesures et des expériences associées nous permettent d`opérer une organisation axée sur les données. Netflix a intégré cette approche dans sa culture puisque la société a été fondée ».

L`idée de spectacles en cours de fabrication et recommandé d`après uniquement sur des données est un peu inquiétant. Mais l`industrie de la télévision a toujours beaucoup compté sur des données (souvent sous la forme de groupes de discussion et les numéros des spectateurs). Cependant, Netflix prend ce tout à fait quelques pas plus loin.

Cela étant dit, Joris Evers, directeur de la société des communications d`entreprise mondiales voulait faciliter l`esprit des utilisateurs. Il a dit au New York Times:

« Nous ne recevons pas super impliqués sur le côté créatif ... Nous recrutons les bonnes personnes et donner la liberté et le budget pour faire du bon travail. Cela signifie que lorsque sont annoncés Seth Rogen et Kristen Wiig comme invités spéciaux sur les épisodes à venir de Arrested Development ce n`est pas parce qu`une analyse statistique Netflix dit de le faire. »

En d`autres termes, la valeur des grandes données et algorithmes informe la décision de Netflix plutôt que de les dicte. Des idées créatives pour les films à financer, et des spectacles de licence viendra épaisse et rapide. Ceux qui ressentir bon, sera soumis aux données. S`il semble que si une section assez grande des utilisateurs de Netflix sera intéressé, et le sentiment de l`intestin des décideurs dit que le spectacle sera un succès, il a donné un pouce et un gros chèque.

Cette recette semble fonctionner

Ce mélange des données, des algorithmes amélioration continue, et instinct semble travailler pour Netflix. Tant et si bien, en fait, que la société a la confiance nécessaire pour financer ensemble de la série de spectacles avant la libération d`un épisode pilote. La plupart des autres diffuseurs travaillent dans le sens opposé.

Les producteurs et réalisateurs peuvent lancer des idées créatives à Netflix. Si les grandes données et le sentiment de l`intestin ajoutent, et suggèrent que les coûts peuvent être récupérés en termes de nouveaux abonnés gagné et accru la rétention, Netflix est en mesure d`aller all-in. House of Cards est un exemple, où l`entreprise a investi 100 millions $ en deux saisons sans même voir un épisode pilote. Et c`est pourquoi 2016 verra la production de contenu Netflix plus original que la plupart des autres diffuseurs font depuis plusieurs années.

Ce ne serait pas possible si Netflix n`a pas pu être unnervingly fiables à comprendre et à prédire ce que vous (ou au moins la plupart des gens) aimeriez regarder. Avant de vous le savez vous-même.

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