Hogyan használta a Netflix a nagy adatokat a fenomenális növekedés eléréséhez

0 Comments

A Netflix világméretű növekedése jelentős tényező a vállalat folyamatos sikerének szempontjából. Az 2017-tól kezdve több mint 190-országban és 130-millió előfizetőinél működött, majdnem 73 millióan tartózkodnak az USA. És a Q2 2018, a Netflix nemzetközi streaming bevételei elárasztották az Egyesült Államok streaming bevételeit. Figyelembe véve, hogy a Netflix az Egyesült Államokban csak üzleti tevékenységet folytatott 2010-ig, és csak 50 országokban volt jelen az 2015-ban, ez kiemelkedő üzleti eredmény. Ezért nem meglepő, hogy sok nagy iparág, köztük az online kaszinók és az e-kereskedelmi webhelyek, az adatelemzési stratégiák használatakor most követik a Netflix modellt.

A Netflix globalizációs stratégiája sikerült leküzdeni néhány nehéz problémát: A különböző régiók eltérő tartalmat igényeltek, a különböző jogalkotási akadályokat gyakran országonként kellett megközelíteni, sok előfizetői blokk nem angol nyelvű, és ragaszkodott a helyi tartalmakhoz, és sokan -Az előfizetők csak szabad tartalmakat tapasztaltak, és nagyon vonakodtak a fizetős adatfolyam-közvetítéshez.

Mindezek ellenére a Netflix-nek sikerült következetesen és exponenciálisan növekednie, és ma már globális entitás, amelynek több felhasználója fizetett tartalom van, mint az összes streaming riválisa összesített piaci részesedése.

Nagy adateszközök

A Netflix történetének egyik fontos jellemzője az volt, hogy a vállalat továbbra is kifinomultan használja az adatgyűjtési és elemzési eszközöket az üzleti döntések tájékoztatására. Ezeket az adatokat sokféle adat alapján gyűjtötték össze, térképezték és értelmezték. A Netflix összegyűjti a különböző felhasználói csoportok preferenciáit. Ennek a megközelítésnek a másik terméke az volt, hogy bár a Netflix elemzési költségvetése nőtt, jelentősen csökkent a marketing költségvetése. Ennek a változásnak az egyik következménye, hogy a Netflix ezért olyan célcsoportok és populációk számára forgalmaz, akiknek a Netflix termékeiben létező érdeklődésük van, vagy legalábbis jelentős potenciális érdeklődéssel bír. Ez azt jelenti, hogy a vállalat ritkán pénzt takarít meg bármilyen tisztán „szórópisztoly” spekulatív marketingre azoknak a felhasználóknak, akiknek nincs közvetlen érdeke, hogy bármilyen vásárlási döntést hozzanak a saját javára.

Az ajánlási algoritmus

A Netflix által használt felügyeleti eszközök mindig információkat gyűjtenek és folyamatosan vizsgálják a forgatókönyveket a Netflix adatáramlás alapos elemzése alapján. Tehát minden Netflix előfizető a játékra, a szünetre és a leállításra kattintva rögzíti és részletesen megvizsgálja.

Úgy tartják, hogy a Netflix évente az 250 A / B teszteken fut. Ezek a tesztek magukban foglalják az 100,000-felhasználókat, valamint egy másik 100,000-ot, amelyet vezérlőcsoportként választottak ki. Ezek ugyanolyan tartalmúak, de enyhe eltérések vannak a formátumban. Az ilyen csípések lehetnek a közvetített tartalom megtervezésében vagy megjelenésében, és a Netflix érdekli, hogy értékeljék, hogyan fogadják el a felhasználói közönség az ilyen módosításokat.

Az értékelés másik területe a kirakodási kártyák használata - a Netflix felhasználók megjelenítési képei a Netflix-en elérhető filmcímek listáinak böngészése során. A vállalat ismét arra törekszik, hogy értékelje a kis formátumú változások hatását a felhasználói viselkedésre. Úgy tűnik, hogy a Netflix-et ugyanazzal a rendszerrel is bevihetik, amikor az autoplay pótkocsival azonosíthatják a legnépszerűbb opciókat.

A statisztikák azt sugallják, hogy az átlagos megjelenítő az 50-címek köré böngészi, mielőtt készen áll a következő film kiválasztására. Úgy tűnik, hogy a Netflix-elemzés nagy része jelenleg a beállított lehetőségek listájának finomhangolására szolgál, hogy megfeleljen a néző várható beállításainak. Minden lista felhasználóspecifikus, és elsősorban az előző nézési előzményeken alapul, de folyamatosan tájékoztat minden más megfigyelt adat trendről.

Például, a Netflix tudatában lesz annak, hogy melyik napszakban figyelsz, és hogy az információnak valamilyen hatása lesz a film kiválasztására, amit a vállalat választ, amit kínál, bár a Netflix egy kicsit vonakodik attól, hogy milyen csípésekre számíthat és miért.

Esettörténet: Kártyák háza

Itt a Netflix megjegyezte, hogy nagyszámú előfizetője a kezdetektől a végéig végigvezette David Fincher által irányított "The Social Network" -et. Azt is megfigyelték, hogy a Kevin Spacey filmeknek a Netflix közönség számára állandó kérése volt. A Netflix analitika azt is jelezte, hogy a UK A „House of Cards” verziója sikeres volt, és kiderült, hogy a brit nézők más filmeket is kértek David Fincher rendezésében vagy Kevin Spacey-vel.

Ezen adatértékelés alapján a vállalat azt jósolta, hogy a „kártyák háza” is sikeres lesz az USA-ban, és úgy döntött, hogy ennek megfelelően $ 100 millió dollárt fektet be. Ez az okos döntés nagy sikert aratott, a Netflix 2 millió további amerikai előfizetőt, valamint 1 millió dollárt világszerte egyre többet szerzett, mind az első három hónapban. Ennek eredményeként a Netflix gyakorlatilag az első negyedévben fedezte a „kártyák házát”.

A nagy adatelemzésbe való befektetés lehetővé tette a Netflix számára, hogy az adatátviteli kínálatát olyan mértékben célozza meg és testreszabja, hogy - mint a „kártyák háza” -hoz hasonlóan - a számadatok a jövőbeli döntésekről is tájékoztatást nyújthatnak a filmekbe és a televíziós sorozatba történő befektetésről. Az ilyen kockázatok hatékony korlátozása vagy akár megszüntetése tehát jelentős szerepet játszott ennek a ambiciózus vállalatnak a fenomenális növekedésében.

Jackpot City online kaszinó bónuszkódok >>

Jackpot City Casino Online. Csatlakozz most!
Forrás: jackpotcitycasino.com
Hogyan használta a Netflix a nagy adatokat a fenomenális növekedés eléréséhez Frissítve: Június 18, 2019 Szerző: Damon
Share kaszinó bónusz: