Big Data e inteligência analítica: Como a Netflix usa?

Com mais de 100 milhões de inscritos pelo mundo, gerando uma quantidade gigantesca de dados para analisar, a Netflix tem acesso a vários insights sobre seus espectadores, que os ajudam a se direcionar ao sucesso.

Netflix utiliza big data e inteligência analítica

Não apenas a quantidade de dados analisados que permite essa margem de competitividade e faz a experiência do usuário ser tão boa. É o seu compromisso com os dados e as ferramentas de análise de dados, Big Data, e inteligência analítica que ajudam a extrair um significado de tudo isso.

Quando a empresa era apenas uma companhia de envio de DVDs (sim, eles enviavam DVD’s pelo correio), eles tinham só quatro bases de dados para analisar: ID do cliente, ID do filme, classificação e a data em que o filme foi assistido. Logo depois de fazer a transição para o serviço de streaming atual, muito mais dados ficaram disponíveis para análise.

Big Data e inteligência analítica: como a Netflix sabe do que gostamos:

A capacidade que a Netflix tem de reunir insights é vital para o seu sucesso. Afinal, quanto mais rápido a plataforma consegue fazer as recomendações aos usuários do que assistir, melhor a a experiência na plataforma. Sobretudo, as análises feitas pela companhia mostram que um típico espectador pode perder o interesse em 60 ou 90 segundos, quando está procurando algo para assistir. Neste curto espaço de tempo ele olha de 10 a 20 títulos diferentes de filmes ou séries.

Curiosamente 80% do conteúdo que assistimos na Netflix é influenciado pelas recomendações que o sistema faz. Conforme estes números, em 2006 a empresa lançou uma competição. O grupo que criasse o melhor algoritmo capaz de prever como um cliente iria ranquear um filme, baseado nas suas classificações anteriores, ganharia 1 milhão de dólares.

A Netflix tem até uma lista de filmes tão assustadores que os usuários não são capazes de terminá-los. Assim, através da análise de quanto tempo um usuário assiste um filme, eles determinaram que: se alguém assiste pelo menos 70% do filme e depois para, é provavelmente porque era muito assustador para ir até o final.

Mas o usuário não poderia simplesmente ter perdido o interesse e parado de assistir? De acordo com outros dados recolhidos pela Netflix, se alguém realmente não gosta do que está assistindo teria encerrado a sessão muito antes de chegar aos 70% do filme.

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De acordo com a lista, aqui temos o TOP 10 dos filmes que são assustadores demais para terminar de assistir:

Cabin Fever (2016)

Carnage Park (2016)

México Bárbaro (2014)

Piranha (2010)

Raw (2016)

Teeth (2007)

The Conjuring (2013)

Human Centipede 2: Full Sequence (2011)

The Void (2016)

Jeruzalem (2015)

Outros insights que a Netflix tem com os dados:

De acordo com a própria Netflix, a análise dos dados baseada nos algoritmos ajuda a manter os clientes, e já os fez poupar mais de 1 bilhão de dólares por ano com a captação de novos usuários. Em suma, muitos desses algoritmos focam no comportamento de visualização, que inclui se partes de programas foram re-assistidos, se os créditos foram vistos, quando um programa foi pausado, em que dispositivo o programa foi assistido, quantas sessões foram inciadas em quantos dispositivos diferentes e muito mais…

A Netflix também usa os dados para saber o que o usuário gosta de assistir e a partir daí criar programas que o agradem. Dessa forma, quando a análise dos dados mostrou que seus viewers eram grandes fãs do diretor David Fincher e do ator Kevin Spacey, a Netflix não pensou duas vezes quando ao invés de fazer um episódio piloto – como de costume é feito com novas séries – criou de cara duas temporadas de 26 episódios cada uma, da aclamada série House Of Cards. E não parou por aí, a forma com que usam os dados analisados para gerar conteúdo original resultou nos 80% de aceitação e sucesso de tudo o que é criado pela Netflix.

Big Data e inteligência analítica na prática:

A Netflix usa Big Data para monitorar continuamente e fazer ajustes na qualidade da experiência do usuário. Em síntese, eles otimizam seu serviço de streaming reduzindo o atraso ao transmitir conteúdo, utilizando ISPs e outros hosts em todo o mundo. A empresa também rastreia os pontos de dados, como taxa de rebuffer (atrasos devido ao buffer) e taxa de bits (afeta a qualidade da imagem). O que, se não estiver em níveis aceitáveis, afetaria a experiência do usuário.

Portanto, na próxima vez que você assistir às suas séries favoritas ou parar de assistir um filme de terror, considere as informações que compartilha com a Netflix apenas por meio de suas ações: pesquisar, iniciar, parar, reiniciar e muito mais. Tudo isso ajudará a empresa a fornecer a você uma melhor experiência do usuário e recomendações para os programas que podem lhe interessar. Quanto mais feliz você estiver, maior a probabilidade de continuar com sua conta. Certo? Tão importante quanto isso, ajudará a empresa a manter sua vantagem competitiva à medida que outras pessoas surgirem e se tornarem espectadores.

Então, você vai ligar Cabin Fever ou The Conjuring hoje à noite para ver se você pode assistir a mais de 70% dele?

Fonte: Frightened Of Big Data? Netflix Used It To Identify The Movies That Are Too Scary To Finish – Bernard Marr

E aí, gostou? Esperamos que sim, tire suas dúvidas e deixe seus comentários aqui!

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