Cómo Netflix sabe exactamente lo que quieres ver

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El ascenso de Netflix a ser el principal servicio de transmisión de medios del mundo no fue casualidad. Se basó en una receta compleja de manipulación de datos y emoción que significa que la compañía sabe lo que quiere ver incluso antes de conocerse a sí mismo.

Según las últimas cifras trimestrales de Netflix, el servicio de transmisión de medios está acumulando casi 2 millones de nuevos suscriptores cada mes.

La razón de este crecimiento incesante (si crees que es bueno o malo) va más allá de tener servicio a un precio razonable Por qué deberías estar feliz de pagar más por NetflixCada vez que Netflix aumenta sus precios, millones de usuarios compulsivos se resisten a la posibilidad de pagar un par de dólares más. Pero esto es tonto, porque Netflix es un robo absoluto. Lee mas vender. Va más allá de su gigantesco presupuesto y estrategias de marketing. Y ciertamente va más profundo que el de Netflix lejos de estar completo 5 maneras de buscar Netflix, Hulu, Amazon y más a la vezSi todavía tiene dificultades para decidir cuál de los servicios de transmisión de películas en línea es el adecuado para usted, uno de los factores más importantes a tener en cuenta a la hora de tomar esta decisión es ...

Lee mas biblioteca.

Es la salsa secreta de algoritmos, grandes datos e instinto de Netflix lo que alimenta este crecimiento imparable. Es esta salsa secreta la que permite que Netflix no solo sea consistente recomendar contenido que los usuarios (probablemente) amarán, pero también para financiar el creación de ese contenido, seguro de que será se un éxito.

Increíbles cantidades de Big Data

No es de extrañar que Big Data desempeñe un papel importante en la capacidad de Netflix para recomendar y financiar el contenido correcto. Sin embargo, lo sorprendente es el tipo de datos y la cantidad de datos que Netflix rastrea cada vez que utiliza el servicio.

De acuerdo con el funcionario Blog de tecnología de Netflix:

"Cada vez que un miembro comienza a ver una película o un episodio de televisión, se crea una" vista "en nuestros sistemas de datos y se recopila una colección de eventos que describen esa vista".

Como parte de este proceso, Netflix rastrea su "historial de visualización completo mientras [usted] esté suscrito". El sistema "reúne señales periódicas en cada vista para determinar si un miembro está o no mirando". También rastrea sus búsquedas, calificaciones, datos de ubicación geográfica, información del dispositivo, comportamiento de navegación, hora del día / semana que está viendo, cuando decide abandonar un programa, pausar y avanzar rápidamente.

Con millones de usuarios de Netflix transmitiendo miles de millones de horas de contenido cada mes, la cantidad de datos que recopila la empresa es desconcertante. Estos datos son enormemente importantes para el éxito de la empresa.

En 2014 GigaOM parafraseado Senior de Netflix Científico de datos Cómo convertirse en un científico de datosLa ciencia de datos ha pasado de ser un término recién acuñado en 2007 a ser una de las disciplinas más buscadas en la actualidad. Pero, ¿qué hace un científico de datos? ¿Y cómo puedes irrumpir en el campo? Lee mas Mohammad Sabah, diciendo:

"El 75 por ciento de los usuarios seleccionan películas en función de las recomendaciones de la empresa, y Netflix quiere aumentar aún más ese número".

Los datos de este visor son enormes y es imprescindible saber por qué el servicio puede ser tan adictivo. En combinación con la gran variedad de datos almacenados sobre cada programa, es difícil estar en desacuerdo con La teoría de David Carr que "Netflix está encargando contenido original porque sabe lo que la gente quiere antes de hacerlo " (énfasis mío)

Algoritmos de mejora continua

Por sí solo, los datos son de poca utilidad. Como Jason Gilbert escribió; "El éxito [de Netflix] se basa en lo bien que puede elegir la programación que les gusta a sus espectadores mientras sigue siendo rentable".

Para hacer esto, Netflix usa algoritmos. Como dijo el director de ingeniería, Xavier Amatriain Cableado:

“[La compañía ha desarrollado] varios algoritmos, cada uno optimizado para un propósito diferente. En un sentido amplio, la mayoría de nuestros algoritmos se basan en el supuesto de que patrones de visualización similares representan gustos similares del usuario. Podemos utilizar el comportamiento de usuarios similares para inferir sus preferencias ".

Este enfoque en patrones de visualización está demostrando ser mucho más confiable que mirar principalmente la calificación que le das a un programa.

Como datos sobre usuarios y el contenido se alimenta a estos aprendizaje automático Cómo el software inteligente va a cambiar tu vidaSkynet se acerca, y va a ser increíblemente popular. Están surgiendo nuevas tecnologías de IA que cambiarán la forma en que vivimos, jugamos y trabajamos, Lee mas algoritmos, los comportamientos del espectador se pueden combinar con programas que tienen ciertas similitudes: año de producción, reparto, director, etc. Como podemos ver en la cantidad de horas de transmisión de medios en Netflix cada día, estos algoritmos claramente funcionan. Pero siempre son un trabajo en progreso.

La compañía ejecuta constantemente un gran número de pruebas A / B (lo que permite la experiencia del usuario y el algoritmo cambios que se implementarán y probarán en pequeños subconjuntos de usuarios) para mejorar iterativamente cada uno de esos algoritmos De acuerdo con Amatriain Estas pruebas "nos permiten probar ideas radicales o probar muchos enfoques al mismo tiempo". El objetivo principal es casi siempre mejorar el "compromiso de los miembros (por ejemplo, horas de juego) y la retención".

Instinto

En otra publicación de Netflix Tech Blog, Xavier Amatriain estados:

“La abundancia de datos fuente, mediciones y experimentos asociados nos permiten operar una organización basada en datos. Netflix ha incorporado este enfoque en su cultura desde que se fundó la compañía ”.

La idea de que los shows sean fabricados y recomendados basados solamente en datos es algo inquietante. Pero la industria de la televisión siempre ha dependido en gran medida de los datos (a menudo en forma de grupos focales y números de espectadores). Sin embargo, Netflix está llevando esto bastante más allá.

Dicho esto, Joris Evers, director de comunicaciones corporativas globales de la compañía, quería tranquilizar las mentes de los usuarios. Le dijo al New York Times:

"No nos involucramos demasiado en el lado creativo... Contratamos a las personas adecuadas y les damos libertad y presupuesto para hacer un buen trabajo. Eso significa que cuando Seth Rogen y Kristen Wiig sean anunciados como invitados especiales en los próximos episodios de Desarrollo arrestado no es porque un análisis estadístico le haya dicho a Netflix que lo haga ".

En otras palabras, el valor de big data y algoritmos informa la decisión de Netflix en lugar de dictarlos. Las ideas creativas para las películas para financiar, y los programas para obtener licencias llegarán de forma rápida. Los que sensación bueno, estará sujeto a los datos. Si parece que una sección lo suficientemente grande de los usuarios de Netflix estará interesada, y el instinto de los tomadores de decisiones dice que el programa será un éxito, se le da un visto bueno y un cheque grande.

Esta receta parece funcionar

Esta combinación de datos, la mejora continua de los algoritmos y el instinto parece estar funcionando para Netflix. Tanto es así, que la compañía tiene la confianza para financiar series completas de espectáculos. antes de lanzando un episodio piloto. La mayoría de los otros organismos de radiodifusión funcionan de manera opuesta.

Los productores y directores pueden presentar ideas creativas a Netflix. Si los grandes datos y la intuición se suman, y sugieren que los costos pueden recuperarse en términos de nuevos suscriptores ganados y una mayor retención, Netflix puede ir con todo. Castillo de naipes Es un ejemplo, donde la compañía invirtió $ 100 millones en dos temporadas sin siquiera ver un episodio piloto. Y es por eso que 2016 verá a Netflix produciendo más contenido original que la mayoría de las otras emisoras en varios años.

Esto no sería posible si Netflix no fuera capaz de ser desconcertantemente confiable para comprender y predecir lo que a usted (o al menos a la mayoría de las personas) le encantaría ver. Antes de que te conozcas a ti mismo.

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Credito de imagen: pareja joven por Andrey_Popov a través de Shutterstock, Cuarto de servicio por Torkild Retvedt (Flickr)