Comment Netflix sait exactement ce que vous voulez regarder

L’avènement de Netflix en tant que principal service de diffusion multimédia en continu dans le monde n’a pas été un hasard. Elle reposait sur une recette complexe de manipulation de données et d'émotion, ce qui signifie que l'entreprise sait ce que vous voulez regarder avant même de vous connaître..

Selon les derniers chiffres trimestriels de Netflix, le service de diffusion multimédia en continu accumule près de 2 millions de nouveaux abonnés. chaque mois.

La raison de cette croissance implacable (que vous croyiez que cela soit bon ou mauvais) va plus loin qu'un service pratique et à un prix raisonnable. Pourquoi vous devriez être heureux de payer plus pour Netflix Pourquoi vous devriez être heureux de payer plus pour Netflix Chaque fois que Netflix augmente prix, des millions d’utilisateurs obsessionnels hésitent à payer quelques dollars de plus. Mais c’est idiot, parce que Netflix est un vol absolu. Lire plus à vendre. Il va au-delà de son budget et de ses stratégies marketing gigantesques. Et cela va certainement plus loin que les 5 façons très peu complètes de Netflix de rechercher Netflix, Hulu, Amazon et plus encore en même temps. 5 façons de rechercher Netflix, Hulu, Amazon et plus encore en même temps. Si vous avez encore du mal à décider Le service de diffusion de films en ligne qui vous convient le mieux, l’un des facteurs les plus importants à prendre en compte pour prendre cette décision est… Read More library.

C’est la sauce secrète des algorithmes, des mégadonnées et de l’instinct dans Netflix qui alimente cette croissance imparable. C'est cette sauce secrète qui permet à Netflix de ne pas se limiter recommander contenu que les utilisateurs aimeront (probablement), mais aussi pour financer création de ce contenu, confiant qu'il volonté être un succès.

Des quantités incroyables de données volumineuses

Il n’est pas surprenant que les mégadonnées jouent un 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 de Netflix Tech:

“Chaque fois qu'un membre commence à regarder un film ou un épisode de télévision, une "vue" est créée dans nos systèmes de données et une collection d'événements décrivant cette vue est rassemblée..”

Dans le cadre de ce processus, Netflix suit votre “tout l'historique de visionnage aussi longtemps que vous êtes abonné”. Le système “recueille des signaux périodiques tout au long de chaque vue pour déterminer si un membre est en train de regarder ou non”. Il suit également vos recherches, classements, données de géolocalisation, informations sur le périphérique, comportement de navigation, heure du jour / de la semaine que vous regardez, lorsque vous décidez d’abandonner une émission, de faire une pause et d’avancer rapidement..

Avec des millions d'utilisateurs Netflix en streaming des milliards nombre d'heures de contenu chaque mois, la quantité de données collectées par la société est déconcertante. Ces données sont extrêmement importantes pour le succès de l'entreprise.

En 2014, GigaOM a paraphrasé le responsable scientifique des données de Netflix. Comment devenir un spécialiste des données. Comment devenir un spécialiste des données. La science des données est passée d'un nouveau terme en 2007 à l'une des disciplines les plus recherchées aujourd'hui. Mais que fait un scientifique? Et comment pouvez-vous pénétrer sur le terrain? Pour en savoir plus, Mohammad Sabah a déclaré:

“75% des utilisateurs sélectionnent des films en fonction des recommandations de la société, et Netflix souhaite augmenter encore ce nombre..”

Les données de ce téléspectateur sont énormes et il est impératif que le service crée autant de dépendance. Combiné à la vaste gamme de données stockées pour chaque émission, il est difficile de s’opposer à la théorie de David Carr selon laquelle “Netflix commande du contenu original parce que il sait ce que les gens veulent avant de faire” (c'est moi qui souligne).

Algorithmes en constante amélioration

À elles seules, les données sont peu utiles. Comme l'a écrit Jason Gilbert; “Le succès de [Netflix] dépend de sa capacité à choisir une programmation qui plaît à ses téléspectateurs tout en restant rentable..”

Pour ce faire, Netflix utilise des algorithmes. Comme le disait Xavier Amatriain, directeur technique, à Wired:

“[La société a développé] plusieurs algorithmes, chacun optimisé pour un but différent. Au sens large, la plupart de nos algorithmes sont basés sur l'hypothèse que des modèles de visualisation similaires représentent des goûts similaires. Nous pouvons utiliser le comportement d'utilisateurs similaires pour déduire vos préférences.”

Cet accent sur modèles de visionnement se révèle beaucoup plus fiable que de regarder principalement la note que vous donnez à un spectacle.

En tant que données sur les utilisateurs et le contenu est introduit dans ces machines d'apprentissage Comment les logiciels intelligents vont changer votre vie Les logiciels intelligents vont changer votre vie Skynet arrive et il va être incroyablement populaire. De nouvelles technologies d’intelligence artificielle font leur apparition et vont modifier notre mode de vie, de jeu et de travail. Les algorithmes Read More, les comportements des téléspectateurs peuvent être mis en correspondance avec des émissions présentant certaines similitudes - année de production, casting, réalisateur, etc. le nombre d’heures de média diffusées chaque jour sur Netflix, ces algorithmes fonctionnent clairement. Mais ils sont toujours un travail en cours.

La société exécute en permanence un grand nombre de tests A / B (permettant de déployer et de tester l'expérience utilisateur et les modifications d'algorithmes sur de petits sous-ensembles d'utilisateurs) pour améliorer de manière itérative chacun de ces algorithmes. Selon Amatriain, ces tests “essayons des idées radicales ou testons plusieurs approches en même temps”. Le but principal est presque toujours d'améliorer “engagement des membres (par exemple, heures de jeu) et rétention”.

Instinct

Dans un autre article du blog Netflix Tech, Xavier Amatriain a déclaré:

“L'abondance de données sources, de mesures et d'expériences associées nous permet de gérer une organisation basée sur les données. Netflix a intégré cette approche à sa culture depuis sa fondation.”.

L'idée de spectacles en cours de fabrication et recommandée à base uniquement sur les données est quelque peu inquiétant. Mais le secteur de la télévision a toujours beaucoup utilisé les données (souvent sous la forme de groupes de discussion et de numéros de téléspectateurs). Cependant, Netflix va encore plus loin dans cette voie..

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

“Nous ne nous impliquons pas du côté créatif… Nous embauchons les bonnes personnes et donnons la liberté et le budget nécessaires pour faire du bon travail. Cela signifie que lorsque Seth Rogen et Kristen Wiig sont annoncés comme invités spéciaux lors des prochains épisodes de Développement arrêté ce n'est pas parce qu'une analyse statistique a dit à Netflix de le faire.”

En d'autres termes, la valeur des mégadonnées et des algorithmes informe la décision de Netflix plutôt que de les dicter. Des idées créatives pour financer des films et des émissions pour obtenir une licence arriveront rapidement. Ceux qui ressentir bon, sera soumis aux données. S'il semble qu'une partie assez importante des utilisateurs de Netflix sera intéressée, et que le pressentiment des décideurs dit que la série sera un succès, on lui donne un coup de pouce et un gros chèque..

Cette recette semble fonctionner

Ce mélange de données, d’améliorations continuelles des algorithmes et d’instinct semble fonctionner pour Netflix. A tel point que la compagnie a la confiance nécessaire pour financer toute une série de spectacles avant libérer un épisode pilote. La plupart des autres diffuseurs travaillent dans le sens opposé.

Les producteurs et les réalisateurs peuvent proposer des idées créatives à Netflix. Si les données volumineuses et l’intuition s’ajoutent, et suggèrent que les coûts peuvent être récupérés en termes de nouveaux abonnés gagnés et de rétention accrue, Netflix est capable de tout faire.. Chambre des cartes C’est un exemple où la société a investi 100 millions de dollars en deux saisons sans même voir un épisode pilote. Et c'est pourquoi, en 2016, Netflix produira plus de contenu original que la plupart des autres diffuseurs depuis plusieurs années..

Cela ne serait pas possible si Netflix n’était pas capable d’être extrêmement fiable pour comprendre et prédire ce que vous aimeriez regarder (ou du moins la plupart des gens). Avant même de vous connaître.

À vous de jouer: trouvez-vous que les recommandations de Netflix correspondent à vos goûts? Sinon, essayez ces codes de recherche secrets de Netflix. 20 codes secrets Netflix garantis pour vous aider à trouver du nouveau contenu. 20 codes secrets de Netflix garantis pour vous aider à trouver du nouveau contenu. Voici notre liste des 20 codes secrets de Netflix garantis pour vous aider à trouver du nouveau contenu. Lire la suite . Et vous sentez-vous à l’aise que Netflix en sache autant sur votre comportement de visionnage, vos goûts et vos dégoûts?

Crédit image: jeune couple de Andrey_Popov via Shutterstock, Server Room de Torkild Retvedt (Flickr)

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