Cómo Netflix sabe exactamente lo que quieres ver

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 implacable (ya sea que creas que es bueno o malo) va más allá de tener un servicio conveniente y de precio razonable Por qué debería estar feliz de pagar más por Netflix Por qué debería estar feliz de pagar más por Netflix Cada vez que Netflix aumenta su precios, millones de usuarios que miran compulsivamente se resisten a la posibilidad de pagar un par de dólares más. Pero esto es tonto, porque Netflix es un robo absoluto. vender. Va más allá de su gigantesco presupuesto y estrategias de marketing. Y sin duda va más allá de las 5 formas lejanas de Netflix de buscar Netflix, Hulu, Amazon y más de una vez 5 formas de buscar Netflix, Hulu, Amazon y más de una vez Si todavía le cuesta 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 ... 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 los grandes datos desempeñen 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 usa el servicio.

De acuerdo con el blog oficial de Netflix Tech:

“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 tus “historial de visualización completo durante el tiempo que [usted] esté suscrito”. El sistema “reúne señales periódicas en cada vista para determinar si un miembro todavía está o no mirando”. También rastrea sus búsquedas, clasificaciones, 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 parafraseó al Científico de Datos Senior de Netflix Cómo convertirse en un Científico de Datos Cómo convertirse en un Científico de Datos La ciencia de datos ha pasado de ser un nuevo término 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? Mohammad Sabah, diciendo:

“El 75 por ciento de los usuarios seleccionan películas según las recomendaciones de la compañía, y Netflix quiere aumentar aún más ese número.”

Los datos de este visor son enormes, y es imperativo 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 de 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 escribió Jason Gilbert; “El éxito de [Netflix] se basa en qué tan bien puede elegir la programación que les gusta a sus espectadores mientras sigue siendo rentable.”

Para hacer esto, Netflix usa algoritmos. Como director de ingeniería, Xavier Amatriain, le dijo a Wired:

“[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 usar 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 espectáculo.

Como datos sobre usuarios y El contenido inteligente se introduce en este aprendizaje automático Cómo el software inteligente va a cambiar tu vida Cómo el software inteligente va a cambiar tu vida Skynet llegará, y será increíblemente popular. Están surgiendo nuevas tecnologías de IA que cambiarán la forma en que vivimos, jugamos y trabajamos, los algoritmos y los comportamientos del espectador se pueden combinar con programas que tienen ciertas similitudes: año de producción, reparto, director, etc. Como podemos ver en el número 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 (permitiendo que la experiencia del usuario y los cambios de algoritmos se implementen y prueben en pequeños subconjuntos de usuarios) para mejorar iterativamente cada uno de esos algoritmos. Según Amatriain, estas pruebas “intentemos ideas radicales o probamos muchos enfoques al mismo tiempo”. El objetivo principal es casi siempre mejorar “participación de los miembros (por ejemplo, horas de juego) y retención”.

Instinto

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

“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 dijo a Netflix que lo hiciera.”

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 usuarios de Netflix estará interesada, y el instinto de los tomadores de decisiones dice que el programa será un éxito, se le da un pulgar hacia arriba 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 las otras emisoras trabajan de manera opuesta.

Los productores y directores pueden presentar ideas creativas a Netflix. Si el big data y la sensación interior se suman, y sugieren que los costos pueden recuperarse en términos de nuevos suscriptores ganados y una mayor retención, Netflix puede ir con todo incluido. 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.

A ti: ¿crees que las recomendaciones de Netflix se adaptan a tus gustos? De lo contrario, pruebe estos códigos de búsqueda secretos de Netflix 20 códigos secretos de Netflix garantizados para ayudarlo a encontrar contenido nuevo 20 códigos secretos de Netflix garantizados para ayudarlo a encontrar contenido nuevo Aquí está nuestra lista de los 20 códigos secretos de Netflix garantizados para ayudarlo a encontrar contenido nuevo. . ¿Y se siente cómodo con que Netflix sepa tanto sobre su comportamiento visual, lo que le gusta y lo que no le gusta??

Crédito de la imagen: pareja joven por Andrey_Popov a través de Shutterstock, Server Room por Torkild Retvedt (Flickr)