Como a Netflix usa o Big Data?!

Atualizado: 24 de Jul de 2018


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

Não é só a quantidade de dados analisados que dá a eles 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 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. Depois de fazer a transição para o serviço de streaming atual, muito mais dados ficaram disponíveis para análise.


A Netflix sabe do que gostamos:

A capacidade que a Netflix tem de reunir insights é vital para o seu sucesso. Quanto mais rápido a plataforma consegue fazer as recomendações aos usuários, do que assistir, melhor a a experiência na plataforma. 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. Estes números foram tão importantes para a companhia que em 2006 foi lançada uma competição, onde o grupo que criasse o melhor algoritmo que fosse capaz de prever como um cliente iria ranquear um filme, baseado nas suas classificações anteriores, iria ganhar 1 milhão de dólares.


A Netflix tem até uma lista de filmes tão assustadores que os usuários não são capazes terminar de assisti-los. 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.


De acordo com a sua lista, aqui temos o TOP 10 dos filmes que são muito assustadores para se acabar de assistir:


Cabin Fever (2016)

Carnage Park (2016)

México Bárbaro (2014)

Piranha (2010)

Raw (2016)

Teeth (2007)

The Conjuring (2013)

The Human Centipede 2: Full Sequence (2011)

The Void (2016)

Jeruzalem (2015)



Outros insights que a Netflix tem com os dados:

A Netflix afirma que a análise dos dados, baseada nos algoritmos, os ajuda a manter os clientes e já os fez poupar mais de 1 bilhão de dólares por ano com a captação de novos usuários. Muitos desses algoritmos estão preocupados com o comportamento de visualização, que inclui se partes de programas forem reassistidos, se os créditos foram vistos ou pulados, 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. 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.


A Netflix usa Big Data para monitorar continuamente e fazer ajustes na qualidade da experiência do usuário. 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.


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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