Как Netflix использует большие данные, чтобы привлечь людей к своим оригинальным программам

[muskanislam25]

Перед выпуском своих эксклюзивных шоу House of Cards и Arrested Development Netflix принял решение активно продвигать обе программы — вложив миллионы долларов в ТВ, печатную и онлайн-рекламу. Благодаря потрясающему повествованию и мощным маркетинговым кампаниям каждое шоу имело огромный успех.

Но когда Netflix готовился выпустить свой третий оригинальный сериал, Orange is the New Black, они не стали его так же активно продвигать, как его предшественников. Фактически, за исключением нескольких рекламных роликов, они его вообще почти не продвигали.

И все же «Оранжевый — хит сезона» собрал больше база данных номеров просмотров за первую неделю, чем «Карточный домик» и «Замедленное развитие» . 1

У OITNB не было звездной мощи других шоу Netflix; и не было большого импульса перед его выпуском. Так как же, собственно, он был так успешен?

Ответ: большие данные.

Правда в том, что Netflix не нужно было продвигать OITNB, шоу о женщине, которая попадает в тюрьму за преступление, совершенное ею более десяти лет назад. Благодаря глубоким исследованиям аудитории и стратегиям дизайна Netflix, руководители компании знали, что ее пользователи будут смотреть черную комедию независимо от того, слышали ли они о ней где-то еще.



Используя комплексный анализ больших данных , который намного превосходит анализ конкурентов, Netflix может исследовать, что нравится его 30 миллионам подписчиков. Вот некоторые из способов, которыми они разбивают информацию:

Отслеживайте, что происходит в самих фильмах (т. е. сюжет, жанр, развитие персонажей)
Сохраняйте видео в формате JPEG для анализа цвета, тона, пейзажа и любых других визуальных данных, которые могут указывать на то, что нравится пользователям.
Изучите, какие уровни громкости используются для определенных программ.
Обратите внимание, что каждый раз, когда пользователи перематывают, ускоряют и останавливают фильмы,
Анализируйте данные геолокации аудитории
Диаграмма того, какие устройства используются для запуска Netflix
Обращайте внимание на то, в какое время дня и недели смотрятся определенные программы (теперь можно проверить, что пользователи смотрят больше телешоу в течение недели и больше фильмов в течение выходных)
Исследуйте данные социальных сетей и метаданные третьих сторон, таких как Nielsen 1
Кейт Эпштейн из CounterPunch.org объясняет, как можно применить эти данные, на примере сериала «Карточный домик» :

Эта информация долгое время диктовала, какой контент Netflix решает лицензировать и рекомендовать разным зрителям, но «Карточный домик» был первым случаем, когда компания использовала такие данные в творческом процессе производства телешоу. Все началось, когда Netflix заметил, что существует значительное совпадение между кругами зрителей, которые смотрели фильмы с Кевином Спейси и фильмы Дэвида Финчера от начала до конца, и зрителями, которым понравился оригинальный мини-сериал BBC 1990 года «Карточный домик». Подписчикам показывали один из десяти разных трейлеров к сериалу на основе их потребительских профилей. Продюсеры также знали, изучая модели просмотра зрителей, что выпуск всех тринадцати эпизодов одновременно будет способствовать и поощрять запойное поведение, демонстрируемое их целевой аудиторией. Новая стратегия окупилась: десять процентов подписчиков Netflix посмотрели сериал в течение двух недель после его дебюта, а 80% зрителей оценили его как «хороший» или «исключительный».2

Тот же подход использовался в OITNB. До того, как шоу расцвело, исследователи пришли к пониманию, что большой процент пользователей Netflix наслаждался 1) черными комедиями, 2) сюжетами, вращающимися вокруг тюрьмы/преступности, и 3) симпатичной главной героиней. Эти три фактора редко сочетались в одном рецепте, но их смешение, как оказалось, создало фантастическую, уникальную программу.

Но вот ключ к успеху Orange is the New Black : Netflix понял, что примерно 75 процентов его просмотров приходят исключительно из раздела рекомендаций, который отображается в верхней части домашней страницы сайта. Чтобы создать это, аналитики использовали вышеупомянутые данные, чтобы составить чрезвычайно точную систему рекомендаций, не похожую ни на одну другую в отрасли:

нетфликс
Итак, Netflix озарило. Им не нужно было продвигать «Оранжевый — хит сезона» — люди, которым понравится сериал, сами его посмотрят и выберут. Учитывая посыл сериала и вкусы зрителей в отношении телевидения, Netflix знал, что сотни тысяч — возможно, миллионы — людей подсядут.

Итак, как все это применимо к вашему бизнесу? Что ж, это означает, что использование анализа больших данных может быть не только более экономически эффективной альтернативой традиционному маркетингу, но и гораздо более эффективным. Даже если вы хотите сохранить свои рекламные практики, использование анализа данных нового поколения может помочь вам сформировать ваш следующий продукт(ы) так, как это сделал Netflix.