Cómo netflix sabe exactamente lo que quiere ver

El ascenso de Netflix a ser servicio de transmisión multimedia primaria del mundo no fue una casualidad. Se basa en una receta compleja de manipulación de datos y emoción que significa que la empresa sabe lo que quiere ver incluso antes de que usted se conoce.

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

La razón de este crecimiento incesante (si usted cree que eso es bueno o malo) va más allá de tener un cómodo y servicio a un precio razonable vender. Que va más allá de su presupuesto de marketing y estrategias de mamut. Y ciertamente va más allá de Netflix lejos de ser completa biblioteca.¿Por qué usted debe ser feliz a pagar más por Netflix¿Por qué usted debe ser feliz a pagar más por NetflixCada vez que Netflix aumenta sus precios, millones de usuarios compulsivos de observación se resisten a la posibilidad de pagar un par de dólares más. Pero esto es tonto, porque Netflix es una ganga absoluta.Lee mas

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Es ingrediente secreto de Netflix de algoritmos, datos grandes, y el instinto que alimentan este crecimiento imparable. Es esta salsa secreta que permite a Netflix no sólo consistentemente recomendar el contenido que los usuarios (probable) el amor, sino también para financiar la creación de ese contenido, confía en que será se un éxito.

Las cantidades increíbles de datos grandes

No es de extrañar que los grandes datos juega un papel importante en la capacidad de Netflix para recomendar y financiar el contenido correcto. Lo que es sorprendente, sin embargo, es el tipo de datos y la cantidad de datos que Netflix sigue cada vez que utilice el servicio.

De acuerdo con el blog oficial de Netflix Tech:

“Cada vez que un miembro empieza a ver una película o episodio de TV, una‘vista` se crea en nuestros sistemas de datos y se recoge una colección de eventos que describen ese punto de vista.”

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Como parte de este proceso, Netflix sigue su “toda la historia de visión durante el tiempo que [que] está suscrito”. El sistema “reúne señales periódicas a lo largo de cada vista para determinar si un miembro está o no está todavía mirando”. También realiza un seguimiento de tus búsquedas, notas, datos de localización geográfica, información del dispositivo, el comportamiento de navegación, hora del día / semana que está viendo, cuando se decida a la zanja de un espectáculo, para hacer una pausa, y para avanzar rápidamente.

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

En 2014 GigaOM parafraseó Superior de Netflix Científico de datos, Mohammad Sabah, diciendo:Cómo convertirse en un científico de datosCómo convertirse en un científico de datosla ciencia de datos ha pasado de un término de nuevo cuño en 2007 a ser uno de los más buscados después de las disciplinas en la actualidad. Pero ¿qué hace un científico de datos? Y ¿cómo se puede entrar en el campo?Lee mas

“75 por ciento de los usuarios seleccionar las películas basadas en las recomendaciones de la compañía, y Netflix quiere que este número sea aún mayor.”

Estos datos espectador es enorme, y es imperativo por qué el servicio puede ser tan adictiva. En combinación con la amplia gama de datos almacenados sobre cada muestra, se hace difícil no estar de acuerdo con la teoría de David Carr que “Netflix está encargando contenido original, ya sabe lo que la gente quiere antes de que hagan” (El subrayado es mío).

Cada vez mejores algoritmos

Por su parte, los datos son de poca utilidad. Como Jason Gilbert wrote- “éxito [de Netflix] se basa en lo bien que es capaz de elegir la programación que sus espectadores como sin dejar de ser rentable”.

Para ello, utiliza algoritmos de Netflix. Como Director de Ingeniería, Xavier Amatriain, 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 los patrones de visualización similares representan los gustos de usuario similares. Podemos utilizar el comportamiento de los usuarios similares para inferir sus preferencias “.

Este enfoque en patrones de visualización está resultando mucho más fiable que busca principalmente en la calificación le das a un espectáculo.

Como datos de los usuarios y contenido se introducen en estos aprendizaje automático algoritmos, los comportamientos de visualización pueden ser emparejados con espectáculos que tienen ciertas similitudes - año de fabricación, fundición, director, etc. Como podemos ver en el número de horas de los medios de comunicación que se transmite en Netflix cada día, estos algoritmos están trabajando con claridad. Pero son siempre un trabajo en progreso.Cómo Intelligent Software va a cambiar su vidaCómo Intelligent Software va a cambiar su vidaSkynet viene, y que va a ser muy popular. Las nuevas tecnologías de la IA están surgiendo que la voluntad posibilidad de que la forma en que vivimos, el juego y el trabajo,Lee mas

La compañía está funcionando constantemente un gran número de pruebas A / B (que permite la experiencia del usuario y el algoritmo de cambios que se extenderá y probados en pequeños subconjuntos de usuarios) para mejorar iterativamente cada uno de esos algoritmos. De acuerdo con Amatriain estas pruebas “vamos a tratar las ideas radicales o poner a prueba muchos enfoques al mismo tiempo”. El objetivo principal es casi siempre para mejorar la “participación de los miembros (por ejemplo, hora de juego) y retención”.

Instinto

En otro Netflix Tech Blog post, Xavier Amatriain afirma:

“La abundancia de datos de origen, medidas y experimentos asociados nos permiten operar una organización basada en los datos. Netflix ha incorporado este enfoque en su cultura desde que la compañía fue fundada”.

La idea de espectáculos que se fabrica y se recomendados en base solamente en los datos es algo preocupante. Pero la industria de la televisión siempre ha basado en gran medida en los datos (a menudo en forma de grupos de enfoque y los números del espectador). Sin embargo, Netflix está tomando esto un poco más allá.

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

“No nos involucramos súper-en la parte creativa ... Contratamos a las personas adecuadas y damos la libertad y el presupuesto para hacer un buen trabajo. Eso significa que cuando Seth Rogen y Kristen Wiig se anuncian como invitados especiales en próximos episodios de Arrested Development no se debe a un análisis estadístico dijo Netflix para hacerlo “.

En otras palabras, el valor de grandes volúmenes de datos y algoritmos informa la decisión de Netflix en lugar de ellas dicta. Ideas creativas para las películas de financiar, y espectáculos a la licencia vendrán de espesor y rápido. Los que sensación bueno, va a ser sometido a los datos. Si parece como si una sección suficientemente grande de usuarios de Netflix estará interesado, y la primera impresión que toman las decisiones dice que el espectáculo será un éxito, que se le da un pulgar hacia arriba y un gran cheque.

Esta receta parece funcionar

Esta mezcla de datos, la mejora continua de los algoritmos, y el instinto parece estar funcionando para Netflix. Tanto es así, de hecho, que la empresa tiene la confianza para financiar toda serie de espectáculos antes de la liberación de un episodio piloto. La mayoría de las otras emisoras funcionan de la manera opuesta.

Los productores y directores pueden proponer ideas creativas para Netflix. Si los grandes datos y la sensación de la tripa se suman, y sugieren que los costos pueden ser recuperados en términos de nuevos suscriptores obtenidos y el aumento de la retención, Netflix es capaz de ir all-in. 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 2016 verá Netflix producir más contenido original que la mayoría de las emisoras pueden hacer en varios años.

Esto no sería posible si Netflix no era capaz de ser desconcertante fiable a comprender y predecir lo que usted (o al menos la mayoría de la gente) le encantaría ver. Antes de que incluso conoce a sí mismo.

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