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Netflix是如何利用大数据打造爆款神剧的?

2020-07-13 08:31站长之家

好莱坞传奇编剧家威廉·戈德曼(William Goldman)曾经说过,在好莱坞,现在没有,将来也不会有人能够预测是什么原因能够让一部电影能够叫座。

Netflix首席执行官里德·哈斯廷斯(Reed Hastings)决定证明戈德曼是错的。他创立了一项业务,用来预测哪些电影会让观众目不转睛的看着。大量的数据为Netflix的“推荐引擎”提供了保障,并影响该公司加倍投入的电影。

自 1997 年成立以来,Netflix已经成为科技巨头,其流媒体创新改变了用户观看、支付和谈论娱乐的方式。

这家流媒体平台大肆的向国际扩张,同时创造了世界上最引人注目的内容,并获得了创纪录的股价回报(目前,Netflix的股票市值超过 2000 亿美元,超过迪斯尼)。

在这篇文章中,将介绍Netflix公司巨大增长背后的三个驱动因素,以及我们可以从中学到的营销经验。

Netflix 大数据 爆款神剧

一、数据驱动的个性化

Netflix著名的推荐算法决定了75%用户的观看内容。换句话说,四分之三的用户看的视频都是来自Netflix推荐的内容。

甚至每一部向用户推荐的电影作品都有特定的风格:Netflix为每个目标用户优化了艺术作品,以突出电影中与他们最相关的方面。从封面来判断一本书(或电影)总是很困难的,但至少现在的封面是个性化的。

数据科学家是Netflix在了解客户行为并利用它来推动转化率、忠诚度和利润方面的秘密武器。正如Netflix的全球传播总监所说,这就是为什么,“Netflix有 3300 万个不同版本。”

经验:与粉丝的互动越多越好。无论用户访问的是网站还是参加网站活动,每一次互动都会留下一点点数据。如果你能把这些收集起来,并把它们拼凑成一张完美的粉丝画像,那就能打造出无缝的个性化体验。

二、经过严格的实验和测试

2017 年 4 月,Netflix推出了新的评分系统。以前,用户会给电影和节目打1- 5 星。但在Netflix产品团队进行了一些测试后,他们发现了一种新的、更简单的“赞成/反对”评级系统,该系统始终击败了原来的星型评分系统。

Netflix在 2017 年第一季度致股东的信中写道:

“一如既往,我们产品团队进行了几十个测试,追求更高的成员满意度。去年有一项测试取得了决定性的胜利,现在已经向所有会员推出了新的'赞成/反对'反馈模式,取代了原有的五星模式。通过这种方式,评分系统的使用次数多出了两倍多。”

事实上,在成为默认用户体验之前,Netflix的每一个产品变化都要经过严格的测试过程。甚至与许多新标题相关的封面图片都经过了A/B测试,有时会使得该标题的浏览量增加20%到30%。

这种结果说明了为什么Netflix如此注重A/B测试。通过创建一种以数据为驱动的文化,他们确保产品的变化是由实际数据驱动的,而不是由Netflix员工主观想法决定的。

Netflix甚至将这种数据驱动的方法应用到内容本身。他们的Netflix原创作品是基于观众的行为和经验数据推出的。

这种基于“大数据”创作内容的方法非常成功,与电视行业相比(只有35%的节目在第一季后会继续拍续集),Netflix有93%原创作品会续拍剧集。

《纸牌屋》是Netflix做法成功的证明

从历史上看,一个剧集从开拍到试播需要跨越重重障碍,并根据历史评级和“直觉”做出决定。不可避免的是,由于收视率低、影评差,数百部电视剧在开播几周内就被取消。

由于无法获得有关观众行为的准确数据,高管们经常做出与市场需求不符的错误预测。就开发和营销而言,这些错误信息系列的成本高得令人难以置信——通常需要几个月甚至几年的时间——出版商为此付出了巨大的代价。

由于Netflix对全球数百万用户的观看习惯已经有着深刻的了解,他们打破了制作新电视剧和电影的传统流程,只要看看当下人们在看什么,以及他们是怎么看的,这些数据可以帮助作出更为客观有效的决策,而不需要“不靠谱”的直觉。

Netflix实质通过这种方式,就已经在一个艺术被创作之前就量化了它的受欢迎程度。

以屡获殊荣的《纸牌屋》为例。这部耗资 1 亿美元的电视剧并不仅仅因为剧情不错而获得了绿灯。这个决定是基于许多变量,几乎完全依赖于数据。

利用在其平台上收集的综合数据,Netflix确定,在其 3300 万用户中,有相当大比例的用户从开始到结束都在观看大卫·芬奇(David Fincher)导演的电影《社交网络》(The Social Network),而凯文·史派西(Kevin Spacey)主演的电影在观众中总是很受欢迎的。

此外,Netflix的数据显示,其平台上的英国版《纸牌屋》在美国大获成功。看过英国版《纸牌屋》的人也看过史派西或芬奇导演的其他电影。

根据这些数据,Netflix得出的结论是,这部由广受欢迎的演员凯文·史派西和导演大卫·芬奇导演的电视剧在英国已经大获成功,那么对于美国观众来说,也将会获得成功。

事实证明,他们是对的。

《纸牌屋》一炮而红。六年后,尽管主演凯文·史派西的名声不佳,但这部剧仍然在 45 万多IMDb评论中获得8. 7 分(满分 10 分)的评分,与《绝命毒师》和《权力的游戏》等大片并列。

注:《纸牌屋》的成功并非偶然。Netflix的其他原创电影,如《女子监狱》、《怪奇物语》等,都采用了类似的基于大数据的流程,获得了好评。

三、让用户参与故事制作

2018 年,Netflix发布了一集《黑镜》,观众可以选择结局。这种可以让用户选择剧情走向的方法可能会带来一种全新的参与度。

想象一下,如果你最喜欢的电视剧有多个结局,那么你的“追剧”会变得多么刺激。

一些观众几乎肯定想要发现一个故事的所有结局,并花费数小时探索不同的故事线。正如很多人在做测试时,得到一个测试结果后,就会想着再做一次测试来看看其他结果如何。

然而,Netflix的好处还不止于此。例如,如果观众看了很多遍《怪奇物语》,大多数人选择了第三个结局,那么在开发新节目和原创内容时,这些选择是值得考虑的。正如你所看到的,这种参与打开了一个充满机会的全新世界。

下一步是什么?

再加上体育直播,互动故事,甚至云游戏(Netflix仍然拥有世界上规模最大和压缩技术最好的公司),无数的可能性就会涌现出来。

当然,竞争即将来临。在迪士尼宣布推出Disney+的当天,Netflix的股价下跌了4.5%。由于每个人都在争夺这些宝贵的流媒体资源,这个市场变得越来越拥挤。谁能笑到最后,还有位可知。

注:文章编译自medium,原文标题《How Netflix Uses Big Data to Build Mountains of Money》。

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