Comment Netflix sait exactement ce que vous voulez regarder

La montée en puissance de Netflix en tant que service de streaming principal au monde n'était pas un hasard. Il était basé sur une recette de données et d'émotions qui signifie que l'entreprise sait toujours ce que vous voulez regarder.

La montée en puissance de Netflix en tant que service de streaming principal au monde n'était pas un hasard.  Il était basé sur une recette de données et d'émotions qui signifie que l'entreprise sait toujours ce que vous voulez regarder.
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La montée en puissance de Netflix en tant que premier service de streaming multimédia au monde n'a pas été un hasard. Il était basé sur une recette complexe de manipulation de données et d'émotion qui signifie que l'entreprise sait ce que vous voulez regarder avant même que vous ne vous connaissiez.

Selon les derniers chiffres trimestriels de Netflix, le service de streaming multimédia enregistre chaque mois près de 2 millions de nouveaux abonnés.

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C'est la sauce secrète des algorithmes, des données volumineuses et de l'instinct de Netflix qui alimente cette croissance inéluctable. C'est cette sauce secrète qui permet à Netflix non seulement de recommander systématiquement le contenu que les utilisateurs aimeront (probablement), mais aussi de financer la création de ce contenu, confiant que ce sera un succès.

Des quantités incroyables de données volumineuses

Il n'est pas surprenant que Big Data joue un rôle important dans la capacité de Netflix à recommander et à financer le bon contenu. Ce qui est surprenant, cependant, c'est le type de données et la quantité de données que Netflix suit chaque fois que vous utilisez le service.

Big Data

Selon le blog officiel de Netflix Tech:

"Chaque fois qu'un membre commence à regarder un film ou un épisode télévisé, une" vue "est créée dans nos systèmes de données et une collection d'événements décrivant cette vue est recueillie."

Dans le cadre de ce processus, Netflix suit votre «historique de visionnement entier tant que [vous] êtes abonné». Le système "rassemble des signaux périodiques dans chaque vue pour déterminer si un membre regarde ou ne regarde toujours pas". Il effectue également le suivi de vos recherches, notes, données de géolocalisation, informations sur votre appareil, comportement de navigation, heure du jour / de la semaine que vous regardez, lorsque vous décidez d'abandonner une émission, de faire une pause et d'avancer rapidement.

Avec des millions d'utilisateurs Netflix diffusant des milliards d'heures de contenu chaque mois, la quantité de données collectées par l'entreprise est déconcertante. Ces données sont massivement importantes pour le succès de l'entreprise.

En 2014, GigaOM paraphrasait Data Scientist Senior Netflix Comment devenir un Data Scientist Comment devenir un Data Scientist La science des données est passée d'un terme nouvellement inventé en 2007 à l'une des disciplines les plus recherchées aujourd'hui. Mais que fait un data scientist? Et comment pouvez-vous percer dans le domaine? Lire la suite, Mohammad Sabah, en disant:

"75% des utilisateurs choisissent des films en fonction des recommandations de l'entreprise, et Netflix veut augmenter encore ce nombre".

Ces données de spectateur sont énormes, et il est impératif de savoir pourquoi le service peut être si addictif. Combiné avec l'énorme quantité de données stockées sur chaque émission, il devient difficile d'être en désaccord avec la théorie de David Carr selon laquelle «Netflix commande du contenu original parce qu'il sait ce que les gens veulent avant qu'ils ne le fassent» .

Algorithmes toujours améliorés

En soi, les données sont peu utiles. Comme Jason Gilbert a écrit; "Le succès de [Netflix] repose sur la capacité de choisir la programmation que ses téléspectateurs apprécient tout en restant rentable."

Netflix

Pour ce faire, Netflix utilise des algorithmes. En tant que directeur de l'ingénierie, Xavier Amatriain, a déclaré à Wired:

"[La société a développé] plusieurs algorithmes, chacun optimisé pour un but différent. Dans un sens large, la plupart de nos algorithmes sont basés sur l'hypothèse que des schémas de visualisation similaires représentent des goûts d'utilisateurs similaires. Nous pouvons utiliser le comportement d'utilisateurs similaires pour inférer vos préférences. "

Cet accent sur les habitudes de visionnage s'avère beaucoup plus fiable que de regarder principalement la note que vous donnez à un spectacle.

Comme les données sur les utilisateurs et le contenu sont introduites dans ces apprentissages automatiques Comment un logiciel intelligent va changer votre vie Comment un logiciel intelligent va changer votre vie Skynet arrive, et il va être incroyablement populaire. De nouvelles technologies de l'IA sont en train d'émerger qui vont changer la façon dont nous vivons, jouons et travaillons. Les algorithmes Read More, les comportements des spectateurs peuvent être assortis à des émissions qui ont certaines similitudes - année de production, distribution, réalisateur, etc. le nombre d'heures de diffusion des médias sur Netflix chaque jour, ces algorithmes fonctionnent clairement. Mais ils sont toujours un travail en cours.

La société exécute constamment un grand nombre de tests A / B (permettant à l'expérience utilisateur et aux changements d'algorithme d'être déployés et testés sur de petits sous-ensembles d'utilisateurs) pour améliorer de manière itérative chacun de ces algorithmes. Selon Amatriain, ces tests «permettent d'essayer des idées radicales ou de tester plusieurs approches en même temps». L'objectif principal est presque toujours d'améliorer «l'engagement des membres (par exemple les heures de jeu) et la rétention».

Instinct

Dans un autre article de Netflix Tech Blog, Xavier Amatriain déclare:

"L'abondance des données sources, des mesures et des expériences associées nous permettent d'exploiter une organisation pilotée par les données. Netflix a intégré cette approche dans sa culture depuis la création de l'entreprise ".

Regarder Netflix

L'idée que des spectacles soient fabriqués et recommandés uniquement à partir de données est quelque peu dérangeante. Mais l'industrie de la télévision s'est toujours fortement appuyée sur les données (souvent sous la forme de groupes de discussion et de numéros de téléspectateurs). Cependant, Netflix va encore plus loin.

Cela étant dit, Joris Evers, le directeur des communications globales de l'entreprise, a voulu apaiser les esprits. Il a dit au New York Times:

«Nous ne sommes pas très impliqués sur le plan créatif ... Nous recrutons les bonnes personnes et nous donnons la liberté et le budget nécessaires pour faire du bon travail. Cela signifie que lorsque Seth Rogen et Kristen Wiig sont annoncés comme invités spéciaux sur les prochains épisodes de Arrested Development, ce n'est pas parce qu'une analyse statistique a demandé à Netflix de le faire. "

En d'autres termes, la valeur des big data et des algorithmes informe la décision de Netflix plutôt que de les dicter. Les idées créatives pour les films à financer, et les spectacles à la licence viendront épais et rapide. Ceux qui se sentent bien seront soumis aux données. S'il semble qu'une section assez importante des utilisateurs de Netflix sera intéressée, et que les décideurs ont l'impression que le spectacle sera un succès, on lui donne un coup de pouce et un gros chèque.

Cette recette semble fonctionner

Ce mélange de données, l'amélioration constante des algorithmes et l'instinct semble fonctionner pour Netflix. Tellement, en fait, que la compagnie a la confiance de financer des séries entières de spectacles avant de sortir un épisode pilote. La plupart des autres radiodiffuseurs travaillent dans le sens inverse.

Netflix HQ

Les producteurs et les réalisateurs peuvent proposer des idées créatives à Netflix. Si le volume de données volumineuses et l'intuition s'accumulent et suggèrent que les coûts peuvent être récupérés en termes de nouveaux abonnés et de rétention accrue, Netflix est capable de faire des all-in. House of Cards est un exemple, où l'entreprise a investi 100 millions de dollars en deux saisons sans même avoir vu un épisode pilote. Et c'est pourquoi Netflix produira en 2016 plus de contenu original que la plupart des autres radiodiffuseurs depuis plusieurs années.

Cela ne serait pas possible si Netflix n'était pas en mesure d'être incroyablement fiable pour comprendre et prédire ce que vous (ou du moins la plupart des gens) aimerais regarder. Avant même de te connaître.

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Crédit d'image: jeune couple par Andrey_Popov via Shutterstock, salle de serveur par Torkild Retvedt (Flickr)

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