Работа с данными в любой сфере

Кейс: Netflix

Сериал «Карточный домик», выпущенный развлекательной компанией Netflix, впервые доказал индустрии, насколько сильны могут быть данные не только в том, что касается охвата нужной аудитории определенными разновидностями контента, но и в управлении фактическим производством контента.

Сериал – политическая драма – выпуска 2013 г. был первой проверкой того, как данные могут быть применены в производстве хитов. В преддверии создания «Карточного домика» Netflix собирала данные о своих пользователях. Полученные сведения о зрительских привычках позволили Netflix группировать свой видеоконтент в разнообразные и даже удивительные категории. Интерфейс скрывал от пользователей эти категории, но тем не менее они были использованы компанией, чтобы представить нужный фильм нужной аудитории.

Когда информация об этих подкатегориях появилась в интернете несколько лет назад, люди были ошеломлены. Чтобы вы могли получить представление о том, насколько точно действовала Netflix, вот некоторые варианты подкатегорий: «Захватывающие фильмы ужасов 1980-х», «Хорошее образование и воспитание с участием героев “Маппет-шоу”», «Драмы шоу-бизнеса», «Глуповатая независимая сатира», «Откровенные фильмы о реальной жизни», «Умные фильмы о заграничных войнах», «Бросающие в дрожь триллеры» и «Признанные критиками мрачные фильмы-экранизации». Таковы весьма специфические предпочтения зрителей. Но Netflix нашла значительную аудиторию для каждой из этих категорий и для многих других.

В конце концов исследователи данных в Netflix начали видеть совпадения в зрительских моделях их аудитории. Оказалось, что существует значительное число подписчиков Netflix, которые наслаждались и работой Кевина Спейси, и серьезными политическими драмами. Остальное – перезапуск оригинального «Карточного домика» 1990-х гг. с Кевином Спейси в главной роли – это история (или это данные?).

Оседлав волну успеха

Netflix оказалась права, высоко оценив возможности данных: сериал «Карточный домик» был отмечен наградами и получил высокие оценки критиков. Поэтому неудивительно, что многие конкуренты Netflix попытались скопировать эту выигрышную модель. Хейделин де Понтевес, предприниматель в области данных и мой бизнес-партнер, работал на конкурента Netflix в целях создания подобной системы.

«Мы знали, что у Netflix уже есть мощная система рекомендаций, и поэтому от нас как разработчиков баз данных и операционных систем требовалось не создать то же самое для нашей компании, а найти, где можно добиться разницы. Мы поняли, что для разработки действительно интересной системы нам нужно сделать больше чем просто инструмент для рекомендаций фильмов, соответствующих определенным демографическим сегментам. Мы также хотели создать алгоритм, позволяющий предлагать фильмы, которые могли бы вывести пользователей из их зоны комфорта, но в то же время доставить им удовольствие. Мы действительно стремились к тому, чтобы появился некий элемент неожиданности».

(Де Понтевес, 2017 г.)