Come Netflix usa le analisi per selezionare i film, creare contenuti e prendere decisioni multimilionarie

Nel 2006 Netflix ha annunciato il Netflix Prize, un concorso per la creazione di un algoritmo che avrebbe “migliorato sostanzialmente la precisione delle previsioni su quanto a qualcuno piacerà un film in base alle sue preferenze cinematografiche”. Ci fu un vincitore, che migliorò l’algoritmo del 10%. Tuttavia, Netflix non ha mai implementato l’algoritmo, dicendo:

“Abbiamo valutato alcuni dei nuovi metodi offline, ma i guadagni di precisione aggiuntivi che abbiamo misurato non sembravano giustificare lo sforzo ingegneristico necessario per portarli in un ambiente di produzione.”

Ma Netflix non ha evitato tutti gli sforzi di algoritmi e dati.

A chi non è esperto, può sembrare che l’analisi di Netflix arrivi solo fino alle visualizzazioni. Potrebbero anche pensare che lo show House of Cards sia stato scelto perché Netflix “pensava che agli abbonati potesse piacere”. Ma la verità è molto, molto più profonda. Lo show da 100 milioni di dollari non è stato approvato solo perché sembrava una buona trama. La decisione si è basata su una serie di fattori e apparentemente quasi interamente sui dati.

La realtà è che Netflix è un’azienda guidata dai dati. Dire che Netflix sceglie nuovi contenuti in base a “chiunque possa ottenere una licenza” è un’affermazione molto sottile e vaga. Netflix ha bisogno delle licenze degli studios, ma non sceglie film e spettacoli televisivi a caso.

Continua a leggere per saperne di più sul futuro della programmazione televisiva e su come l’analitica sta aiutando Netflix a diventare un’azienda e un servizio migliori.

Analitica a Netflix

Il compito principale dell’analitica è quello di aiutare le aziende a ottenere informazioni sui loro clienti. Poi, le aziende possono ottimizzare il loro marketing e fornire un prodotto migliore. (Senza l’analitica, le aziende sono all’oscuro dei loro clienti.) L’analitica fornisce alle aziende i dati quantitativi di cui hanno bisogno per prendere decisioni migliori e più informate e migliorare i loro servizi.

Come usa l’analitica Netflix?

“Ci sono 33 milioni di versioni diverse di Netflix.”

– Joris Evers, direttore delle comunicazioni globali

A luglio 2018, Netflix ha 130 milioni di abbonati in streaming in tutto il mondo. Avere questa grande base di utenti permette a Netflix di raccogliere un’enorme quantità di dati. Con questi dati, Netflix può prendere decisioni migliori e in definitiva rendere gli utenti più felici con il loro servizio.

Le reti televisive tradizionali non hanno questi tipi di privilegi nelle loro trasmissioni. I rating sono solo approssimazioni, l’approvazione di un pilota si basa sulla tradizione e l’intuizione. Netflix ha il vantaggio, perché essendo una società internet permette a Netflix di conoscere bene i propri clienti, non solo avere una “persona” o “idea” di come sia il loro cliente medio. Guardiamo un esempio.

Se stai guardando una serie come Arrested Development, Netflix è in grado di vedere (su larga scala) il “tasso di completamento” (per mancanza di un termine migliore) degli utenti. Per esempio, la gente di Netflix potrebbe chiedersi “Quanti utenti che hanno iniziato Arrested Development (dalla stagione 1) lo hanno finito alla fine della stagione 3?” Poi ottengono una risposta. Diciamo che è il 70%.

Poi si chiedono “Dov’era il punto di interruzione comune per gli utenti? Cosa ha fatto il restante 30% degli utenti? Quanto è stato grande il ‘time gap’ tra quando i consumatori hanno guardato un episodio e quando hanno guardato il successivo? Abbiamo bisogno di avere una buona idea del coinvolgimento complessivo di questo show”.

Allora raccolgono questi dati e vedono le tendenze degli utenti per capire il coinvolgimento a un livello profondo. Se Netflix ha visto che il 70% degli utenti ha guardato tutte le stagioni disponibili di uno show cancellato, questo può suscitare un certo interesse nel far ripartire Arrested Development. Sanno che c’è una buona possibilità che gli utenti guardino la nuova stagione.

Ma i dati vanno più in profondità di così. Ecco uno sguardo ad alcuni degli “eventi” che Netflix traccia:

  • Quando metti in pausa, riavvolgi o vai avanti veloce
  • Quale giorno guardi i contenuti (Netflix ha scoperto che le persone guardano i programmi TV durante la settimana e i film durante il fine settimana.)
  • La data in cui guardi
  • A che ora guardi i contenuti
  • Dove guardi (codice postale)
  • Quale dispositivo usi per guardare (Ti piace usare il tuo tablet per i programmi TV e il tuo Roku per i film? Le persone accedono di più alla funzione Just for Kids sui loro iPad, ecc.)
  • Quando si mette in pausa e si lascia il contenuto (e se mai si torna indietro)
  • Le valutazioni date (circa 4 milioni al giorno)
  • Le ricerche (circa 3 milioni al giorno)
  • Il comportamento di navigazione e scorrimento
  • Netflix guarda anche i dati all’interno dei film. Prendono vari “screen shot” per osservare le caratteristiche “in the moment”. Netflix ha confermato di sapere quando iniziano i titoli di coda; ma c’è molto di più di questo. Alcuni hanno pensato che queste caratteristiche possano essere il volume, i colori e lo scenario che aiutano Netflix a scoprire cosa piace agli utenti.

Perché Netflix vuole sapere quando scorrono i titoli di coda? Probabilmente vogliono vedere cosa fanno gli utenti dopo. Lasciano l’app o tornano a navigare? Notate come Netflix ora offre raccomandazioni di film (hanno algoritmi di personalizzazione che mirano a prevedere accuratamente ciò che gli utenti guarderanno dopo) subito dopo l’inizio dei titoli di coda (o, per i programmi televisivi, riproducono automaticamente l’episodio successivo).

Perché se gli utenti lasciano l’app dopo aver visto uno spettacolo, ciò può significare che sono più propensi a cancellare. Permettetemi di spiegare:

Attraverso le loro analisi, Netflix può sapere quanti contenuti gli utenti devono guardare per essere meno propensi a cancellare. Per esempio, forse sanno: “Se riusciamo a far sì che ogni utente guardi almeno 15 ore di contenuti ogni mese, ha il 75% di probabilità in meno di cancellarsi. Se scendono sotto le 5 ore, c’è il 95% di possibilità che si cancellino.”

Quindi, ora che hanno questi dati, possono chiedersi “Come possiamo aiutare gli utenti a guardare almeno 15 ore di contenuti al mese? Un’idea: abilitare il post-play, che riproduce automaticamente l’episodio successivo di una serie TV a meno che l’utente non scelga di non farlo. Per i film, mostrare suggerimenti di film (basati sulla valutazione del film appena visto) subito dopo i titoli di coda e permettere agli utenti di premere play proprio da quella schermata. Netflix può aggiungere questa funzione alle sue applicazioni web e mobili e, di nuovo, attraverso l’analitica, vedere i risultati.

Questa è solo una teoria di come Netflix è arrivata alla decisione di implementare il post-play e un esempio di come l’analitica può aiutare Netflix a prendere decisioni. Non ho informazioni interne.

Quindi tutti questi dati e la grande base di utenti permettono a Netflix di vedere rapidamente le tendenze e formulare opinioni. Più tardi, approfondiremo i fattori che hanno fatto sì che House of Cards fosse approvato.

L’algoritmo di raccomandazione

Come parte del processo di on-boarding, Netflix chiede ai nuovi utenti di valutare il loro interesse per i generi di film e di valutare i film che hanno già visto. Perché lo fanno subito? Perché aiutare gli utenti a scoprire nuovi film e spettacoli televisivi che gli piaceranno è parte integrante del successo di Netflix.

Se le persone finiscono i film che vogliono vedere e non hanno modo di trovarne di nuovi, si cancelleranno. È importante che Netflix si concentri molto per assicurarsi di avere un algoritmo accurato per questo, piuttosto che far sì che gli utenti si affidino a fonti esterne per trovare nuovi film.

L’algoritmo di raccomandazione è accurato e di successo?

Siccome il 75% dell’attività degli spettatori si basa su questi suggerimenti, direi che funziona abbastanza bene per loro.

Ma ora che più utenti stanno passando allo streaming, ciò che effettivamente guardano è più importante delle valutazioni. Quando era DVD-by-mail, gli utenti di Netflix dovevano aspettare, e la valutazione era un “processo di pensiero”. Gli ingegneri di Netflix Xavier Amatriain e Carlos Gomez-Uribe spiegano:

Amatriain:

“Quando eravamo un’azienda di DVD-by-mail e le persone ci davano una valutazione, esprimevano un processo mentale. Aggiungevi qualcosa alla tua coda perché volevi guardarlo qualche giorno dopo; c’era un costo nella tua decisione e una ricompensa ritardata. Con lo streaming istantaneo, inizi a giocare a qualcosa, non ti piace, cambi semplicemente. Gli utenti non percepiscono realmente il beneficio di dare un feedback esplicito, quindi investono meno sforzo.”

Gomez-Uribe:

“I test hanno dimostrato che le valutazioni previste non sono effettivamente super-utili, mentre ciò che stai effettivamente giocando lo è. Stiamo passando dal concentrarci esclusivamente sui rating e sulle previsioni di rating a dipendere da un ecosistema più complesso di algoritmi.”

Come possiamo vedere, l’algoritmo si sta evolvendo. Ci sono interi team (Netflix ha più di 800 sviluppatori in totale) che ci lavorano. Non è statico perché il comportamento degli utenti e il prodotto Netflix stanno cambiando.

Per una descrizione più approfondita dell’algoritmo, guarda questo post scritto dalle persone che lo progettano e ci lavorano.

Il nuovo sistema di valutazione Thumbs Up/Down

Nell’aprile 2017, Netflix ha debuttato un nuovo sistema di valutazione. In precedenza, gli utenti valutavano i film e gli spettacoli televisivi su 1-5 stelle. Ma dopo che i loro team di prodotto hanno eseguito alcuni test, hanno scoperto che un nuovo e più semplice test “pollice su-pollice giù” ha battuto il sistema di valutazione originale basato sulle stelle. Nella loro lettera agli azionisti del Q1 2017, Netflix ha scritto:

Come sempre, il nostro team di prodotto ha decine di test in corso nella ricerca infinita di una sempre maggiore soddisfazione dei membri. Un test che ha vinto definitivamente l’anno scorso e che ora è stato esteso a tutti i membri è il nostro nuovo modello di feedback “pollice su pollice giù”, che sostituisce il modello a 5 stelle che abbiamo avuto dai nostri giorni di DVD. La quantità di utilizzo che otteniamo con questo nuovo approccio è più del doppio delle valutazioni. Con questo ulteriore input personale, saremo in grado di migliorare la personalizzazione, rendendo la tua schermata frontale su Netflix ancora più rilevante.

Come i Big Data hanno influito su House of Cards

Nel 2011 Netflix ha preso una delle più grandi decisioni che abbia mai preso. Non si trattava di qualcosa di materiale, ma piuttosto di contenuti. Hanno superato l’offerta dei principali canali televisivi come HBO e AMC per guadagnare i diritti per una versione statunitense di House of Cards, dando loro 2 stagioni con 13 episodi in ogni stagione.

Al costo di 4-6 milioni di dollari a episodio, questo prezzo di 2 stagioni è di oltre 100 milioni di dollari. Netflix ha indubbiamente fatto altri grossi investimenti prima (centri di spedizione, spese postali, ecc.), ma niente del genere sul lato dei contenuti. Allora perché hanno fatto una scommessa così grande, e come ha influito l’analitica nella decisione? Entriamo nel merito.

Pre-Green-light

Prima di dare il via libera a House of Cards, Netflix sapeva:

  • Molti utenti hanno guardato il film diretto da David Fincher The Social Network dall’inizio alla fine.
  • La versione inglese di “House of Cards” è stata ben vista.
  • Chi ha guardato la versione britannica “House of Cards” ha guardato anche i film di Kevin Spacey e/o i film diretti da David Fincher.

Ognuno di questi 3 fattori sinergici doveva contenere un certo volume di utenti. Altrimenti, House of Cards potrebbe appartenere a un’altra rete in questo momento. Netflix aveva un sacco di utenti in tutti e 3 i fattori.

Questa combinazione di fattori ha avuto molto peso nella decisione di Netflix di fare l’investimento di 100 milioni di dollari per creare una versione statunitense di House of Cards. Jonathan Friedland, Chief Communications Officer, dice: “Poiché abbiamo un rapporto diretto con i consumatori, sappiamo cosa piace guardare alla gente e questo ci aiuta a capire quanto grande sarà l’interesse per un dato show. Ci ha dato una certa fiducia che potremmo trovare un pubblico per uno spettacolo come House of Cards.”

In un’intervista con Gigaom, Steve Swasey, VP delle comunicazioni aziendali, si espande:

“Abbiamo un alto grado di fiducia in base al regista, il produttore e le stelle…. Non dobbiamo spendere milioni per far sì che la gente si sintonizzi. Attraverso i nostri algoritmi, possiamo determinare chi potrebbe essere interessato a Kevin Spacey o al dramma politico e dire loro ‘Potresti voler guardare questo.'”

Swasey dice che non sono solo il cast e il regista a prevedere se lo spettacolo sarà un successo. “Possiamo guardare i dati dei consumatori e vedere qual è l’attrattiva per il regista, per le star e per drammi simili”, dice. Aggiungete questo al fatto che la versione britannica di House of Cards è stata una scelta popolare di DVD per gli abbonati. La combinazione di questi fattori (e la popolarità dei thriller politici) fa sembrare una decisione facile da prendere per Netflix. L’unica domanda era quanto erano disposti a investire. Entreremo nei primi numeri del ROI un po’ più tardi.

Dopo la luce verde

Ora che Netflix ha fatto un investimento di 100 milioni di dollari, è in parte responsabile della sua promozione. E con i dati che hanno, possono fare un “trailer personalizzato” per ogni tipo di membro di Netflix, non un trailer “taglia unica”. Lasciatemi spiegare…

Prima dell’uscita di un film o del debutto di uno show televisivo, di solito vengono fatti uno o pochi trailer e selezionate alcune anteprime. Netflix ha fatto 10 tagli diversi del trailer di House of Cards, ognuno orientato verso un pubblico diverso. Il trailer che hai visto era basato sul tuo precedente comportamento di visione. Se hai guardato molti film con Kevin Spacey, hai visto un trailer con lui. Chi ha visto molti film con protagoniste donne ha visto un trailer con le donne dello show. E i fan di David Fincher hanno visto un trailer con il suo tocco.

Ora che la prima stagione è iniziata, diamo un’occhiata ad alcune delle prime metriche. Queste non determineranno immediatamente se l’investimento di House of Cards può essere considerato di successo, ma piuttosto la traiettoria su cui si trova.

Quale pensi sia il tasso medio di successo per i nuovi show televisivi? In altre parole, se una rete televisiva dà il via libera a un nuovo show televisivo, quali sono le possibilità che sia redditizio o che non venga cancellato dopo un paio di stagioni?

La tua ipotesi?

La risposta è il 35%, in media.

Quando una rete dà il via libera a uno show, c’è un 35% di possibilità che abbia successo e un 65% che venga cancellato. Al momento di questo scritto, Netflix ha 7 show televisivi, di cui 5 sono stati rinnovati per un’altra stagione. Se questo tasso può continuare per anni, la percentuale di successo di Netflix sarà di circa il 70%.

Perché dunque Netflix rinnova gli show ad un tasso più alto rispetto alle reti televisive convenzionali? Sono i dati a fare la differenza? Il tasso di successo è legittimo o non si può paragonare una rete televisiva su Internet alle reti televisive convenzionali?

House of Cards è stato un successo? Ha portato 2 milioni di nuovi abbonati negli Stati Uniti nel primo trimestre del 2013, con un aumento del 7% rispetto al trimestre precedente. Ha anche portato 1 milione di nuovi abbonati da altre parti del mondo. Secondo The Atlantic Wire, questi 3 milioni di abbonati hanno quasi ripagato Netflix del costo di House of Cards.

E che dire degli attuali abbonati? Avere House of Cards li rende meno propensi a cancellare il loro abbonamento?

Sì, per l’86% di loro.

Un sondaggio ha mostrato che l’86% degli abbonati è meno propenso a cancellare a causa di House of Cards, ma solo se Netflix rimane al prezzo di 7,99 dollari. Mentre questo può sembrare impressionante, si dovrebbe prendere questo sondaggio con un grano di sale. Come sottolinea l’autore:

“La dimensione del campione è piccola. Solo 346 dei 1.229 consumatori statunitensi intervistati il 12-13 febbraio 2013 sono clienti di Netflix, anche se altri 223 sono classificati come non abbonati che hanno accesso a un abbonamento Netflix. Circa il 10% degli abbonati e di coloro che hanno accesso a Netflix hanno visto almeno un episodio di House Of Cards nei primi 12 giorni dopo la sua disponibilità. La persona media che si è sintonizzata ha guardato sei episodi in quel periodo, ma il 19,4% li ha guardati tutti e 13.”

Quello che si può dire con certezza è che House of Cards dà a tutti gli abbonati a Netflix un motivo in meno per cancellarsi. Quanto grande o piccolo sia il motivo è arbitrario.

Orange is the New Black

Weeds era uno show piuttosto popolare su Showtime. È stato anche in streaming su Netflix per un po’ di tempo ed è stato uno dei loro spettacoli più visti, secondo la loro sezione “Popular on Netflix”. Così, quando la creatrice Jenji Kohan ha avuto l’idea di un nuovo show televisivo, Netflix sapeva di dover intervenire. Essere in grado di ottenere una serie con la popolarità e la qualità di Weeds sarebbe stato un grande successo, specialmente in una linea accanto a House of Cards. I primi dati mostrano che Orange is the New Black sta avendo più successo di Arrested Development e persino di House of Cards.

Nella prossima sezione faremo un passo indietro e guarderemo il quadro generale di come l’analitica sta aiutando Netflix.

Come Netflix decide i film da concedere in licenza

A questo punto, probabilmente si può intuire che Netflix non sceglie alla cieca i film da trasmettere. Ottenere le licenze per i film dagli studios è costoso, quindi Netflix usa i dati per aiutarsi a decidere. C’è solo un numero limitato di film da concedere in licenza. Per esempio, una nuova uscita popolare potrebbe non essere disponibile immediatamente, ma un anno dopo potrebbe esserlo. C’è un vasto numero di film disponibili per Netflix tra cui scegliere, ma non tutti i film disponibili. Quindi Netflix deve trovare quelli che piaceranno di più ai suoi utenti.

Come dice John Ciancutti, ex VP di Product Engineering (ora a Facebook):

“Netflix cerca il contenuto più efficiente. Efficiente significa qui contenuto che otterrà la massima felicità per ogni dollaro speso. Ci sono varie metriche complicate utilizzate, ma ciò che intendono misurare è la felicità dei membri di Netflix. Quanto salirebbe se Netflix licenziasse, per esempio, Mad Men contro Sons of Anarchy?”

Jenny McCabe, direttore delle relazioni globali con i media, la mette in un altro modo:

“Cerchiamo quei titoli che offrono il maggior numero di spettatori rispetto al costo della licenza. Questo significa anche che rinunceremo o sceglieremo di non rinnovare alcuni titoli che non sono abbastanza visti in relazione al loro costo.

Utilizziamo sempre la nostra conoscenza approfondita (aka analisi e dati) su ciò che i nostri membri amano guardare per decidere cosa è disponibile su Netflix….Se continuate a guardare, continueremo ad aggiungere più di ciò che amate.”

Ci siamo… L’ultima frase dice tutto. Hanno bisogno di sapere cosa guarda la gente e cosa piace alla gente per decidere i nuovi titoli. Se nessuno guardasse nulla, sarebbero al buio. Ora potete vedere che la loro analitica è di grande aiuto nel decidere quali film e show televisivi selezionare. Non sono, come ha detto McCabe, un “ampio distributore”, forse affermando una differenziazione da Hulu.

A un piano tariffario di 7,99 dollari al mese per membro, Netflix non può permettersi di aggiungere ogni successo al botteghino. Devono essere intelligenti nelle loro decisioni e trarre pieno vantaggio dalle loro analisi. Essere efficienti nei costi e rendere felici gli utenti è un’abilità che è centrale per il successo di Netflix. Usiamo un esempio di come potrebbero combinare l’economia intelligente con la massimizzazione della felicità degli utenti.

Il Cavaliere Oscuro è stato un film straordinariamente popolare, con un incasso di oltre 1 miliardo di dollari al box office. Netflix sapeva che i suoi utenti si sarebbero divertiti se lo avessero visto in streaming, ma lo studio voleva un prezzo molto alto. Netflix poteva pagare i diritti per trasmetterlo in streaming per qualche mese, oppure poteva ottenere altri 6 film di qualità che sapevano che sarebbero piaciuti agli utenti. Quindi cosa fanno? Cosa porta la più alta felicità per dollaro?

In altre parole, invece di ottenere Il cavaliere oscuro, potrebbero ottenere altri film con gli stessi attori e lo stesso regista. Potrebbero aggiungere Memento (diretto da Christopher Nolan), Brokeback Mountain e A Knight’s Tale (con Heath Ledger), Thank You for Smoking (con Aaron Eckhart), Stranger than Fiction (con Maggie Gyllenhaal) e The Machinist (con Christian Bale) per (o quasi) il prezzo di una licenza del Cavaliere Oscuro. Quale strada scegliereste?

Ancora una volta, questa è solo un’ipotesi, ma è probabilmente sicuro dire che questa è una situazione comune a Netflix. Guardiamo un altro esempio.

Parks and Recreation è popolare per Netflix e ha buone metriche (la gente guarda l’intero show, ri-guarda alcuni episodi e spesso riavvolge alcune parti). Uno degli attori è Adam Scott (forse alcuni utenti riavvolgono le scene con lui), e hanno la possibilità di aggiungere alcuni film con lui a basso costo. Lo fanno? Al momento in cui scrivo, lo fanno. Ci sono 7 film di Adam Scott disponibili per lo streaming istantaneo, uno dei quali è un film indipendente dove lui è un personaggio principale.

Insieme a queste tattiche, Netflix studia anche i siti di pirateria per aiutarli a decidere quali contenuti acquistare. Una serie che hanno preso come risultato è Prison Break, che è stato pesantemente piratato.

Usa le analisi in modo direzionale

Quando gli è stato chiesto di nominare le 3 cose che ha imparato da Reed Hastings, il co-fondatore di Netflix Mitch Lowe ha detto di concentrarsi, analizzare e versare denaro nelle cose che funzionano meglio.

Quando parla delle analisi, dice:

“Mi ha insegnato come usare le analisi per prendere decisioni. Ho sempre pensato che avessi bisogno di una risposta chiara prima di prendere una decisione e la cosa che mi ha insegnato è che devi usare gli analitici in modo direzionale… e non preoccuparti mai se sono sicuri al 100%. Quando gli si chiede di fare un esempio, Lowe dice:

“Non riuscivamo a capire quale fosse il nucleo demografico dei nostri utenti (erano i primi anni 2000) e così passavamo un sacco di tempo a fare sondaggi tra i nostri clienti per capire se rientravano nel gruppo 18-24 anni, 24-35, ecc. E i numeri erano dappertutto. Ma se si fa una media, è chiaro che i nostri clienti hanno un reddito più alto, sono più anziani e più istruiti. Ma c’erano ancora grossi segmenti di persone più giovani e ho detto: “Ascolta, segui quello che ti dice la direzione dei nostri clienti”. E ha davvero dato i suoi frutti. Quando abbiamo iniziato a prendere di mira i luoghi in cui i clienti con quel profilo demografico si ritrovavano, e questo è arrivato ai nostri fastidiosi annunci pop-up con cui eravamo soliti inondare il web. Ora, facciamo un passo indietro, guardiamo il quadro generale e vediamo l’aspirante obiettivo di Netflix.

L’obiettivo di Netflix di diventare la HBO della Internet TV

I dati e le analisi di Netflix sono una grande risorsa per loro. Li aiuta a costruire un servizio migliore per gli utenti e a diventare un’azienda più efficiente in termini di costi, riducendo gli sprechi ed evitando “colpi al buio”.

Nelle loro stesse parole, Netflix vuole “diventare HBO più velocemente di quanto HBO possa diventare Netflix”. Stanno aggiungendo spettacoli ad un ritmo rapido, con l’obiettivo di aggiungere almeno 5 nuovi spettacoli all’anno secondo Ted Sarandos, Chief Content Officer. A febbraio 2013, aveva a disposizione 6 miliardi di dollari per scegliere i contenuti per lo streaming di Netflix. Questi soldi vanno a pagare i diritti di licenza dalle compagnie via cavo e dagli studios, ma 300 milioni di dollari sono per contenuti originali, secondo GQ.

Alcuni di questi contenuti originali non saranno solo show televisivi, ma anche documentari esclusivi e speciali di stand-up comedy. Il comico Aziz Ansari farà debuttare il suo speciale di stand-up, Buried Alive, su Netflix. Il debutto è previsto per il 1° novembre. E il 14 ottobre, Netflix farà debuttare un altro speciale di stand-up e una serie di documentari del comico Russell Peters. Se siete interessati, Wikipedia ha una grande pagina che elenca tutta la programmazione attuale e futura di Netflix.

HBO ha una sfilza di contenuti originali in aggiunta alla loro licenza di film comunemente non su reti come TNT, TBS, USA, AMC, ecc. Nell’aprile 2013, HBO ha presentato in anteprima la standup Oh My God di Louis CK. Chiaramente il modello HBO ha avuto successo per Time Warner, il suo proprietario.

A partire da aprile 2013, è stato stimato che Netflix ha superato HBO in abbonati. Questo significa che hanno raggiunto il loro obiettivo di “diventare HBO più velocemente di quanto HBO possa diventare Netflix.”

Netflix, come HBO, non ha intenzione di essere alla fine un distributore di soli contenuti originali. Il CEO Reed Hastings ha detto: “Se facciamo bene il nostro lavoro, c’è sempre un motivo per essere un membro di Netflix sul lato originale, oltre al lato delle licenze.”

In conclusione…

Ora vedi come Netflix prende decisioni informate basate sui dati. Chiaramente, i dati non possono prendere tutte le decisioni; ci sono alcune situazioni in cui l’intuizione deve prendere il sopravvento. Per esempio, i dati non potevano prevedere che uno show come Breaking Bad sarebbe stato un successo. Il creatore era un ex scrittore di X-Files, e i drammi sono 50/50. In questi casi, le decisioni si basano pesantemente sulle persone e sul team dietro l’idea dello show. Se Netflix può fare uno show di successo come questo (uno con pochi o nessun dato) è ancora da vedere.

Quello che l’analitica e i dati possono fare è darti una visione in modo da poter gestire un business migliore e offrire un prodotto superiore. Le persone con i dati hanno un vantaggio rispetto a quelle che si basano sull’intuizione o su “ciò che sembra giusto”.

Hai dei dati che ti aiutano a prendere decisioni? Se no, Netflix fornisce un buon motivo per cui dovreste farlo.

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