ネットフリックスがアナリティクスツールをどのように使用するか?概要[2020]
顧客サービスデスクが改善を行うためにクライアントや見込み客からのフィードバックを求めているように、Webベースの企業は、顧客に連絡を取るために必要な分析ツールを必要としています。 私はブロガーとして、分析ツールとコメントセクションのクッキーとデータの形で分析ツールを利用して、コンテンツを改善します。アナリティクスは、顧客に優しい情報に基づいた意思決定を行い、購読者を維持するのに役立ちます。 まあ、私について十分! Netflixは顧客ベースのサービスであり、加入者を獲得して維持するには、利用可能なデータと分析ツールを適切に活用する必要があります。 この記事では、Netflixがアナリティクスとデータを使用してビジネスの流れを助ける方
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分析ツールを使用する理由
誰も十分に強く打ち負かすことができるようには見えないという事実は、分析ツールの重要性です。私にとって、分析ツールは、有害な意思決定と貴重な意思決定の違いを生み出す手助けとなります。
Web ページまたは Web サイトをお持ちの場合は、訪問者と購読者が必ずご利用いただけます。彼らはそれらを維持するためにあなたの意思決定プロセスで重要な役割を果たすことを意図しています。
彼らの意見や好みが考慮されている場合、訪問者は加入者と加入者をファンにすることができます。
分析の利点を理解し、それを使用することは、今日Netflixを非常に人気のあるものにしています。ネットフリックスとは別に、多くの企業が分析を使用し、顧客の親しみやすさと満足度の高さを達成しています。
適切な分析ツールを使用すると、次の利点を得ることができます。
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最高のパフォーマンスを発揮するコンテンツを把握する
この要因はブレーナーではありません!最も多く表示されたコンテンツを追跡できる場合は、同様のコンテンツを作成できます。あなたの広告としてそれを使用することができます、それはあなたのページの紹介と、より多くすることができます。
分析ツールを使用すると、長いアンケートを作成することなく、どのコンテンツが最も繁栄するのかをすぐに把握できます。
訪問者があなたを見つける方法を見ることができます
サイトの訪問者は常にさまざまなソースから来ています。広告、アフィリエイトリンク、サブスクリプションなどを通じて来る人もいます。
訪問者がどこから来たのかを明確に把握することで、どこで経費を出し、どこでコストを削減できるかを知ることができます。
あなたは尋ねることができますか、それはフィードバックフォームの重要性ではないですか?私はあなたが記入したすべてのフィードバックフォームを思い出し、それがどれほどストレスであるかを考え、中途半端な返事をしてほしい。
分析ツールを使用すると、長いフォームを作成し、購読者や顧客に記入させる手間をかけずに、このデータを簡単に見ることができます。
アナリティクスは、あなたの訪問者が誰であるかを知るのに役立ちます
社会全体が人のかなりのばらつきを持っています。この多様性は、あなたのウェブページを訪れる人々があなたや異なる年齢層とまったく異なる文化から来る可能性があることを意味します。
運が良ければ、Netflixのようなすべての人口統計から視聴者を得ることができます。それが起こるとき、あなたは彼らの価値観、年齢範囲、性的指向e.t.c.に注意する必要があります。
アナリティクスは、Netflixがこれらの要因に基づいて映画のおすすめを宣伝するのに役立ち、またあなたを助けることができます。
分析ツールを使用すると、ユーザーが Cookie を受け入れると、ユーザーが使用するデバイスの知識を得て、サイトを最適化してデバイスに簡単にアクセスできます。
コンバージョンの追跡
Netflixと同様に、アナリティクスツールでコンバージョンを追跡し、これらのコンバージョンに基づいてアクションを実行できます。
コンバージョン トラッキングは、ユーザーがページに費やす時間、ユーザーがページを離れた場合や、ページが離れた場合に、そのページを移動するタイミング、最初に何がページを引き付けたかなどを分析するのに役立ちます。
この分析は、Netflixが次に何をプレイし、何をライセンスするのかを推奨するのに役立ちます。ビジネスの場合、投稿するコンテンツの違いが考えられる場合があります。
分析ツールには多くの利点がありますが、トピック専用の記事に保存します。
ネットフリックスの分析ツール:ビッグデータ
Netflixは、顧客維持率が高いため、世界中で最も価値のあるメディア企業の1つです。また、Netflixのオリジナルが注目を集めていることは秘密ではありません。
Netflixは、単独の分析ツールを使用していることを明確に述べたことがありませんが、ビッグデータ技術と分析で利用可能なすべてのデータを利用して顧客とのパターンを発見していると確信しています。
まず、ビッグデータとは何ですか?
ビッグデータ技術は、従来のデータ処理ソフトウェアでは処理できない複雑な大規模データセットから情報を分析、抽出、処理できるソフトウェアユーティリティツールです。
一言で言えば、ビッグデータ技術はビッグデータを整理します。ビッグ データ テクノロジには、運用ビッグ データ テクノロジと分析ビッグ データ テクノロジの 2 つの主要な種類があります。
ネットフリックスはプレスト、エラスティックサーチ、アパッチカフカを使用しています。
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ネットフリックスがアナリティクスを使用する方法
分析を使用する他の企業と同様に、Netflixは分析を使用して顧客の好みに関する洞察を得て、より良い製品配信のためにデータを最適化します。分析により、Netflixは情報に基づいて意思決定を行い、サービスを改善するために必要な定量的データを取得できます。
ニューヨークタイムズによると、Netflixは世界中で最大1億8,280万人の加入者を抱えています。
これらの加入者は、世界のすべての大陸の190カ国で配布されています。この大規模な顧客基盤を持つことは、映画を置く必要性を高め、テレビは顧客を幸せに保つために各地域に固有の番組を表示します。
ユーザーの膨大な人口のために、Netflixは多くのデータにアクセスでき、このデータを使用すると、顧客が長期的に満足していることを保証できます。データアクセスの最も重要な部分は、インターネットベースの企業であるため、情報に対するオープンな実践的なアクセス権を持っているという事実です。
Netflixのアナリティクスの使用例は、シリーズを見ると、各ユーザーが各テレビ番組とどこまで進むかを観察することです。彼らは次のような質問をします。
- エピソードを開始したユーザーの数はいくつですか?
- 彼らは皆最後まで見ましたか?
- それを完了しなかった人のために、彼らが停止する一般的な場所がありましたか?
- 彼らは次に何を見ましたか?
- 次のエピソードを見る間隔はどのくらいでしたか?
質問ごとの割合に応じて、テレビ番組が継続する価値があるかどうかを確認します。しかし、これ以上に、Netflixは以下の「イベント」を追跡しています。
- ユーザーの一時停止、巻き戻し、早送り
- Netflixのご希望の日-特定の平日または週末
- 場所(特に郵便番号)、あなたが見る日付と時間
- 映画、シリーズ、各アカウントユーザーに使用するデバイス(子供向け、通常のアカウント、その他のプロファイル)
- あなたが一時停止して去るとき、あなたが戻ってきた場合、またはいつ
- 検索、閲覧、スクロール、および評価
- 映画の風景
- クレジットが転がり始めると、その後見るもの(これが自動的にシリーズの次のエピソードを再生するか、映画の推薦を与える理由です)
推奨事項のアルゴリズム
Netflixアカウントに登録する際には、視聴した特定の映画ジャンルや映画への関心を評価するよう求められます。この情報は、新しいユーザーが好きなものを見るのに役立ちますので、NetflixはNetflixを長い間見続けることができます。
このアルゴリズムの背後にある主なPRの動きは、一度見るべき新しいショーを見つけることができないと、サブスクリプションをキャンセルする可能性が高いということです。したがって、Netflixは、他のウェブサイトにユーザーを失うことを避けるために、アルゴリズムの正確さを確保する必要があります。アルゴリズムの詳細については、ここをチェックしてください。
また、標準の5つ星評価システムとは対照的に、親指の上下評価システムを使用します。親指評価システムは、製品チームがこのシステムの簡易使用を確認したため、2017年4月に開始されました。以下は、Netflixがアルゴリズムに基づいて権利を得たショーの例です。
カードの家
Netflixは2011年に米国版「ハウス・オブ・カード」の権利を獲得しました。カードの家の権利を購入する際にNetflixが考慮に入れた要因のいくつかは次のとおりです。
- 多くのユーザーがデビッド・フィンチャー監督の映画を最初から最後まで完成させた
- イギリス版「ハウス・オブ・カード」が好評
- イギリス版を見た人々はまた、デビッド・フィンチャーとケビン・スペイシー映画が監督した映画を見ました。
ザ・グリーンライト
これらの3つの要因を合わせると、Netflixユーザーの人口が多く占めていました。そうでなければ、「カードの家」は別の家を持っていたでしょう。
コーポレート・コミュニケーションズの副社長であるスティーブ・スワシーに基づいて、ショーの成功はキャストやディレクターに完全に基づいているのではなく、ジャンル、キャストメンバーとスター、監督、および同様の映画の消費者の好みに基づいています。
Swaseyが共有する事実に関しては、彼らが投資する「もし」という問題ではなく、「カードの家」にどれだけ投資する意思があるかという問題でした。彼らは喜んで1億ドルを入れた。
グリーンライトの後
「ハウス・オブ・カード」に何百万ドルも費やした後、Netflixはショーの宣伝の一部を担当するようになりました。データとユーザー指向のNetflixは、パーソナライズされた予告編を作成することに決めました。
通常、すべてのショーはいくつかの予告編を持っていますが、映画やショーを見るために興味があるわけではありません。Netflixが行ったことは、視聴者の視聴履歴に基づいて、異なる視聴者向けに異なるバージョンの予告編を作成することでした。
だから、女性をテーマにした映画を見れば、女性が取り上げられた部分が表示されます。ケビン・スペイシーの映画が好きなら、彼を中心とした予告編が見えます。
「ハウス・オブ・カード」の最初のシーズンは、その成功を確認しませんでしたが、それが進んでいた道でした。すべてのテレビ番組では、成功する確率は35%、成功しない確率は75%です。
「ハウス・オブ・カード」がNetflixに載っていたとき、彼らはより多くの加入者を持ち、それのためにサブスクリプションをキャンセルしなかった人もいました。
ライセンス決定
ストリーミングと同様に、Netflixは単にライセンスする映画を選ぶだけではありません。映画のライセンスは高価であり、新しくリリースされたすべての映画のライセンスを取得することはできません。
また、ショーを視聴する顧客数に基づいて、この決定に分析を適用します。つまり、あなたが愛する番組を見れば見るほど、連続性と関連コンテンツの表示の可能性が高くなります。
ライセンスを取得する映画の選択の魅力的な要因は、著作権侵害サイトの研究です。
分析を利用するその他の主要企業
Netflixとは別に、多くの企業が分析ツールを使用してリーチを向上させ、顧客満足度を向上しています。
分析を使用する会社やサイトから除外されるわけではありません。ウェブページを持っている人が使用する最も一般的な分析ツールは、Google アナリティクスです。
また、Google の分析を利用してコンテンツを改善しています。分析ツールを使用する他の主要企業には、次のようなものがあります。
- ユーバー
- Airbnb
- Spotify
- マイクロソフト
- インテル
- バークレイズ
- ドミノピザ
- インフォーカス
- Yahoo
- アマゾン
- Oracle
- シスコ
- バンクオブアメリカ
- Ebay
- ベライゾンワイヤレス
- ペイパル
- ビジネスインサイダー
当然のことながら、リストは続きます!
リストの長さは、分析ツールの大きな利点が大きく原因です。
結論を出すために
私の記事に基づいて、Netflixはアナリティクスを使用して、何を表示するか、パーソナライズされた映画の予告編、画面ごとに推奨するもの、ライセンスを取得するものなどを決定しています。
Netflixにとって、アナリティクスは顧客を満足させ、経済的な側面を維持するためのゲームチェンジャーです。
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