storyfit數據分析系列-電影開發解讀的應用

實際來看 StoryFit,一間專門服務電影、戲劇的科技公司,如何利用數據分析與改善 

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小狐狸

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前言

串流公司如Amazon、Hulu、Netflix 採集並追蹤任何有關用戶的資訊,從地點和瀏覽器偏好,到行為及注意力廣度。媒體公司則擁有豐富的內容,各種型態的媒體吸引觀眾投入。藉由數據分析,這些資訊流變為促成轉化的藍圖。   

串流服務正使用他們的巨量數據和資源增強演算法,並利用數據發展原創內容及重新包裝授權內容。  

〈紙牌屋〉的誕生

Netflix於1997年以宅配DVD訂閱服務起家。十年之後,它成為最早透過網路提供高品質、高需求串流內容的企業之一。不到五年,Netflix 躍入實際製片的競技場,製作熱門影集《紙牌屋》。以凱文.史貝西和羅蘋.萊特主演的政治驚悚劇徹底改變了觀眾過去從敘事媒體得到的體驗,也改變了觀眾的期待。   

《紙牌屋》的產生來自 Netflix 分析大量的用戶數據及內容。利用機器學習和人工智慧,Netflix 從數據中找出對顧客有意義的模式。   

Netflix 在使用者體驗的每一階段都利用了數據,從內容發展和購買,到使用者介面和參與度。諸如自動播放、跳過簡介、Netflix 推薦等特色,皆由演算法而來。    

〈紙牌屋〉誕生前的秘密:數據收集

然而在成為製作人之前,Netflix 得先將好萊塢及獨立製作的最佳內容帶給用戶,才能建立忠實觀眾群。這些影片的授權費用高昂,Netflix 必須精打細算。

因此他們依靠數據。

Netflix 向你推薦的影片基於「因為你看過」,但這些推薦影片你通常都連聽都沒聽過。這些影片通常授權價格低廉,但依數據分析,這些影片通常和用戶喜愛的影片相似。

Netflix 也利用網頁抓取來追蹤哪些電影或電視節目遭線上盜版,找出最常見的演員、導演、故事類型及節目型態,以決定採購策略。   

許多人並未察覺,演算法擷取用戶與 Netflix 的所有互動細節:一名用戶看到的預告片及封面圖片,其實根據他的收視(包括他看過的和中止的)和評價記錄(延伸閱讀:)   

提出疑問,透過數據分析來檢驗

Netflix 獲得91項艾美獎提名,而用戶的續約率也達到傳統訂閱服務的三倍之多。  

Netflix 透過提出疑問、找出數據來驅動革命性的體驗和創新。

例如:「有些用戶是不是對特定類型的封面特別感興趣?如果是,是不是該因此調整他們的推薦?」   

Netflix的成功,部分可能源自其核心使命,依循簡單得不可置信的三項信條:   

數據對所有人必須可及、容易發掘、容易處理 

無論你的資料組是大是小,只要將它視覺化,便能使它容易解釋 

花愈多時間找出數據,這項數據的價值便愈低   

任何公司都能受益於這些原則。只要使用對的工具,內容產業也能使用數據分析來獲取成功。   

小結:影音串流平台的優勢

為了獲取具顯著統計意義的、準確的預測成果,迴歸模式是必要的關鍵。迴歸模式仰賴種類繁多、純淨、高品質的巨量數據。奠基於網路的影音串流平台,因為用戶自然留下豐富的數據,使他們得以掌握用戶的細微偏好。

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