Netflix是如何用大数据捧火《纸牌屋》的
在美国电视行业,没有什么是确定的。也许你有找齐了金牌导演、实力演员和时下流行的题材剧本,结果依然熄了。任一门生意中,能够预见未来都是可怕的,Netflix 在纸牌屋一战中可能已经接近这个水准。
作为世界上最大的在线影片租恁服务商,Netflix 几乎比所有人都清楚大家喜欢看什么。它已经知道用户很喜欢 Fincher(社交网络、七宗罪的导演),也知道 Spacey 主演的片子表现都不错,还知道英剧版的《纸牌屋》很受欢迎,三者的交集表明,值得在这件事上赌一把。
Netflix 在美国有 2700 万订阅用户,在全世界则有 3300 万,它比谁都清楚大家喜欢看什么样的电影和电视。有研究表明每天的高峰时段网络下载量都是出自 Netflix 的流媒体服务,去年人们在网上看流媒体视频的时间比看实体 DVD 的时间还多。每天用户在 Netflix 上产生 3000 万多个行为,比如你暂停、回放或者快进时都会产生一个行为,Netflix 的订阅用户每天还会给出 400 万个评分,还会有 300 万次搜索请求,询问剧集播放时间和设备。
《纸牌屋》的成功得益于 Netflix 海量的用户数据积累和分析,也有人认为挖掘和分析只能告诉你观众以前喜欢什么,没法告诉你观众未来会喜欢什么,有哪个算法能预测到《南方公园》这类黑马影片的成功呢?
在具体创意方面,Netflix 还是依靠人而不是算法的。招到合适的人,给他们足够的自由和预算,然后就 OK 了。Netflix 的下一部原创剧“Arrested Development”请来的两位嘉宾演员,就不是算法决定的。
的挖掘越来越多的渗透到生活的方方面面,从奥巴马竞选团队利用数据分析筹款,到成功预测 2012 年 50 个州选举结果的 Nate Silver,最近微软研究院也称成功预测了大部分奥斯卡奖项。在不久的将来,挖掘获得的结果也许比一个行业老手的直觉判断更准确,那会是一个什么样的时代呢?
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