Caso netflix

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Business & Mgmt

Published on February 17, 2014

Author: dataminingperu1

Source: slideshare.net

Caso Netflix Analítica en Películas y Series de Televisión

¿Que es Netflix? • • • • • Netflix es un servicio de Video por Suscripción por una cuota mensual. Servicio de streaming de películas y series de televisión. Netflix tiene más de 40 Millones de Suscriptores a nivel mundial. www.netflix.com La compañía es un referente en el uso de Big Data para la toma de decisiones. 2

¿Que Data Recoge Netflix? 1. 2. Pausas, Retroceso, adelantos, etc. Contenido: Series, Películas, Documentales, Infantiles, etc. 3. Fecha de la Vista 4. Hora de la Vista 5. Ubicación Geográfica 6. Dispositivo de Uso 7. Rating 8. Busquedas 9. Explorador 10. Scrolling 3

¿Cómo utilizan la data? ¿Cuántos usuarios terminan de ver las 3 primeras temporadas? 70% de usuarios llegan a completar las tres primeras temporadas. ¿Qué sucede con el resto de usuarios? 4

Algoritmo de Recomendación • • • • • ¿Qué es lo próximo que le gustaría ver al usuario? 75% de la actividad de los usuarios se debe al algoritmo de recomendación. Netflix emplea más de 800 desarrolladores. El algoritmo evoluciona de acuerdo a los nuevos productos y el comportamiento de los usuarios. Resultados: Menor número de usuarios que cancelan su suscripción 5

Similaridad • • • • Identifica las películas o series que pueden tener contenido similar. Utiliza información de la metadata de la película, rating, data de visualizaciones. Se puede utilizar estos conceptos en otros modelos. Se puede utilizar en diferentes contextos: – Cuando el usuario realiza una búsqueda de un titulo. – Cuando decide añadir títulos a la cola. – Listas personalizadas. 6

House of Cards 7

House of Cards • En 2011 Netflix tomó la decisión más importante de su historia. Producir o no una Nueva serie Televisiva: House of Cards. • La propuesta inicial eran Dos temporadas de 13 capítulos por cada una con un costo aproximado de 4 Millones de dólares por capítulo. Más de 100 millones de Dolares en inversión. Tenemos un alto grado de confianza en [House of Cards] basado en el director, el productor y las estrellas .... No tenemos que gastar millones para que la gente sintonice en esto. A través de nuestros algoritmos, podemos determinar a quienes podía interesarle Kevin Spacey o un drama político y decirles: «Es posible que desee ver esto» 8

House of Cards • Se realizaron 10 diferentes trailers para promocionar la película. Cada una para un público diferente. – Usuarios que anteriormente habían visto muchos films de Kevin Spacey se le mostraba el trailer con el actor como protagonista. – Usuarios que anteriormente habían visto films con mujeres como protagonistas. Se mencionaba a mujeres dentro de la serie. – Etc. http://www.youtube.com/watch?v=ULwUzF1q5w4 - Official http://www.youtube.com/watch?v=HsN0Ze9Vwso - Levantar el Velo http://www.youtube.com/watch?v=Vx_LwDiXeJE - Dolor 9

House of Cards • Atrajo más de 2 millones de nuevos suscriptores. • Redujo el ratio de cancelación en 86% • Sólo el 35% de las series que se producen en TV continúan otra temporada. Para el caso de Netflix el 70% de sus series continúan. http://blog.kissmetrics.com/how-netflix-uses-analytics/ 10

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