MBA案例分析家：Netflix如何使用数据来挑选电影和

 

MBA案例分析家：Netflix如何使用数据来挑选电影和策划内容？
Netflix 成立于 1997 年，最初是一家订阅邮购 DVD 公司，现已发展成为顶级数字流媒体平台，在全球拥有超过 1.6 亿用户。这家流媒体巨头在过去的二十年里稳步发展，利用其用户数据宝库中的洞察力来个性化内容推荐并为内容管理提供信息。

数字流媒体巨头的崛起
Netflix 的创始人之一马克•鲁道夫 (Marc Rudolph) 表示，一家制作被数亿用户观看的内容的公司有自己的故事——一个始于创建“亚马逊网站”的愿望。

Netflix 的故事
企业家 Marc Randolph 于 1997 年创立了 Netflix。两年后，该公司开始提供在线订阅服务，允许人们从网站上选择电影或电视节目，然后以 DVD 的形式通过邮件发送给个人。在吸引客户参加 100 万美元的竞赛一年后，他们在 2017 年推出了流媒体选项。2010 年，Netflix 推出了仅限流媒体的计划。三年后，他们推出了原创系列《纸牌屋》。到 2016 年，仅限流媒体的计划选项已扩展到 190 个国家和地区。
2019 年，Netflix 拥有 1.67 亿订户、18.7 亿美元的收入和 7,100 名员工。到 2019-20 年，订阅者数量超过了亚马逊 Prime、Hulu 和迪士尼 Plus 订阅者的总和。这也转化为大量观看内容：截至 2020 年 4 月，Netflix 历史上观看次数最多的影片《斯宾塞机密》获得了 8500 万次观看。观看次数第二多的标题 6 Underground 获得了 8300 万次观看。

Netflix 数据如何用于个性化
Netflix 的增长主要归功于其为全球用户提供个性化内容推荐的能力。为此，Netflix 收集数据并使用算法为每位用户打造个人体验。

Netflix 知道什么
Netflix 的一些数据是根据用户自愿提供的信息构建的，例如他们的姓名、地址、电子邮件、付款方式和内容评论。Netflix 本身会自动收集其他形式的数据，例如用于观看 Netflix 的平台、用户的观看历史记录、搜索查询以及观看节目所花费的时间。该公司还从其他来源收集一些数据，例如人口统计数据、基于兴趣的数据和互联网浏览行为。

Netflix 的个性化方法
Netflix 体验的个性化是多方面的。例如，该公司个性化图像、文本描述、标签和预告片。它还考虑在用户浏览时应该向用户显示多少内容，并调整内容封面的大小。此外，它还提供特定于设备观看历史记录的内容推荐。
Netflix 使用四种模式来构建推荐。继续模式鼓励用户继续观看电视节目。发现模式帮助用户找到要观看的新电影。列表模式功能标题用户添加到“我的列表”部分。最后，设置重看模式以使用户能够查看之前观看的标题。

将数据付诸行动
收集数据只是其中的一部分。弄清楚如何使用它来解决问题是一项更具挑战性的任务。Netflix 的数据团队使用特定的流程、工具和技术从其数据宝库中获得洞察力。

典型数据项目的结构
数据项目的第一步涉及定义成功。这是通过了解业务和目标以及就需要衡量什么以及成功的衡量标准提出关键问题来完成的。下一步是创建一个技术计划，将业务目标转化为数据问题，使用数据工具和现有技术解决数据问题，同时关注数据科学的最新研究。第三步是通过使用 SQL 和 Python 等工具以及电子表格与利益相关者共享结果来创建概念证明。最后一步是开发一个生产模型，该模型将代码模块化以实现可重复性并提高算法效率。

数据驱动的职业
得益于热衷于深入研究数据的个人的帮助，Netflix 已经发展到今天的规模。

计算机和信息研究科学家
计算机和信息研究科学家通过开发理论和模型来解决计算问题，协助科学家和工程师解决计算问题以及开发和改进软件系统。该职位至少需要硕士学位，2018 年的年薪中位数为 118,370 美元。

数据工程师
数据工程师开发技术解决方案以改善数据使用和数据访问，开发计算机算法并将其转换为原型代码，并为用户创建报告、仪表板和工具。该职位至少需要学士学位，2018 年的年薪中位数约为 92,000 美元。

确保数据分析职业
数据分析职业的薪酬非常高——无论是在财务方面还是在整体职业满意度方面。商业分析项目的毕业生可以期待一个竞争激烈的就业市场，为成功的公司（如 Netflix）工作提供令人兴奋的机会。

 

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