كيف تزيد Netflix من تفاعل العملاء باستخدام البيانات الضخمة
أصبحت البيانات سلعة ثمينة للشركات في جميع القطاعات. Netflix، عملاق البث المباشر الذي يضم أكثر من 100 مليون مشترك، أتقن فن تسخير البيانات الضخمة لتعزيز تجربة المستخدم، وتحسين إنشاء المحتوى، ودفع نمو الأعمال. يستكشف هذا المقال كيفية استخدام Netflix للبيانات الضخمة وما يمكن أن يتعلمه المسوقون من نهجهم.
ما هي البيانات الضخمة؟
قبل الخوض في استراتيجيات Netflix، من المهم أن نفهم ما هي البيانات الضخمة. البيانات الكبيرة يشير إلى مجموعات بيانات كبيرة للغاية يمكن تحليلها حسابيًا للكشف عن الأنماط والاتجاهات والارتباطات، خاصة فيما يتعلق بالسلوك البشري والتفاعلات. تميز الخصائص الثلاثة مجموعات البيانات هذه: الحجم (كمية البيانات)، والسرعة (السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات ومعالجتها)، والتنوع (الأنواع المختلفة من البيانات).
كيف تجمع Netflix البيانات الضخمة
تقوم Netflix بجمع مجموعة واسعة من البيانات السلوكية من مستخدميها، بما في ذلك:
- التقييمات الممنوحة للأفلام والعروض
- استعلامات البحث
- عرض التواريخ والأوقات
- الأجهزة المستخدمة للمشاهدة
- إجراءات الإيقاف المؤقت والترجيع والتقديم السريع
- ما إذا تم تخطي الاعتمادات
- عرض الأنماط عبر الأجهزة المختلفة
تمنح هذه الثروة من المعلومات Netflix رؤى عميقة حول تفضيلات المستخدم وسلوكه.
كيف تستخدم Netflix البيانات الضخمة
- إنشاء المحتوى واكتسابه: يجسد نهج Netflix القائم على البيانات في إنشاء المحتوى قرارها باستثمار 100 مليون دولار فيه بيت من ورق. ومن خلال تحليل بيانات المشاهدين، كانت Netflix واثقة من أن العرض سيجذب محبي المسلسل البريطاني الأصلي وأولئك الذين استمتعوا بأعمال المخرج ديفيد فينشر والممثل كيفن سبيسي.
- توصيات شخصية: يؤثر نظام توصيات Netflix على حوالي 80% من المحتوى الذي يتم بثه على المنصة. تستخدم الشركة عدة خوارزميات لتعزيز تجربة المستخدم:
- مُصنف الفيديو المخصص: يطلب مجموعة Netflix الكاملة لكل ملف تعريف عضو.
- Top N Video Ranker: يختار أفضل التوصيات المخصصة من الكتالوج بأكمله.
- الشائع الآن: يسلط الضوء على مقاطع الفيديو الشائعة بمزيج من التخصيص بناءً على سجل العرض.
- متابعة المشاهدة: يقوم بفرز العناوين التي تمت مشاهدتها مؤخرًا وتقدير ما إذا كان العضو سيستمر في المشاهدة.
- تشابه الفيديو مع الفيديو: يقترح محتوى مشابهًا استنادًا إلى مقاطع الفيديو التي تمت مشاهدتها مسبقًا.
- تحسين واجهة المستخدم: تحدد خوارزميات Netflix العمل الفني أو الصور المصغرة التي سيتم عرضها لكل عنوان، وتخصيصها وفقًا لتفضيلات المستخدم الفردية لزيادة احتمالية المشاركة.
- المحافظة على العملاء: تقدر Netflix أن خوارزمياتها توفر مليار دولار سنويًا من حيث القيمة من الاحتفاظ بالعملاء. من خلال تقديم توصيات محتوى مخصصة، تحافظ Netflix على تفاعل المستخدمين وتقل احتمالية إلغاء اشتراكاتهم.
الوجبات الجاهزة للمسوقين
- تحديد أولويات جمع البيانات: تنفيذ أنظمة قوية لجمع بيانات المستخدم الشاملة. كلما عرفت المزيد عن عملائك، كلما تمكنت من خدمتهم بشكل أفضل.
- الاستثمار في التحليلات: وكما قال غاري كينغ، الأستاذ في جامعة هارفارد، "البيانات الضخمة لا تتعلق بالبيانات. الأمر يتعلق بالتحليلات." قم بتطوير قدرات تحليلية قوية لاستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من بياناتك.
- التخصيص هو المفتاح: استخدم البيانات لإنشاء تجارب مخصصة لعملائك. يظهر نجاح Netflix أن التوصيات المخصصة يمكن أن تؤثر بشكل كبير على تفاعل المستخدمين والاحتفاظ بهم.
- اختبار وتكرار: تقوم Netflix باستمرار باختبار التغييرات التي تطرأ على منتجها والتحقق من صحتها. اعتماد نهج مماثل للتحسين المستمر بناءً على الرؤى المستندة إلى البيانات.
- استخدام البيانات لاتخاذ القرارات الاستراتيجية: دع البيانات توجه قرارات الأعمال الكبرى، بدءًا من تطوير المنتجات وحتى استراتيجيات التسويق. يوضح استثمار Netflix في "House of Cards" كيف يمكن للبيانات أن تساعد في اتخاذ القرارات عالية المخاطر.
- ركز على تجربة المستخدم: استخدم البيانات لتحسين كل جانب من جوانب تجربة المستخدم (UX). يمكن أن يكون للتحسينات الصغيرة، مثل الصور المصغرة المخصصة لـ Netflix، تأثير تراكمي كبير.
- خوارزمية التوازن والمدخلات البشرية: في حين أن الخوارزميات قوية، إلا أن الإبداع البشري والحدس لا يزالان يلعبان أدوارًا حاسمة. نسعى جاهدين لتحقيق التوازن بين القرارات المستندة إلى البيانات والخبرة البشرية.
ومن خلال اعتماد هذه الاستراتيجيات المبنية على البيانات، يمكن للمسوقين تعزيز عمليات صنع القرار لديهم، وتحسين تجارب العملاء، ودفع نمو الأعمال. يعد نجاح Netflix مثالًا قويًا على الكيفية التي يمكن بها للبيانات الضخمة أن تُحدث ثورة في الصناعة وتخلق قيمة كبيرة للشركة وعملائها.
