Netflix, en kolossal nav för streaming “on demand”, använder en unik strategi för att skapa och hantera sitt innehåll. Denna underhållningsplattform måste fatta genomtänkta beslut om vilka program som ska fortsätta och vilka som ska avvecklas. Dessa beslut är inte slumpmässiga utan ett intrikat samspel mellan ekonomiska kalkyler, tittarens engagemang och prediktiv analys. I denna artikel tar vi en djupdykning i denna fascinerande process, och framhäver betydelsen och effekten av Netflix metodik och beslutfattande i formandet av dess innehåll. 

Datainsamling

Netflix beslutsfattande är djupt förankrat i deras omfattande datainsamling. Denna streamingjätte samlar in massiva mängder data, inklusive åskådarbetyg, tittarsiffror och demografisk information.

De vet mer än bara “vad” du tittar på. De vet “när” du tittar, “var” i världen du tittar, “på vilken enhet” och till och med “när du pausar, spolar tillbaka eller snabbspolar framåt”. Varje interaktion med tittaren bidrar till ett rikt dataset som kan användas för att finjustera programstrategin.

Rådata är dock bara början. För att tolka denna flod av information vänder sig Netflix till maskininlärning. Dessa intelligenta algoritmer kan identifiera mönster i data, lära av dem och förutsäga framtida beteenden. Mått som “Starters” (personer som börjar titta på ett program), “Watchers” (personer som ser hela programmet) och “Completers” (personer som avslutar en säsong) ger insikter om tittarnas beteendemönster.

Ett annat relaterat område inom underhållning, onlinekasinon, står inför samma problem som filmindustrin. Om vi tar en närmare titt på online сasinospel kan vi se att precis som Netflix måste onlinekasinon ständigt utvärdera vilka spel de ska behålla eller ta bort från sin plattform. När de fattar dessa beslut tar de hänsyn till popularitet, användarengagemang och lönsamhet. Genom att analysera användardata på det här sättet kan både Netflix och onlinekasinon skapa en mer personlig och givande upplevelse för sina användare.

Denna omfattande datainsamlingsprocess spelar en avgörande roll i Netflix strategi för att besluta vilka serier som ska avvecklas och vilka som ska fortsätta, en process som ytterligare förfinas genom prediktiv analys.

Prediktiv analys

I Netflix universum är data huvudrollsinnehavaren. När en stor datamängd har samlats in, använder Netflix prediktiv analys, en specialiserad form av analys som utnyttjar maskininlärningsmodeller, för att tolka och förstå den. Deras mål: Att förutsäga tittarnas beteende och förutse hur framgångsrikt ett program kommer att bli.

Två nyckelindikatorer står i centrum – “Starters” och “Completers”. Det första representerar hushåll som bara tittar på ett avsnitt, medan det senare representerar abonnenter som avslutar en hel säsong. Dessa nyckeltal ger ovärderlig insikt i hur tittare engageras och behålls.

Prediktiva modeller sysselsätter dessa mätvärden tillsammans med andra faktorer, bland annat tittarsiffror och publikbetyg, inom de initiala 7 och 28 dagarna efter att ett program har premiär. Dessa nyckelintervaller spelar en vital roll för att utvärdera  programmets potential att attrahera en stor publik och dess möjligheter att triumfera.

Maskininlärningsmodeller, kraftfulla instrument som lärs upp från data för att göra prognoser, är hjärtat i denna analys. Genom att utnyttja styrkan i dessa modeller kan Netflix göra precisa förutsägelser för tittarbeteende och framtida popularitet för program, och därmed ta datadrivna beslut om vilka program som ska fortsätta och vilka som ska upphöra. Resultatet: ett finjusterat innehållsbibliotek som tillfredsställer publikens varierande smakpreferenser.

Finansiella överväganden

En kritisk faktor i beslutet att fortsätta eller upphöra med en serie ligger i TV-industrins finansiella uppbyggnad. Netflix egenutvecklade algoritmer är inte de enda faktorer som påverkar beslutet. En mindre beaktad men betydande aspekt är seriens ekonomiska genomförbarhet.

Produktionskostnaderna spelar en kritisk roll. En serie blir generellt dyrare att producera efter den andra säsongen och ännu dyrare efter den tredje. Detta beror på branschens standardkontrakt som innebär att talangernas löner och andra produktionskostnader ökar i takt med att serien fortgår. Till detta läggs investeringar i marknadsföring och distribution.

Netflix avkastning på investeringen bestäms av hur många tittare serien får. En serie som inte lyckas visa sin potential i slutet av den andra säsongen blir mindre trolig att fortsätta. Detta beror på att den ekonomiska bördan överväger den potentiella avkastningen.

Dessa ekonomiska överväganden är en väsentlig del av Netflix prediktiva analys och beslutsfattande process, vilket speglar en känslig balans mellan datadriven strategi och ekonomisk praktik.

Fallstudier – “The OA”

Den omtumlande science fiction-thrillern “The OA” avslutades efter två säsonger. Trots en lojal fanbase, räckte inte tittarsiffrorna till för att motivera de höga produktionskostnaderna i Netflix dataanalytikers ögon. Här var kostnadseffektivitet den avgörande faktorn.

För att summera det hela, använder Netflix en komplex blandning av datavetenskap och maskininlärning för att mäta vilka program som ska upphöra. Ekonomiska överväganden spelar också en kritisk roll i dessa beslut. Program som inte bevisar sitt värde under den andra säsongen, de som inte lyckas samla en bred tittarskara och serier som blir otillkomligt dyra över tid är kandidater för borttagning.