Badakizu adrenalina. Euforiak gainditzen zaitu, zure ikusmena puntu batean zentratzen da eta zure odola berotzen da. Dena ahazten duzu: urtebetetze festa, txakurra paseatzea, baita jatea ere.ArrazoiZure serie gogokoenaren denboraldi berria atera da.Stock Photography -ren argazkia Unsplash -enZuhurrenek asteburura arte itxarongo dute ikusten hasteko. Baina zu ez. Zure gorputza astindu egiten da, guztiz metalez egina zaudela iruditzen zaizu eta sofa elektroiman erraldoi bat da, erakarpen ezinezkoa eragiten duena.
Gutxi dira diziplina dutenakNormalean
“bat besterik ez” esatearen akatsa egiten dugu, 4:00ak direla konturatzen garen arte eta 9:00etako bileraren aktak ez du Stranger Things-eko zure pertsonaia gogokoenari buruzko eztabaidarik sartzen.Eta azkenik: “Uf, atala amaitu da”.Baina kredituak ia hasi dira eta atzerako kontaketa datoreta hurrengo kapitulua dator. Itzaltzera behartuta? Ez dago. Joan da. Erreproduzitu sakatu bezain laster galdu duzu borroka hau.Nola egiten du Netflix hau? Sinplea. Datuen analisi eta adimen asko eta, noski, Data Scientists talde bikaina .
Erabiltzailea ezagutzea
Frank Underwoodek House of Cards-en esan zuen bezala: “Emozioetan oinarritutako erabakiak ez dira erabakiak”.Inork ez daki hau Netflixek baino hobeto Industriako posta elektronikoko zerrenda Hainbeste, non seriea algoritmoetan oinarritutako guztiz sortu zen konpainiaren lehen ekoizpen originala izan zen. Grabatzen hasi aurretik arrakasta izango zuela jakin zen.
Zergatik? Streaming zerbitzuak bere
130 milioi harpidedun baino gehiagoren gustu eta jokabideei buruz dena dakielako. Eta hori egiten du datuak bilduz:
Ikusten duzunari buruz: zer genero, zenbat denboran, zein gailutan, datan, kokapena eta ordutan, nola sailkatzen duzun edukia, zenbat pausa egiten Mbola afaka hahomby ihany ny duzun, zein unetan ikusteari uzten diozun edo baita ekoizpen bat guztiz abandonatzen duzun.Nola nabigatzen duzun: zer termino bilatzen dituzun, zer trailer ikusten dituzun plataforman, nola erabiltzen duzun korritze-barra,
Gainerahori esku arteanNetflix-ek kalitate
handiko esperientzia pertsonalizatua eskaintzeko eta publikoa atsegintzeko eta konpromisoa sortzeko aukera handiarekin entretenimendua sortzeko aukera ematen duen informazio ugari gurutzatzea posible da.
Joeren azterketa
Demagun, bere analisiaren erdian, Netflix konturatzen dela jende kopuru dezente “Three is Too Much” (jatorriz Full House izenekoa) zintzo ikusten ari dela, 80ko eta 90eko hamarkadetako komedia oso ezaguna, zortzi denboraldiren ostean bertan behera utzia.
Charles Deluvioren argazkia Unsplash- en
Froga horretatik abiatuta, seriearen inguruko zenbait galderatan sakondu dezakete: Zein da aurkezten duen atxikipena? Ikusleen zein portzentaje betetzen bj lists ditu denboraldi guztiak? Zenbat denbora behar du honek? Zein da atal baten amaiera eta beste baten hasiera arteko tartea? Seriea bertan behera uzten bada, zein momentutan gertatzen da hori? Eta zeintzuk dira jokabide horiei lotutako edukien berezitasunak?
Datuen ondorioa bada serieak onespen
– eta konpromiso-tasa altua duela, zientzialariek jarraipen posible bat gidatzen duten joerak eta probabilitateak traza ditzakete; aukera handiak egongo lirateke hura ere ikusia izateko.Suposizio batekin hasi ginen, baina halaxe gertatu zen: Fuller House, jatorrizko serieko ia aktore berdinekin sortutako spinoff-a arrakastatsua izan da eta dagoeneko laugarren denboraldirako berritu da.
Sekretu handia, beraz, ez da bilketa bakarrik,
datuen iragarpena baizik. Eta hori, inork ez du Data Scientist pertsona baino hobeto egiten .Datu-zientzilariak ez dira soilik ereduak aurkitzeaz, estatistika aurreratuak eta ikaskuntza automatikoko ereduak aplikatzeaz arduratzen dira negozioaren galdera nagusiak erantzuteko, baita galdera berriak sortzeaz ere. Aurrera begiratzeko arduraduna da, literalki etorkizuna iragartzea.
Gaur egun, noski, Netflix-ek horietako hainbat enplegatzen ditu . Baina 2009an, laguntza pixka bat behar izan zuten.Konpainiak Netflix saria sortzea erabaki zuen, eta horrek milioi dolar 1eko saria eskaini zion bezeroek pelikula baten aurrean nola erreakzionatuko zuten hobekien iragar zezakeen algoritmoa sortu zuen taldeari beren lehentasunen eta aurreko balorazioaren arabera.Algoritmoa ez zen guztiz inplementatu, baina zehaztasun
