【マーケティング】Netflixから学ぶデータドリブンマーケティング

データドリブンマーケティング
この記事は約3分で読めます。

データドリブンマーケティングとは、ユーザーデータを活用し、仮説を立てて施策を実行するマーケティング手法です。
成功事例も多く、近年もっとも採用されています。
今回は、Netflixについて解説します。

Netflixとは、アメリカのレンタルDVDおよび、映像ストリーミング配信サービスを提供している企業です。1997年に設立され、2017年には世界190カ国で利用することができます。現在の有効会員数は世界で1億2500万人に達しています。

日本でもサービスが開始された5Gが今後5年以内に全国9割のエリアで利用できるようになることを考えるとますますユーザー数は増えていくことでしょう。

視聴されるコンテンツの80%

Netflixユーザーはコンテンツを視聴するときに検索をして自分が見たいコンテンツを探して視聴するでしょうか?

いいえ、実は視聴されるコンテンツの80%はレコメンデーション機能によりおすすめされたコンテンツを視聴するというデータがあります。

Netflixはユーザーが視聴した作品の情報や視聴時間、いつ視聴したのか、どのようなデバイスで再生したのか、検索されたクエリやページのスクロール情報など様々なデータを蓄積しています。
その蓄積されたユーザーデータを複数のアルゴリズムによって処理し、ユーザーごとにトップページに表示される作品を選出している。
Top Picks(あなたにおすすめ)やTrending Now(話題の作品)はまさにこれらのデータから
選ばれている。

引用元: Learning a Personalized Homepage

作品のアートワークをカスタマイズ

ユーザーごとに表示される作品が選ばれていることは先の項で説明したが、
作品のアートワークもカスタマイズされている。
具体的にいうと、恋愛ものが好きなユーザー、作品の登場人物の過去作品をよく見ているユーザーとでは表示されるアートワークが異なる。

引用元: Artwork Personalization at Netflix

Netflixでは「Netflix tagger」と呼ばれる専門のスタッフにより
作品の内容に基づく細かいタグ付けがされている。

例えば、恋愛作品でも「悲恋」、「報われぬ恋」、「初恋」など描かれている内容のジャンルにより複数設定される。
細かく設定されたデータを活用することで「ユーザーの好みにあった作品を提案するとともに、多様性、新しい作品・ジャンルに触れることができる」

高度で最適化された配信技術

引用元: Using Machine Learning to Improve Streaming Quality at Netflix

Netflixは有効会員数が1億2500万人いると先に述べたが、
ユーザーが視聴するとネットワークの帯域がパンクしてしまうと考えるだろう。

しかし、高度で最適化された配信技術によりカバーされている。

ユーザーが視聴ボタンを押してから開始するまでにかかった時間、どの地域からアクセスしているのか、通信速度はどれくらい出ているのか、中断された回数などリアルタイムに情報を収集し、配信する品質を適宜変更している。

また、動画コンテンツのエンコーディング技術も素晴らしく
通常700Mbpsほど必要な回線を圧縮技術により、270Kbpsまで削減することに成功している。

こうした、エンコーディング技術の最適化や、リアルタイムに情報を分析した
品質の設定変更はユーザーにストレスを与えることなく映像コンテンツを提供できる。

まとめ

ユーザーに適したアートワークの表示、蓄積された膨大なデータを元にしたレコメンデーション機能、ユーザーの環境に合わせた配信方法を実現することにより
有効会員数を増加させている要因であると考える。

タイトルとURLをコピーしました