I dagens digitala tidsålder har streamingtjänster blivit en integrerad del av vårt dagliga liv. Med framväxten av plattformar som Netflix, Hulu och Amazon Prime har sättet vi konsumerar underhållning på drastiskt förändrats. Dessa tjänster har revolutionerat underhållningsindustrin genom att ge användarna ett stort bibliotek med innehåll som kan nås när som helst och var som helst. Men med så mycket innehåll tillgängligt kan det vara utmanande för streamingtjänster att hålla sina användare engagerade. Det är här datadrivna strategier kommer in i bilden.

Netflix, en av de ledande streamingtjänsterna i världen, har legat i framkant när det gäller att använda datadrivna strategier för att förbättra användarnas engagemang och behålla. Företagets inställning till dataanalys är känd som Exploratory Data Analysis (EDA). EDA är en metod för att analysera data som innebär att utforska och visualisera data för att identifiera mönster och trender.

Netflix EDA-metod innebär att analysera användarbeteendedata för att få insikter om vad användare tittar på, hur länge de tittar och när de tittar. Denna data används sedan för att skapa personliga rekommendationer för varje användare. Företagets rekommendationsalgoritm är en av de mest kritiska komponenterna för dess framgång. Den använder en kombination av användarbeteendedata, innehållsmetadata och maskininlärningsalgoritmer för att ge användarna personliga rekommendationer.

Netflix EDA-strategi har också hjälpt företaget att identifiera trender i användarbeteende. Till exempel upptäckte företaget att användare tenderar att binge-titta på program på helger och under helgdagar. Denna insikt ledde till att Netflix släppte hela säsonger av serier på en gång, så att användarna kunde binge-titta på hela säsonger i en sittning.

Ett annat exempel på hur Netflix använder EDA är dess innehållsförvärvsstrategi. Företaget analyserar användarbeteendedata för att identifiera vilka typer av innehåll som är mest populära bland dess användare. Denna information används sedan för att informera företagets strategi för innehållsförvärv. Till exempel, om data visar att användare tittar på många dokumentärer, kan Netflix skaffa fler dokumentärer att lägga till i sitt bibliotek.

Netflix EDA-strategi har varit oerhört framgångsrik när det gäller att förbättra användarnas engagemang och behålla. Företagets personliga rekommendationer har varit en viktig faktor för dess framgång, med över 80 % av innehållet som ses på plattformen som rekommenderas av algoritmen. Dessutom har företagets innehållsförvärvsstrategi hjälpt det att ligga före sina konkurrenter genom att ge användarna det innehåll de vill titta på.

Sammanfattningsvis är Netflixs EDA-metod ett utmärkt exempel på hur datadrivna strategier kan användas för att förbättra användarengagemang och retention. Genom att analysera användarbeteendedata har företaget kunnat skapa personliga rekommendationer och identifiera trender i användarbeteende. Detta tillvägagångssätt har varit avgörande för Netflix framgångar och har hjälpt det att ligga före sina konkurrenter inom streamingbranschen.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Köp och sälj aktier i PRE-IPO-företag med PREIPO®. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: Platon Data Intelligence.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Minting the Future med Adryenn Ashley. Tillgång här.
• Köp och sälj aktier i PRE-IPO-företag med PREIPO®. Tillgång här.
• Källa: https://platodata.network/platowire/uncovering-data-driven-strategies-for-streaming-a-case-study-of-netflixs-eda-approach/