Netflix กว่าจะมาเป็นผู้ให้บริการคอนเทนท์ระดับโลก เมื่อพูดถึง Big Data แม้แต่ในอุตสาหกรรมการตลาดก็ยังมีการรับรู้ว่า “ใครก็ตามที่มีมากกว่าย่อมได้เปรียบ” แต่ในความเป็นจริงแล้วมันเป็นเรื่องจริง การมีมากก็ไม่เท่ากับการได้ใช้มัน ยกตัวอย่างกรณีบริษัทแอพสตรีมมิ่งชื่อดังอย่าง Netflix หนึ่งในองค์กรที่ใช้ Data-Driven Business มากระตุ้นเทรนด์คอนเทนต์วิดีโอ เช่น หนัง ซีรีส์ สารคดี ฯลฯ ก็ขึ้นมาเป็นอันดับ 1 นี้ ของแอพผู้หญิงในไทยเป็นเรื่องง่าย วันนี้เราจะมาเปิดบทเรียนเกี่ยวกับการใช้ Big Data ของ Netflix ให้ทุกคนได้ลองอ่านกัน
Netflix กว่าจะมาเป็นผู้ให้บริการคอนเทนท์ระดับโลก Big Data
Netflix กว่าจะมาเป็นผู้ให้บริการคอนเทนท์ระดับโลก เมื่อประมาณปี 2017 Netflix เคยออกมากล่าวว่า “80 percent of watched content is based on algorithmic recommendations” เป็นข้อยืนยันว่า Netflix ขับเคลื่อนธุรกิจด้วย Big Data โดย Todd Yellin รองประธานฝ่ายนวัตกรรมผลิตภัณฑ์ของ Netflix ในขณะนั้นกล่าวว่า “สมาชิกผู้ใช้งาน Netflix ส่วนใหญ่จะดูรายการแนะนำคร่าวๆ เพียง 40-50 รายการก่อนที่จะตัดสินใจเลือกเปิดดู จากหลายพันหลายหมื่นเรื่องที่มี” สิ่งที่สำคัญที่ต้องคิดคือ จะทำยังไงให้สามารถนำเสนอเนื้อหาได้ตรงใจผู้ใช้งานได้ในเวลาที่เหมาะสม “การปรับหน้าแอปพลิเคชันให้มีการนำเสนอรายการที่น่าสนใจสำหรับแต่ละคน” จึงเป็นข้อสำคัญสำหรับการให้บริการ Netflix โดยมีการเก็บข้อมูล Big Data มาเป็นหัวใจสำคัญ
Netflix ใช้ข้อมูล Big Data อย่างไร
เคยสงสัยกันไหมว่า ทำไม Netflix ถึงเป็นแอปสตรีมมิ่งยอดฮิตมาอย่างยาวนานกว่าแอปพลิเคชันอื่น เหตุผลคือเขามีการเก็บข้อมูลของผู้ใช้งานที่มากกว่าข้อมูลทั่วไป อย่างอายุ เพศ ประเทศ และรสนิยมการเลือกเสพสื่อ ฯลฯ แต่ในทุกครั้งที่ทาง Netflix ได้มีการเก็บข้อมูลที่ลงลึกไปมากกว่านั้น เช่น พฤติกรรมการรับชมที่แตกต่างกันไปในแต่ละวันเวลา อุปกรณ์ที่ใช้งาน บางครั้งอาจเก็บข้อมูลกระทั่ง สถานที่ที่รับชม ฯลฯ ซึ่งหากแยกเป็นข้อง่ายๆ ดังนี้
Ø วัน-เวลาที่รับชมคอนเทนต์
Ø อุปกรณ์ที่เข้าแพลตฟอร์มมารับชมเนื้อหา
Ø ลักษณะของเนื้อหาเป็นแนวไหน
Ø การค้นหาบนแพลตฟอร์ม
Ø เนื้อหาคอนเทนต์ที่ชมซ้ำ
Ø การกดปุ่มต่างๆ เช่น การกดกรอ, หยุดชั่วคราว ฯลฯ
Ø ข้อมูลตำแหน่งของผู้ใช้
Ø เมื่อคุณออกจากคอนเทนต์ เช่น ดูครบไหม ฯลฯ
Ø คะแนนที่ให้โดยผู้ใช้งาน
Ø ฯลฯ
Tool ที่ใช้ร่วมกับ Big Data บน Netflix
- เครื่องมือช่วยแนะนำรายการแบบเรียลไทม์:โดยปกติผู้ใช้งานบน Netflix จะมีการเข้าใช้งานหลายครั้งต่อวัน จะมีการพิจารณาจากสิ่งที่พวกเขาค้นหาและเพิ่มลงในรายการที่ชื่นชอบ มาปรับการเสนอแนะนำรายการคอนเทนต์ที่น่าจะตรงกับรสนิยมของผู้ใช้งานได้แบบเรียลไทม์ โดยอาจจะแสดงต่างกันได้สูงถึงหลักร้อยล้านครั้งเลยทีเดียว
- 2.การเลือกภาพปก: ผู้ที่เคยใช้งานอาจจะต้องเคยสงสัยกันบ้างหละว่า ทำไมปกของแต่ละรายการถึงมีหลายแบบสลับสับเปลี่ยนกันไปเรื่อยๆ ความจริงแล้ว การเลือกภาพปกมาแสดงก็เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่มีการใช้ Big Data เข้ามาช่วย โดยเครื่องมือนี้มีชื่อว่า Aesthetics Visual Analysis (AVA) จะมีการปรับภาพที่นำเสนอ โดยพิจารณาจากการแสดงสีหน้าท่าทางของนักแสดง, การจัดแสงฉาก, ความน่าสนใจ ฯลฯ พร้อมจัดหมวดหมู่ตามรสนิยม
- การวางแผนการผลิต:จะเห็นได้ว่าช่วงหลังๆ Netflix เริ่มมาลุยการสร้างคอนเทนต์ด้วยตัวเองบ้างแล้ว แทนการเช่าลิขสิทธิ์มาลงเพียงอย่างเดียว ซึ่งข้อมูลที่ได้จากการเก็บรวบรวมจะถูกนำไประดมความคิดจนนำไปสร้างรายการหรือภาพยนตร์ใหม่ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้ทาง Netflix ประหยัดค่าใช้จ่าย ระยะเวลา รวมถึงการวางแผนที่ยุ่งยากน้อยลงได้มากเลยทีเดียว
Netflix กว่าจะมาเป็นผู้ให้บริการคอนเทนท์ระดับโลก Netflix ยังจัดเก็บและแยกข้อมูลจากข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมอย่างเป็นระบบ และมันก็คุ้มค่าที่จะใช้มัน ไม่เพียงแต่จะช่วยสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับผู้ใช้มากขึ้นเท่านั้น แต่ข้อมูลนี้ยังสามารถนำมาใช้ในการวางแผนการตลาดและสร้างเนื้อหาใหม่ได้อีกด้วย เพื่อให้ผู้ใช้สามารถดูได้มากขึ้น ช่วยประหยัดหลายสิ่ง ต้นทุน เวลา และขั้นตอนต่างๆจะเห็นได้ว่าความสำเร็จของ Netflix ไม่ใช่แค่การที่เรามี Big Data เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการใช้ Big Data ในการวิเคราะห์ ปรับใช้ และทดสอบบริการจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจอีกด้วย นี่เป็นสิ่งสำคัญในการนำข้อมูลไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดอย่างแท้จริง เพราะสิ่งที่บริษัทต้องการไม่ใช่ข้อมูล แต่เป็นความพึงพอใจของผู้บริโภคในระดับสูงสุด
เมื่อคุณได้รับข้อมูลที่บริษัทเห็นว่าเป็นประโยชน์ในการวิเคราะห์เพื่อสร้างมูลค่าให้กับบริษัท มาถึงขั้นตอนต่อไป Netfilx ใช้ข้อมูลของลูกค้าเพื่ออะไร?เป็นตัวช่วยในการเลือกซีรีส์ที่ดีที่สุดให้กับลูกค้า ตัวอย่างเช่น เมื่อ Netfilx ลงทุน 100 ล้านดอลลาร์เพื่อซื้อ House of Cards ทั้ง 26 ตอน โดยเชื่อว่าภาพยนตร์เรื่องนี้จะเป็นส่วนสำคัญที่จะทำการตลาดบริษัทของตนกับผู้ชมและ FCs House of Cards ก็ประสบความสำเร็จผู้ใช้จะได้รับคอลเลกชันภาพยนตร์ Netflix ที่พวกเขาชื่นชอบ จัดเรียงตามซีรีส์และหมวดหมู่ภาพยนตร์ที่เลือกเมื่อสมัครสมาชิก แนะนำภาพยนตร์โดยอิงตามเรตติ้งเฉลี่ยสูงสุดจากผู้ใช้ทั้งหมดเพื่อให้ติดอันดับ N อันดับแรก
แนะนำหนังที่กำลังมาแรงอยู่ตอนนี้ ดูจากประวัติการเข้าชมของผู้ใช้แต่ละรายและใช้ใน Netfilx ว่าภาพยนตร์ใดมีผู้ชมมากที่สุด
จัดเรียงภาพยนตร์ที่ผู้ใช้ดูล่าสุดเพื่อให้สมาชิกสามารถรับชมได้อีกครั้งในภายหลัง หรือคุณสามารถหยุดดูเรื่องราวเหล่านี้ได้หากคุณไม่รู้สึกอยากดูอีกต่อไป
แนะนำวิดีโอภาพยนตร์ที่คล้ายกับที่คุณกำลังดูอยู่ เนื่องจาก Netfilx เชื่อว่าลูกค้าที่ดูภาพยนตร์จะชอบภาพยนตร์เรื่องอื่นที่มีประเภทคล้ายคลึงกัน แม้ว่าภาพยนตร์แนะนำเหล่านี้จะไม่รวมอยู่ในภาพยนตร์ที่ลูกค้ารับชมก็ตามสรุปบทความ: จริงๆ แล้วบทความนี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายเพื่อยกย่อง Netfilx แต่อย่างใด แต่ผมอยากจะกล่าวถึงทุกคนที่ไม่เคยเจอคำว่า Big Data หรืออาจได้ยินแค่ผ่านๆ เท่านั้น ฉันได้เห็นแล้วว่าข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้อย่างไร บอกเราว่าข้อมูลทั้งหมดนี้มาจากไหน ไปจนถึงการวิเคราะห์เพื่อสร้างมูลค่าให้กับบริษัท
บทความแนะนำ