A Netflix foi uma das primeiras empresas de streaming a personalizar os conteúdos para os usuários, até hoje sua interface é referência para outros serviços e finalmente podemos descobrir como se dá seu processo de personalização da experiência, que usa uma combinação de big data, algoritmos de machine learning e infraestrutura robusta. Saiba tudo a seguir!
1 – Coleta e análise de dados
Tudo começa na coleta e análise detalhada sobre o comportamento dos usuários, esses dados incluem o que você assiste, como interage com a plataforma e os dispositivos que você utiliza, dessa forma a Netflix consegue entender as preferências e os padrões dos usuários e oferecer uma experiência personalizada para cada um.
2 – Conteúdos e interface personalizada
Depois de analisar metadados de filmes e séries que o usuário costuma assistir como gênero, elenco e trama, a plataforma sugere produções semelhantes para o usuário, mas não é só os dados de um só usuário que são usados, dados de outros usuários com gostos semelhantes também são usados para sugerir produções semelhantes.
3 – Infraestrutura
Para oferecer sempre uma ótima experiência e imagens de qualidade em suas produções, a Netflix conta com uma grande infraestrutura tecnológica e utiliza a Amazon Web Services (AWS), Amazon S3, ECS, CloudFront e DynamoDB. Você não precisa entender sobre cada um desses serviços, mas é importante saber que são eles que permitem adaptar qualidade do streaming a velocidade da internet do usuário.
4 – Conteúdos originais com base em dados
Créditos: Nicomaderna/Depositphotos.com
A Netflix utiliza os dados e preferências dos usuários para produzir conteúdos originais. Com base em dados de visualização a empresa consegue identificar quais produções têm potencial de sucesso. A série “House of Cards” foi uma das produções que surgiu com base na análise de dados.
5 – Teste A/B
A empresa usa teste A/B para avaliar diferentes algoritmos e ajustar as recomendações, dessa forma a Netflix consegue deixar as recomendações cada vez mais úteis, além disso a empresa usa feedbacks e dados do suporte ao cliente para resolver problemas comuns dos usuários.
Todos esses esforços são um exemplo de como a personalização pode transformar a experiência do usuário, que reduz o tempo gasto procurando algo para assistir e mantém o usuário engajado.
Foto de Capa: Rmcarvalhobsb/Depositphotos.com Fonte: Product Guru’s
