고객 서비스 데스크가 고객과 잠재 고객의 피드백을 요청하여 개선을 요구하는 것처럼 웹 기반 기업은 충족해야 하는 지점에서 고객에게 도달하기 위한 분석 도구가 필요합니다.
저는 블로거로서 분석 도구와 분석 도구의 형태로 분석 도구를 사용하여 콘텐츠를 개선합니다. 애널리틱스는 구독자를 유지하는 데 도움이 되는 정보에 입각한 고객 친화적 인 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
글쎄, 나에 대해 충분히!
Netflix는 고객 기반 서비스이며 구독자를 확보하고 유지하려면 사용할 수 있는 데이터 및 분석 도구를 올바르게 활용해야 합니다.
이 문서에서는 Netflix가 분석 및 데이터를 사용하여 비즈니스 흐름을 돕는 방법을 간소화된 버전으로 제공합니다.
그러나 잠수하기 전에 Netflix에서 분석이 수행하는 작업을 이해하기 위해 이 비디오를 잠시 시청하십시오.
애널리틱스 도구를 사용하는 이유는 무엇입니까?
아무도 충분히 열심히 망치것 같다는 사실은 분석 도구의 중요성이다. 저에게 분석 도구는 해로운 결정이나 귀중한 의사 결정 의 차이를 만드는 데 도움이 됩니다.
웹 페이지 나 웹 사이트가있는 경우 방문자와 구독자가 있어야합니다. 이를 유지하기 위한 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 하기 위한 것입니다.
그들의 의견과 선호도가 고려되는 것은 방문자를 구독자와 구독자를 팬으로 만들 수 있습니다.
분석과 사용의 이점에 대한 이해는 오늘날 넷플릭스가 매우 인기를 끌고 있는 이유입니다. 넷플릭스 외에도 많은 기업들이 분석을 사용하고 고객의 친근함과 만족도를 높이 게 되었습니다.
올바른 분석 도구를 사용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
관련: 다음 에 읽기 우수 상거래에서 강력하고 쉬운 구글 분석을 추가 하는 방법 여기
실적이 가장 우수한 콘텐츠 파악
이 요소는 생각할 필요가 없습니다! 가장 많이 조회된 콘텐츠를 추적할 수 있는 경우 유사한 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 당신은 당신의 광고로 사용할 수 있습니다, 그것은 당신의 페이지 등에 대한 소개가 될 수 있습니다.
분석 도구를 사용하면 긴 설문지를 만들지 않고도 어떤 콘텐츠가 가장 번창하는지 빠르게 알 수 있습니다.
방문자가 당신을 찾는 방법을 볼 수 있습니다.
사이트 방문자는 항상 다양한 소스에서 온다. 일부는 광고, 제휴 링크, 구독 등을 통해 온다.
방문자가 어디에서 왔는지 명확하게 알면 더 많은 비용을 어디에서 만들어야 하고 비용을 절감할 수 있는지에 대한 아이디어를 제공할 수 있습니다.
피드백 양식의 중요성이 아닌가요? 나는 당신이 채우고 그것이 얼마나 스트레스에 대해 생각하고 반진심 답장을 준 모든 피드백 양식을 다시 생각하기를 바랍니다.
분석 도구를 사용하면 긴 양식을 만들고 구독자 또는 고객이 데이터를 채우게 하는 번거로움 없이 이 데이터를 볼 수 있습니다.
분석분석을 통해 방문자가 누구인지 알 수 있습니다.
사회 전체가 사람들의 상당한 변화를 가지고 있습니다. 이러한 다양성은 웹 페이지를 방문하는 사람들이 사용자 또는 다른 연령 인구 통계학적 특성과 같은 완전히 다른 문화에서 온 것을 의미합니다.
운이 좋다면 Netflix와 같은 모든 인구 통계학적 특성에서 시청자를 얻을 수 있습니다. 그런 일이 발생하면, 당신은 그들의 가치, 연령 범위, 성적 지향 에 주의를 기울여야합니다.
애널리틱스는 이러한 요소를 기반으로 영화 추천을 홍보하는 데 도움이 되며, 또한 도움이 될 수 있습니다.
분석 도구를 사용하면 사용자가 쿠키를 수락하면 사용하는 장치에 대한 지식을 얻고 사이트에서 쉽게 액세스할 수 있도록 최적화할 수 있습니다.
변환 추적
Netflix와 마찬가지로 분석 도구를 사용하여 전환을 추적하고 이러한 전환에 따라 조치를 취할 수 있습니다.
전환 추적을 사용하면 사용자가 페이지에 지출하는 시간, 사용자가 떠날 경우 또는 앞으로 이동하는 경우, 처음에 유치한 것 등을 분석하는 데 도움이 됩니다.
이 분석을 통해 Netflix는 다음 플레이 와 라이선스를 권장하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스의 경우 게시하는 콘텐츠의 차이일 수 있습니다.
분석 도구에는 많은 이점이 있지만 주제에 전념하는 기사에 저장하여 이 문서의 끝에 있는 주석에 알려주겠습니다.
넷플릭스의 분석 도구: 빅 데이터

넷플릭스는 높은 고객 유지율로 인해 전 세계적으로 가장 가치 있는 미디어 회사 중 하나입니다. 또한, 넷플릭스 오리지널이 꽤 관심을 끄는 것은 비밀이 아니다.
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Netflix는 단독 분석 도구를 사용한다고 명확히 밝힌 적이 없지만, 데이터와 함께 빅 데이터 기술을 사용하여 고객과 패턴을 검색할 수 있는 모든 데이터를 잘 활용한다고 확신합니다.
우선 빅 데이터는 무엇입니까?
빅 데이터 기술은 기존의 데이터 처리 소프트웨어로는 처리할 수 없는 복잡한 대규모 데이터 세트에서 정보를 분석, 추출 및 처리할 수 있는 소프트웨어 유틸리티 도구입니다.
간단히 말해서 빅 데이터 기술은 빅 데이터를 구성합니다. 빅 데이터 기술의 두 가지 주요 유형이 있습니다: 운영 빅 데이터 기술과 분석 빅 데이터 기술.
넷플릭스는 프레스토, 탄성 검색, 아파치 카프카를 사용합니다.
관련: 넷플릭스가 어떻게 돈을 버는지 알고 싶어? 여기에서 알아보십시오.
넷플릭스가 애널리틱스를 사용하는 방법
분석을 사용하는 다른 회사와 마찬가지로 Netflix는 분석을 사용하여 고객의 선호도에 대한 통찰력을 확보하여 더 나은 제품 제공을 위해 데이터를 최적화합니다. Netflix는 분석을 통해 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 서비스를 개선하는 데 필요한 정량적 데이터를 얻을 수 있습니다.
뉴욕 타임즈에 따르면 넷플릭스는 전 세계 최대 1억 8,280만 명의 구독자를 보유하고 있다.
이러한 가입자는 전 세계 모든 대륙의 190개국에서 배포됩니다. 이 대규모 고객 기반을 갖추면 영화를 올려야 할 필요성이 제기되며, TV는 고객을 행복하게 유지하기 위해 각 지역에 특화된 프로그램을 제공합니다.
많은 사용자 수로 인해 Netflix는 많은 데이터에 액세스할 수 있으며, 이 데이터를 통해 고객이 장기적으로 만족할 수 있도록 할 수 있습니다. 데이터 액세스의 가장 중요한 부분은 인터넷 기반 회사이므로 정보에 대한 실무 액세스를 열어 두는 것입니다.
Netflix의 분석 사용의 예로는 시리즈를 시청할 때 각 사용자가 각 TV 쇼에 얼마나 멀리 가는지에 대해 관찰합니다. 그들은 다음과 같은 질문을 합니다.
- 에피소드를 시작한 사용자 수는 몇 명입니까?
- 그들은 모두 끝까지 지켜보았습니까?
- 그것을 완료하지 않은 사람들을 위해, 그들이 중지 공통의 장소가 있었다?
- 그들은 다음에 무엇을 보았는가?
- 다음 에피소드를 시청하는 시간 간격은 어땠습니까?
질문당 백분율에 따라 TV 쇼가 계속될 가치가 있는지 여부를 확인합니다. 그러나, 이보다 더, 넷플릭스는 다음과 같은 "이벤트"를 추적 :
- 사용자의 일시 중지, 역풍 및 빠른 전진
- 선호하는 넷플릭스 일-특정 평일 또는 주말
- 장소(특히 우편 번호), 날짜 및 시청 시간
- 어린이, 일반 계정 및 기타 프로필에 대해 각 계정 사용자에 대해 영화, 시리즈, 사용되는 장치
- 일시 중지하고 떠날 때, 돌아오는 경우 또는
- 검색, 브라우징, 스크롤 및 등급
- 영화의 풍경
- 크레딧이 롤링을 시작하고 그 후에 보는 것(이 때문에 시리즈에 대한 다음 에피소드를 자동으로 재생하거나 영화의 권장 사항을 제공하는 이유입니다).
권장 사항에 대한 알고리즘
Netflix 계정에 등록할 때 특정 영화 장르 또는 영화에 대한 이자를 평가해야 합니다. 이 정보는 새로운 사용자가 원하는 것을 확인하는 데 도움이 되므로 Netflix는 오랫동안 Netflix를 시청할 수 있습니다.
이 알고리즘의 주요 PR 이동은 볼 수 있는 새 쇼를 찾을 수 없는 후에 구독을 취소할 가능성이 높다는 것입니다. 따라서 Netflix는 사용자가 다른 웹 사이트로 손실되는 것을 피하기 위해 알고리즘의 정확성을 보장해야 합니다. 알고리즘에 대한 자세한 설명을 보려면 여기를 확인하십시오.
또한 표준 5성급 등급 시스템과 는 달리 엄지 손가락을 위 또는 아래로 평가 시스템을 사용합니다. 엄지 손가락 평가 시스템은 2017 년 4 월에 제품 팀이이 시스템의 단순화 된 사용을 확인했기 때문에 시작되었습니다. 다음은 넷플릭스가 알고리즘에 따라 권리를 얻은 쇼의 예입니다.
하우스 오브 카드

넷플릭스는 2011년 미국 버전의 '하우스 오브 카드'에 대한 권리를 얻었다. 넷플릭스가 카드 집에 대한 권리를 구매할 때 고려한 몇 가지 요인은 다음과 같은 사항입니다.
- 많은 사용자가 처음부터 끝까지 데이비드 핀처 감독 영화를 완료
- "하우스 오브 카드"의 영국 버전은 호평을 받았습니다.
- 영국 판을 시청한 사람들은 데이비드 핀처와 케빈 스페이시 영화가 연출한 영화를 시청하기도 했다.
녹색 빛
이 세 가지 요인을 결합하면 넷플릭스 사용자 수가 많았다. 그렇지 않다면 , "카드의 집"은 다른 집을 가지고 있었을 것입니다.
기업 커뮤니케이션 담당 부사장인 스티브 스와시(Steve Swasey)를 기반으로 한 이 쇼의 성공은 전적으로 출연진과 감독뿐만 아니라 장르, 출연진, 스타, 감독, 유사한 영화에 대한 소비자 선호도에 기반을 두고 있습니다.
Swasey가 공유한 사실에 대해서는 그들이 투자할 "경우"의 문제가 아니라 "하우스 오브 카드"에 투자할 의향이 있는 "양"에 대한 질문이었습니다. 그들은 기꺼이 1억 달러를 투입할 수 있었습니다.
그린라이트 이후
넷플릭스는 '하우스 오브 카드'에 수백만 달러를 지출한 후 이 쇼를 홍보하는 데 부분적으로 책임이 생겼다. Netflix는 데이터와 사용자 중심의 개인 맞춤형 트레일러를 만들기로 결정했습니다.
일반적으로 모든 쇼에는 여러 개의 예고편이 있지만 영화나 쇼를 보는 것은 모든 관심사가 아닙니다. 넷플릭스가 한 일은 시청 내역을 기반으로 다양한 시청자를 위한 트레일러의 다른 버전을 만드는 것이었습니다.
그래서, 당신은 여성 테마 영화를 볼 경우, 그들은 당신에게 여성이 등장 한 부분을 보여줍니다. 케빈 스페이시의 영화를 좋아한다면, 당신은 그를 중심으로 트레일러를 볼 수 있습니다.
"하우스 오브 카드"의 첫 번째 시즌은 성공을 확인하지 못했지만 그 경로가 계속되었습니다. 모든 TV 쇼에 대 한, 있다 35% 성공 하 고 75% 그것은 하지 않을 것 이다 기회.
"하우스 오브 카드"가 넷플릭스에 있을 때, 그들은 더 많은 구독자를 가지고 있었고 일부는 그 것 때문에 구독을 취소하지 않았습니다.
라이선스 결정
스트리밍과 마찬가지로 Netflix는 라이선스를 부여할 영화를 선택하지 않습니다. 영화 라이선스는 비용이 많이 들며 새로 개봉된 모든 영화에 라이선스만 부여할 수 없습니다.
또한 쇼를 보는 고객 수에 따라 이 결정에 분석을 적용합니다. 즉, 여러분이 좋아하는 쇼를 더 많이 볼수록 연속성과 관련 콘텐츠를 보여줄 가능성이 높아집니다.
라이선스를 부여하기 위해 영화를 선택하는 데 매력적인 요소는 불법 복제 사이트 연구입니다.
분석을 사용하는 기타 주요 회사

넷플릭스 외에도 많은 기업들이 분석 도구를 사용하여 도달 범위를 개선하고 고객 만족도를 높이고 있습니다.
분석을 사용하는 회사 나 사이트에서 제외되지 않습니다. 웹 페이지가 있는 사람들이 사용하는 가장 인기 있는 분석 도구는 Google 분석입니다.
또한 Google 분석을 사용하여 콘텐츠를 개선합니다. 분석 도구를 사용하는 다른 주요 회사들은 다음과 같습니다.
- 동네 짱
- 에어비앤비
- Spotify
- Microsoft
- 인텔
- Barclays
- 페이스 북
- 도미노 피자
- Infocus
- 트위터
- Yahoo
- 아마존
- 오라클
- 시스 코
- 뱅크 오브 아메리카
- Ebay
- 버라이존 무선
- 페이팔
- 비즈니스 인사이더
당연히, 목록은 계속됩니다!
목록의 길이는 주로 분석 도구의 방대한 이점 때문입니다.
결론을 내릴 수 있습니다.
내 기사를 바탕으로 Netflix는 분석을 사용하여 표시할 프로그램, 개인화된 영화 예고편, 화면당 추천해야 할 사항, 라이선스 사용 및 훨씬 더 많은 것을 결정합니다.
Netflix의 경우 분석은 고객을 행복하게 하고 경제적 측면을 유지하는 판도를 바꾸는 게임 체인저입니다.
이 기사를 즐겼다면 댓글 섹션에서 알고 싶습니다.
분석 및 비즈니스에 대한 보다 흥미로운 기사는 다음 기사를 확인하십시오.