Como o balcão de atendimento ao cliente pede feedback dos clientes e perspectivas para fazer melhorias, as empresas baseadas na Web precisam de ferramentas de análise para alcançar seus clientes nos pontos que precisam ser atendidos.
Eu, por exemplo, como blogueiro, faço uso de ferramentas de análise na forma de cookies e dados das ferramentas de análise e seção de comentários para melhorar meu conteúdo. A Analytics me ajuda a tomar decisões informadas que me ajudam a reter meus assinantes.
Bem, chega de falar de mim!
A Netflix é um serviço baseado no cliente e, para ganhar e reter assinantes, eles precisam aproveitar adequadamente os dados e ferramentas de análise disponíveis para seu uso.
Neste artigo, vou dar uma versão simplificada de como a Netflix usa Analytics e dados para ajudar no fluxo de negócios.
No entanto, antes de mergulharmos, tire um breve momento para assistir a este vídeo para entender o que a análise faz para a Netflix.
Por que usar ferramentas de análise?
Um fato que ninguém pode parecer martelar o suficiente é a importância das ferramentas de análise. Para mim, as ferramentas de análise ajudam a fazer a diferença entre decisões prejudiciais ou decisões valiosas.
Se você tem uma página web ou site, você tem certeza de ter visitantes e assinantes. Eles devem desempenhar um papel significativo no seu processo de tomada de decisão para mantê-los.
Suas opiniões e preferências em fatoração podem fazer de um visitante um assinante e um assinante um fã.
Uma compreensão dos benefícios da análise e usá-la é o que torna a Netflix muito popular hoje em dia. Além da Netflix, muitas empresas usam análises e atingiram o auge da simpatia e satisfação dos clientes.
Com a ferramenta de análise certa, você pode obter os seguintes benefícios.
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Conheça seu melhor conteúdo de desempenho
Este fator não é fácil! Quando você pode acompanhar seu conteúdo mais visualizado, você pode fazer conteúdo semelhante; você pode usá-lo como seu anúncio, pode ser a introdução à sua página e muito mais.
Com ferramentas de análise, você pode saber rapidamente qual conteúdo prospera mais sem fazer questionários longos.
Você pode ver como seus visitantes o encontram
Os visitantes do site sempre vêm de uma grande variedade de fontes. Alguns vêm através de anúncios, links de afiliados, assinaturas e muito mais.
Saber claramente de onde seus visitantes vêm pode lhe dar uma ideia de onde fazer mais despesas e onde cortar custos.
Você pode perguntar, isso não é a importância de formas de feedback? Eu quero que você pense em todos os formulários de feedback que você preencheu e pensou sobre o quão estressante foi e deu uma resposta sem coração.
Com uma ferramenta de análise, você pode simplesmente ver esses dados sem o incômodo de fazer formulários longos e fazer com que seus assinantes ou clientes os preencham.
Analytics ajuda você a saber quem são seus visitantes
Toda a sociedade tem uma variação considerável de pessoas. Essa variedade significa que as pessoas que visitam sua página podem ser de uma cultura totalmente diferente, como você ou uma idade demográfica diferente.
Às vezes, se você tiver sorte, você terá espectadores de todos os grupos demográficos, como a Netflix. Quando isso acontece, você precisa ter cuidado com seus valores, faixa etária, orientação sexual e.t.c.
A Analytics ajuda a Netflix a promover recomendações de filmes com base nesses fatores e pode ajudá-lo também.
Com ferramentas de análise, uma vez que seu usuário aceita cookies, você pode obter conhecimento do dispositivo que usa e otimizar seu site para facilitar o acesso em seu dispositivo.
Conversões de faixa
Como o Netflix, você pode acompanhar conversões com suas ferramentas de análise e agir com base nessas conversões.
O rastreamento de conversão ajuda a analisar quanto tempo os usuários gastam em uma página, se ou quando eles se movem para a frente se eles saem, o que os atraiu em primeiro lugar e muito mais.
Essa análise ajuda a Netflix a fazer recomendações sobre o que vem a ser reproduzido e o que licenciar. Para o seu negócio, pode ser a diferença entre o conteúdo que você posta.
Existem muitos benefícios das ferramentas de análise, mas vamos guardá-lo para um artigo dedicado ao tema, deixe-me saber nos comentários no final deste artigo se você quiser ver isso.
Ferramenta de Análise da Netflix: Big Data

A Netflix é uma das empresas de mídia mais valorizadas em todo o mundo devido à sua alta taxa de retenção de clientes. Além disso, não é segredo que os originais da Netflix recebem muita atenção.
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Embora a Netflix nunca tenha declarado claramente que usa uma ferramenta de análise exclusiva, tenho certeza de que eles fazem bom uso de todos os dados disponíveis para eles com tecnologias de big data, juntamente com análises para descobrir padrões com seus clientes.
Em primeiro lugar, o que é big data?
A tecnologia de big data é uma ferramenta de utilitário de software cujo design permite analisar, extrair e processar informações de conjuntos de dados complexos e grandes que não podem ser tratados por softwares tradicionais de processamento de dados.
Em poucas palavras, as tecnologias de big data organizam big data. Existem dois grandes tipos de tecnologias de big data: tecnologias operacionais de big data e tecnologias analíticas de big data.
A Netflix usa Presto, Elasticsearch e Apache Kafka.
Relevante: Curioso para saber como a Netflix ganha dinheiro? Descubra aqui
Como o Netflix usa análises
Como outras empresas que usam análises, a Netflix usa análises para obter insights sobre as preferências de seus clientes para otimizar os dados para uma melhor entrega de produtos. Com a análise, a Netflix pode obter dados quantitativos necessários para tomar decisões que sejam informadas e melhorar seus serviços.
De acordo com o New York Times, a Netflix tem até 182,8 milhões de assinantes em todo o mundo.
Esses assinantes estão distribuídos em 190 países em todos os continentes do mundo. Ter essa grande base de clientes aumenta a necessidade de colocar filmes e programas de TV específicos para cada região para manter seus clientes felizes.
Devido à sua vasta população de usuários, a Netflix tem acesso a muitos dados, e com esses dados, eles podem garantir que seus clientes estejam satisfeitos a longo prazo. A parte mais significativa de seu acesso a dados é o fato de que eles são uma empresa baseada na internet, por isso eles têm acesso prático aberto às informações.
Um exemplo do uso de análises da Netflix é que quando você assiste a uma série, eles observam até onde cada usuário vai com cada programa de TV. Eles fazem perguntas como:
- Quantos usuários começaram um episódio?
- Todos eles assistiram até o fim?
- Para aqueles que não o completaram, havia um lugar comum onde pararam?
- O que eles assistiram depois?
- Qual foi o intervalo de tempo entre assistir a cada episódio seguinte?
Dependendo da porcentagem por pergunta, eles vão verificar se um programa de TV vale a pena continuar ou não. No entanto, mais do que isso, a Netflix acompanha os seguintes "eventos":
- Pausas de um usuário, rebobinamentos e avanços rápidos
- Seus dias de Netflix preferidos – dias ou finais de semana específicos
- O lugar (especificamente o CEP), data e hora que você assiste
- Que dispositivo você usa para filmes, séries, para cada usuário da conta, para crianças, sua conta regular e outros perfis
- Quando você pausa e sai, se ou quando você voltar
- Pesquisas, navegação, rolagem e classificações
- Cenários do filme
- Quando os créditos começam a rolar e o que você assiste depois disso (é por isso que eles jogam automaticamente o próximo episódio para séries ou dão recomendações de um filme)
O algoritmo para recomendações
Ao se registrar em uma conta da Netflix, você é solicitado a avaliar seu interesse em gêneros de filmes específicos ou filmes que você já viu. Essas informações ajudarão os novos usuários a ver o que eles gostam, para que a Netflix possa mantê-los assistindo Netflix por um longo tempo.
O principal movimento de RP por trás deste algoritmo é que uma vez que você não pode encontrar um novo show para assistir, é provável que você cancele sua assinatura. Assim, a Netflix precisa garantir a precisão de seus algoritmos para evitar perder seus usuários para outros sites. Confira aqui uma descrição mais detalhada dos algoritmos.
Eles também usam um sistema de classificação de polegares para cima ou para baixo em oposição ao sistema de classificação padrão de cinco estrelas. O sistema de classificação de polegares começou em abril de 2017 porque sua equipe de produtos confirmou o uso simplificado desse sistema. Abaixo está um exemplo de uma série da qual a Netflix obteve os direitos baseados no algoritmo.
Casa de Cartas

A Netflix ganhou os direitos da versão americana de "House of Cards" em 2011. Alguns dos fatores que a Netflix levou em conta ao comprar direitos para a casa de cartões foram:
- Muitos usuários completaram filmes dirigidos por David Fincher do início ao fim
- A versão britânica de "House of Cards" foi bem recebida
- As pessoas que assistiram à versão britânica também assistiram filmes dirigidos por David Fincher e Kevin Spacey Movies.
A Luz Verde
Esses três fatores, combinados, tinham uma grande população de usuários da Netflix. Se não, "House of Cards" teria uma casa diferente.
Baseado em Steve Swasey, seu VP de Comunicações Corporativas, o sucesso de uma série não é baseado inteiramente nos membros do elenco e diretores, mas também na preferência do consumidor por um gênero, membros do elenco e estrelas, um diretor e filmes semelhantes.
Em relação aos fatos compartilhados por Swasey, não era uma questão de "Se" eles vão investir, mas de "quanto" eles estavam dispostos a investir em "House of Cards". Eles estavam dispostos a colocar cem milhões de dólares nele.
Depois do Greenlight
Depois de gastar tantos milhões em "House of Cards", a Netflix tornou-se parcialmente responsável pela promoção da série. Sendo dados e orientados para o usuário, a Netflix decidiu fazer trailers personalizados.
Normalmente, cada série tem vários trailers, mas nem todos te interessam para assistir ao filme ou show. O que a Netflix fez foi fazer uma versão diferente do trailer para diferentes públicos com base em seu histórico de visualização.
Então, se você assistir filmes temáticos femininos, eles vão mostrar-lhe as partes onde as mulheres foram apresentadas. Se você gosta dos filmes de Kevin Spacey, verá um trailer centrado em torno dele.
A primeira temporada de "House of Cards" não confirmou seu sucesso, mas o caminho em que estava. Para cada programa de TV, há 35% de chance de ter sucesso e 75% de chance de não ter.
Quando "House of Cards" estava na Netflix, eles tinham mais assinantes e alguns que não cancelaram sua assinatura por causa disso.
A Decisão de Licenciamento
Assim como no streaming, a Netflix não escolhe apenas qualquer filme para licenciar. Licenciar um filme é caro, e eles não podem simplesmente licenciar todos os filmes recém-lançados.
Eles também aplicam análises a esta decisão com base em quantos clientes veem um show. Isso significa que quanto mais você assiste a um show que você ama, mais a probabilidade de continuidade e mostrar conteúdo relacionado.
Um fator fascinante na escolha dos filmes para licenciar são os estudos de sites de pirataria.
Outras grandes empresas que usam análises

Além da Netflix, muitas empresas estão usando ferramentas de análise para melhorar seu alcance e ganhar satisfação com o cliente.
Não estou excluído das empresas ou sites que usam análises. A ferramenta de análise mais popular usada por pessoas que têm páginas da Web é a análise do Google.
Também faço uso de análises do Google para melhorar meu conteúdo. Algumas outras grandes empresas que usam ferramentas de análise incluem:
- Uber
- Airbnb
- Spotify
- Microsoft
- Intel
- Barclays
- Pizza Dominos
- Infocus
- Yahoo
- Amazônia
- Oracle
- Cisco
- Banco da América
- Ebay
- Sem fio Verizon
- Paypal
- Business Insider
Sem surpresa, a lista continua!
A duração da lista deve-se principalmente aos vastos benefícios das ferramentas de análise.
Para concluir
Com base no meu artigo, você viu que a Netflix usa análises para determinar o que mostrar, trailers personalizados de filmes, o que recomendar por tela, o que licenciar e muito mais.
Para a Netflix, a análise é um divisor de águas para manter os clientes felizes e manter seu lado econômico.
Se você gostou deste artigo, eu ficaria feliz em saber na seção de comentários, e por favor compartilhe para que eu também possa utilizar análises para trazer o melhor conteúdo.
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