早餐配《歡樂又滿屋》、午休追《毒梟》…在Netflix數據下你的行為無所遁形!

首圖來源:Netflix

Netflix手中握有關於人們搜尋什麼、喜歡什麼、對什麼按了讚、在哪裡看、在哪裡停下來、什麼東西看了兩遍等行為偏好的龐大資料,提供了前所未有的機會,一窺那曾是難以理解的品味領域。

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(image source:Netflix)

「我們面對越來越多的事物,要我們決定是否喜歡,或希望我們能喜歡。」使用過Netflix平台的人肯定很少注意到,畫面右上角有搜尋功能,因為每次打開頁面Netflix都會主動推薦40到50個新的影片選項供閱聽眾觀賞。當然,這些影片都不是隨意推薦的,他可是根據為你觀賞過某些影集而推薦相似的給你,或者藉由你的瀏覽與觀看行為,計算出你可能會喜歡什麼類型的影片。

「用地理位置、年齡、性別推測消費者品味早已過時!」-Netflix, Todd Yellin

為何Netflix能推薦給你適合的影視內容呢?主要原因在於Netflix一直以來都在建構其演算機制,此機制主要是根據用戶的觀影習慣而貼上不同的標籤,例如「一天內拚完20集影集」、「觀看時間長度」、「哪些影片的海報吸引你點選」、「觀影中的暫停時間」、「播放記錄」、「只看十分鐘就退出選單」,甚至是「有強大女性角色」、「適合浪漫主義者觀看」等多達10萬個各式各樣的小標籤。

除此之外,每次觀看完都會要求閱聽眾針對此部影片進行評分,這些熱切的評分者也希望Netflix真的知道他們喜歡看什麼或希望如何看。再加上你可能也不斷參與Netflix對偏好所進行一連串「A/B testing」的龐大實驗,並根據眾多小標籤與迴歸模型,向用戶推薦他們應該會願意觀看的節目。

「75%的影片瀏覽都來自Netflix的推薦結果,而非搜尋。」

Netflix的原創內容副總裁Cindy Holland指出:「人們圍繞著電視節目表打轉的娛樂生活已過去,現今的娛樂選擇權已交還給閱聽眾,進而展現出五花八門的觀影行為模式」。再加上Netflix憑藉強大的內容資源,不僅在美國市場取得不錯的市場成績,在海外市場也擁有傲人的表現。

在這個選擇多到讓人眼花撩亂的時代,我們常常也不清楚自己真正要的是什麼。Netflix於是從各國閱聽眾在2017年的收視習慣中,發現一些有趣的現象:

  • 週六晚上的收視率高過其他媒體雖然閱聽眾在一周的大部分晚上都在觀看主流媒體(NBC、ABC),但周六晚上則會紛紛轉移到Netflix中(26%收視率),這也是一周裡收視率最高的時刻。
  • 閱聽眾似乎喜歡藉由「喜劇類」影視搭配早餐,進而補充一天的能量從收視數據來看,早上6點選擇收看喜劇節目的閱聽眾,較其他時段多出34%,如《馬男波傑克》(BoJack Horseman)、《歡樂又滿屋》(Fuller House)、《貞愛好孕到》(Jane the Virgin)等。似乎,藉由浪漫喜劇節目的觀賞,能讓人更輕鬆且愉快的心情來面對新的一天。

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  • 「戲劇類」節目是過半閱聽眾在午休時的首選全球近半數(47%)閱聽眾都選擇在中午時間看戲劇類節目,如大膽探索蕾絲邊感情關係的《勁爆女子監獄》(Orange Is the New Black)、描述毒梟與緝毒局局探員故事的《毒梟》(Narcos)、改編自偵探小說的《新世紀福爾摩斯》(Sherlock),觀賞比例較其他時段高出5%,其中巴西聽眾更高出25%。

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  • 印度流行「行動追劇」印度閱聽眾在早上9點追劇比例較其他國家多出82%,類似模式也出現在下午5點後的返家通勤時段。可見,這群上班族喜歡選擇以政治為題材的《紙牌屋》(House of Cards)或法律為主軸的《金裝律師》(Suits)一起卡在車陣中。

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  • 「驚悚類」雖是晚間節目首選,「喜劇類」仍是最佳床伴大家雖然常在晚間收看犯罪故事類的《絕命毒師》(Breaking Bad)或科幻恐怖類的《怪奇物語》(Stranger Things)等影集(在晚間9點時較其他時段多出27%)。但在上床時間為了避免過於刺激而無法安然入眠,因此會點開《打不倒的金咪》(Unbreakable Kimmy Schmidt)或如《戴夫・查普爾:喜劇特輯》(Dave Chappelle)等脫口秀節目,讓自己心情能得已緩和。

從以上的資料我們就可大概了解,不同文化與生活習慣所帶來的追劇效應大為不同,Netflix藉由多維度的資料挖掘與分析,進而推衍出精準的推薦機制,不但能讓閱聽眾更輕易的觀看喜歡的節目,也能作為購買與製作新內容的參考依據。最終的目的,都是為了能持續拓展訂閱用戶,並讓用戶能不斷黏著於Netflix平台中。

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邱 于平

邱于平,從媒體訊息設計、數位科技、電子商務、社群行銷到社會科學,結合相關但不同領域的知識,以期定位出自己的獨特研究領域。每天看很多產業報告,寫很多學術研究、調查報告、產業專欄,對於創新零售、社群行銷、消費行為、大數據等議題均有極大興趣。現為助理教授、產業分析師、專欄作家。