Netflix

Vấn đề

Người đăng ký dịch vụ xem trực tuyến có thể ngừng sử dụng và hủy đăng ký nếu không nhanh chóng tìm được nội dung muốn xem. Kho nội dung Netflix quá lớn để thành viên tự duyệt, và mỗi thuê bao rời đi đều phải được bù bằng một thuê bao mới.

Cách tiếp cận

Netflix tự phát triển một tập hợp thuật toán để xếp hạng nội dung trên trang chủ, tạo các hàng nội dung cá nhân hóa, chọn tác phẩm tương tự, lựa chọn hình ảnh và hỗ trợ tìm kiếm. Công ty chuyển từ dự đoán điểm đánh giá sao, trọng tâm thời kinh doanh DVD và cuộc thi Netflix Prize, sang các mô hình dựa trên hành vi xem trực tuyến. Công ty kiểm nghiệm các thay đổi bằng thử nghiệm A/B, đo tỷ lệ duy trì thuê bao và mức độ tương tác trong trung hạn.

Số liệu chính

Bài học

Netflix đánh giá giá trị của hệ thống đề xuất qua số lượt hủy đăng ký được ngăn chặn, không đo doanh thu trực tiếp. Con số 1 tỷ USD là ước tính riêng của Netflix năm 2015.

Phân loại

Quy mô

Doanh nghiệp lớn

Ngành

Truyền thông và giải trí

Chức năng kinh doanh

Marketing và bán hàngCNTT và R&D

Loại hình đổi mới

Đổi mới sản phẩm và dịch vụ

Công nghệ AI

Gợi ý và cá nhân hóa

Hình thức triển khai

Tự phát triển

Mục tiêu

Doanh thu và trải nghiệm khách hàng

Căn cứ

Công bố của doanh nghiệp

Nguồn

1. The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation

   ACM Transactions on Management Information Systems·28 thg 12, 2015Bài nghiên cứu hoặc báo cáo
2. Netflix Execs: Our Recommendation Engine Saves Us $1 Billion Per Year

   Tubefilter·20 thg 6, 2016Bài báo

Tóm tắt nguồn

Thông tin đầy đủ có trong tài liệu gốc.