Ce que l'industrie numérique peut apprendre de Netflix

L'histoire de Netflix , qui a perturbé le secteur de la location de films et peut-être provoqué la faillite de Blockbuster et d'autres chaînes de location de vidéos, est peut-être bien connue de beaucoup. Le chapitre le plus important de l'histoire de Netflix concerne l'expérimentation en cours en ce moment
L' activité DVD par courrier , qui était au cœur de Netflix à ses débuts, n'est aujourd'hui qu'une infime partie de l'entreprise.

Grâce au streaming vidéo, la société s'est progressivement transformée en un réseau de télévision Internet de premier plan qui pourrait remplacer le modèle commercial de diffusion télévisée du siècle dernier.

La télévision sur Internet est à la demande (décalée dans le temps, décalée dans le lieu), personnalisée (basée uniquement sur les habitudes de visionnage individuelles et les prévisions basées sur de nombreux éléments de données, y compris les liens de Netflix vers Facebook), diffusée depuis le cloud vers n'importe quel écran, (décalage de l'appareil) n'importe où ( sous réserve des restrictions légales héritées).
Plus de 75 millions d'abonnés paient leurs frais dans plus de 190 pays, et chaque jour, ces abonnés profitent de plus de 125 millions d'heures d'émissions de télévision et de films.
Reed Hastings , le co-fondateur de Netflix, a été un expérimentateur accompli. De multiples essais au fil du temps lui ont permis d'affiner progressivement son modèle économique pour le web médiatique du XXIe siècle. Toutes ses expériences ont été à la pointe de l'industrie de la télévision et du divertissement, mais les leaders de l'industrie ne les ont jamais prises au sérieux, jusqu'à peut-être maintenant.
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Alors que la plupart des autres acteurs du secteur de la location de films se concentraient sur les meilleurs films à succès basés sur des listes générales, Hastings s'est concentré sur le développement d'un logiciel de "moteur de recommandation" qui apprendrait les préférences de film d'un individu et utiliserait ces informations pour suggérer d'autres titres appropriés à partir de son catalogue.

Au début, le moteur s'appuyait sur les notes et les préférences individuelles des films précédemment visionnés pour prédire les notes des utilisateurs pour d'autres films. Plus tard, il a rassemblé des données provenant de profils similaires d'habitudes de visionnage.
Pour garantir davantage la supériorité du moteur de recommandation, Hastings a lancé le Netflix Prize , un concours ouvert en 2006 permettant à quiconque de battre l'algorithme de filtrage et de recommandation Cinematch de la société. Il voulait que les meilleurs esprits techniques défient l'algorithme afin qu'il continue à occuper la première place.
Puis il a expérimenté l'ajout d' un streaming illimité (bien qu'avec une bibliothèque de contenu très limitée au cours des premières années) à ses abonnements DVD en 2007, ce qui lui a permis de comprendre très tôt comment les gens adoptaient le streaming en ligne, malgré toutes les limitations de la bande passante et des réseaux cellulaires peu fiables. réseaux.
Aujourd'hui, Netflix est le leader incontesté du streaming vidéo, et la personnalisation est l'une des principales raisons de ce succès. La page d'accueil de chaque abonné affiche des groupes de vidéos disposés en rangées avec un titre qui transmet le lien significatif entre les vidéos de ce groupe. Netflix utilise son algorithme de filtrage et de recommandation pour sélectionner et personnaliser les lignes, les éléments de chaque ligne et l'ordre des vidéos dans chaque ligne pour chaque individu.
Netflix est un leader de la personnalisation , qui est effectuée par des machines, à grande échelle et à grande vitesse. L'expérience de Hastings de travailler avec Amazon pour le streaming basé sur le cloud (au lieu de posséder cette fonctionnalité numérique) était une décision analytique bien raisonnée : il n'y avait aucun moyen pour Netflix de rivaliser avec la compétence cloud d'Amazon.
En analysant systématiquement les avantages et les inconvénients de la création de matériel Netflix (comme un Roku ou Google Chrome ou Apple TV) plutôt que de se concentrer sur les logiciels , la société a finalement opté pour le logiciel Netflix pour que le streaming fonctionne sur plusieurs appareils : écrans de télévision, décodeurs, Téléviseurs, ordinateurs personnels, tablettes, téléphones et autres compatibles avec Netflix.
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Alors que d'autres chaînes de télévision ont obligé le producteur exécutif Kevin Spacey à préparer des émissions pilotes pour tester la réaction du public à son émission proposée, House of Cards , Hastings et son équipe ont pu évaluer ses perspectives en analysant le trésor de données sur les habitudes de visionnage des abonnés. Alors que les réseaux sélectionnaient traditionnellement des émissions basées sur un pilote, suivi de quelques émissions, puis d'une saison entière, Netflix, utilisant ses données pour atténuer tout risque, a pu s'engager sur deux saisons à l'avance, ce qui a permis aux producteurs et réalisateurs d'être plus Créatif. Fort du succès de cette émission, Netflix a continué à créer d'autres programmes originaux tels que Orange Is the New Black, Bloodline et Marco Polo.

Ainsi, à la pointe de l'industrie des médias et du divertissement, Netflix avait expérimenté sérieusement et en série différents éléments de base pour la télévision sur Internet. La plupart des opérateurs historiques traditionnels tels que Time Warner, Disney (ABC), Fox, NBCUniversal et CBS se sont réveillés tardivement à la puissance des logiciels de recommandation qui entraînent la personnalisation qui est devenue la marque de fabrique de Netflix.
Ces entreprises ont également tardé à reconnaître la puissance des informations basées sur les données qui ont permis à Netflix d'entrer dans la programmation originale, et la plupart n'ont pas compris la supériorité technologique de Netflix pour optimiser le streaming pour différents appareils et sur différentes bandes passantes, à partir d'une architecture cloud distribuée.
De telles expériences séquentielles, affinées au fil du temps, ont permis à Netflix de devenir une puissance mondiale dans la télévision sur Internet. Les titulaires de télévision sont arrivés en retard avec leurs propres moyens de rivaliser avec Netflix; leurs versions des tueurs de Netflix via des applications et des alliances alternatives. En donnant un sens à Netflix, vous vous rendez compte que les expériences entreprises par Hastings et son équipe n'étaient pas ponctuelles ; ils ont été séquencés pour marier les développements technologiques avec des options plausibles pour une valeur client supérieure et différents modèles commerciaux qui placent les caractéristiques numériques telles que les algorithmes et l'analyse, ainsi que le streaming et le cloud, comme points d'ancrage clés.
Alors que vous essayez de donner un sens aux différentes expériences dans l'espace des médias et du divertissement, vous vous demandez peut-être avant la phase 3 : l'avenir numérique des médias et du divertissement sera-t-il défini par des entrepreneurs technologiques comme Reed Hastings et des géants du numérique comme Amazon (Prime Vidéo), Alphabet (YouTube) et Apple (iTunes et Apple TV) ? Cette question sur la façon dont les fondations établies dans la phase d'expérimentation pourraient conduire la phase de réinvention ne se limite pas à Netflix. Vous constaterez que ce lien est un fil conducteur essentiel de la matrice numérique.

Ceci est un extrait de The Digital Matrix de Venkat Venkatraman. Vous pouvez acheter le livre ici.