Netflix: Рекомендаційний двигун; оптимізація обкладинок через A/B
стримінг
Netflix впровадила AI-орієнтований механізм рекомендацій для персоналізації контенту користувачів. Система аналізує історію переглядів, прогнозує вподобання та оптимізує обкладинки для фільмів та серіалів. Завдяки цьому 80% переглянутого контенту надходить саме через цей механізм, що сприяє утриманню клієнтів та збільшенню часу перегляду.
Результат
- 80 % переглянутого приходить із рекомендацій. ⚠️ загальновідома цифра, первинного джерела в добірці немає.
Контекст
Персоналізація є центральною в сучасному маркетингу, а клієнти очікують контент, адаптований до їхніх інтересів. Компанії, що надають таку персоналізацію, спостерігають вищу залученість та утримання користувачів. Netflix, як стрімінгова платформа, прагнула покращити ці показники.
Що зробили
Механізм рекомендацій Netflix використовує AI для аналізу поведінки користувачів, відстежуючи, що, коли і як часто вони дивляться. На основі цих даних AI прогнозує вподобання, пропонуючи фільми та шоу, які користувачі, ймовірно, оцінять. Система також оптимізує мініатюри для кожного контенту, вибираючи ті, що найімовірніше приваблять глядача.
Що з цього переноситься
AI-персоналізація є ефективною для підвищення залученості та утримання користувачів у моделях, де постійний доступ до різноманітного контенту та його релевантність безпосередньо впливають на бізнес-показники.