Работа с данными в любой сфере - страница 15

Шрифт
Интервал


В конце концов исследователи данных в Netflix начали видеть совпадения в зрительских моделях их аудитории. Оказалось, что существует значительное число подписчиков Netflix, которые наслаждались и работой Кевина Спейси, и серьезными политическими драмами. Остальное – перезапуск оригинального «Карточного домика» 1990-х гг. с Кевином Спейси в главной роли – это история (или это данные?).

Оседлав волну успеха

Netflix оказалась права, высоко оценив возможности данных: сериал «Карточный домик» был отмечен наградами и получил высокие оценки критиков. Поэтому неудивительно, что многие конкуренты Netflix попытались скопировать эту выигрышную модель. Хейделин де Понтевес, предприниматель в области данных и мой бизнес-партнер, работал на конкурента Netflix в целях создания подобной системы.

«Мы знали, что у Netflix уже есть мощная система рекомендаций, и поэтому от нас как разработчиков баз данных и операционных систем требовалось не создать то же самое для нашей компании, а найти, где можно добиться разницы. Мы поняли, что для разработки действительно интересной системы нам нужно сделать больше чем просто инструмент для рекомендаций фильмов, соответствующих определенным демографическим сегментам. Мы также хотели создать алгоритм, позволяющий предлагать фильмы, которые могли бы вывести пользователей из их зоны комфорта, но в то же время доставить им удовольствие. Мы действительно стремились к тому, чтобы появился некий элемент неожиданности».

(Де Понтевес, 2017 г.)

Хейделин понимал, что для достижения этой цели потребуется сложная система, способная проникнуть в головы пользователей и понять их предпочтения лучше, чем те сами понимали это. Он достиг цели, извлекая все имевшиеся у компании данные по клиентам и применяя правильное сочетание моделей, чтобы найти связи между зрительскими привычками. Помните, что этот подход почти такой же, как был у Джорджа Гэллапа многие годы назад; благодаря доступным технологиям и воображению аналитика данных мы теперь можем получить доступ к данным гораздо более хитроумным (и автоматизированным) способом.

Использование данных

Некоторые могут посетовать, что такой подход к использованию данных для творческого контента фактически убивает творчество. На это я бы ответил им, что данные всего лишь следуют за тем, чего хотят люди. Для любой отрасли желательно показать нужной аудитории в нужное время и в нужном месте соответствующий контент, чтобы побудить клиентов покупать их услуги. Таким образом, данные сделали индустрию более демократичной, потому что, хотя машины могут начать влиять на наши предпочтения в покупках, мы по-прежнему сохраняем самую ценную информацию: человеческое желание. Машины не говорят нам, чего мы хотим; они создают для нас связи, о которых мы, возможно, не знали.