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Das Erfolgsrezept von Netflix sind die Algorithmen

Mit Big-Data-Analysen und der Entwicklung leistungsstarker Algorithmen konnte Netflix seinen Kundenstamm auf 110 Millionen Nutzer in 190 Ländern erweitern. 2017 war ein Jahr voller neuer Erfahrungen, und Netflix Mitglieder haben weltweilt mehr als 140 Millionen Stunden geschaut.

Im Mittelpunkt des Geschäftsmodells von Netflix steht ein ausgeklügeltes System von ‘Vorschlägen’. Nach Berechnungen des Unternehmens wird über 80 % des Programms aufgrund von Algorithmen gesehen, die den Nutzern bestimmte Sendungen vorschlagen, die zu deren Vorlieben passen.

Woher weiß Netflix, was mir gefällt?

Über ein Jahrzehnt lang hat Netflix daran gearbeitet, die Auswahl, Zusammenstellung und Auswertung von Daten über das Fernsehverhalten seiner Nutzer und deren Bewertung der Sendungen immer weiter zu verfeinern. Ausgehend von diesen Angaben wurde ein System an Algorithmen und automatischem Lernen entwickelt, das eine etwaige Voreingenommenheit von Nutzern gegenüber bestimmten Inhalten umgeht und Filme oder Serien findet, die Nutzer von sich aus nicht unbedingt ausgewählt hätten. Dazu werden nicht die breiten Einteilungen nach Genre herangezogen, sondern sehr viel spezifischere Merkmale der Inhalte.

Das System basiert auf drei Informationsquellen:

  • den Netflix-Abonnenten
  • den Experten, die die Inhalte klassifizieren und einstufen
  • den Algorithmen selbst und der Tatsache, dass diese automatisch lernen

Die Netflix-Nutzer tragen ihren Verlauf an gesehenen Sendungen bei (100 Millionen Nutzer mit mehreren aktiven Profilen – weltweit rund 250 Millionen Profile). Unabhängige Fachleute sowie die Experten von Netflix klassifizieren Filme und Serien nach verschiedenen Kriterien. Die Algorithmen schliesslich bestimmen, welche Faktoren wie stark gewichtet werden sollen. Dabei wird zum Beispiel berücksichtigt, wie häufig sich Abonnenten einloggen, wie lange sie das Programm nutzen und welche Art von Sendungen zum Binge Watching führen. Auf diese Weise lassen sich Gruppen zusammenstellen mit ähnlichem Geschmack und ähnlichen Vorlieben. Von diesen Gruppen gibt es rund zweitausend.

Die Einteilungen, die für die Algorithmen zum automatischen Lernen eingesetzt werden, sind auf der ganzen Welt gleich. Hinzu kommen weitere Kennzeichnungen, die direkt vom Profil jedes einzelnen Benutzers aus erstellt werden und für jedes Land, jede Sprache und jeden kulturellen Hintergrund anders sind.

Quelle: Was die Schweizer gerne streamen. April 2017. Parrot Analytics. Statista.

Warum schlägt mir Netflix diesen Film vor?

Die Vorschläge von Netflix gehen über die bisherige Einteilung in Genres hinaus. Bei der Analyse von Serien berücksichtigt der Algorithmus Faktoren wie Drehbuch, Charaktere und Schauplätze. Hat ein Nutzer zum Beispiel Sendungen gesehen, die die dunkle Seite der Gesellschaft zeigen, dann schlägt Netflix Optionen mit ähnlichem Inhalt vor, bei denen es sich jedoch von Komödien über Actionfilme bis hin zu Dokumentarfilmen um alles Mögliche handeln kann. Der Algorithmus legt zudem fest, in welcher Reihenfolge die Vorschläge dem jeweiligen Nutzer angezeigt werden sollen.

Mit den Algorithmen lässt sich auch analysieren, wie lange Nutzer brauchen, um sich für einen Vorschlag zu entscheiden, und wie lange das Zeitfenster ist, innerhalb dessen der Nutzer überzeugt werden muss – laut Netflix nicht einmal 30 Sekunden. Die gesammelten Daten haben auch gezeigt, dass sich Zuschauer am besten von Aufnahmen ausdrucksstarker Gesichter überzeugen lassen.

Mit dieser Art von Big Data kann Netflix vorhersagen, welche Inhalte in Zukunft weltweit oder in bestimmten Ländern erfolgreich sein werden. Diese Informationen berücksichtigen sie dann bei der Entwicklung von Eigenproduktionen, um nur in Inhalte mit grossem Erfolgspotenzial zu investieren.