مسئله و چالش‌ها
نتفلیکس با چالش نگه‌داشت کاربران در پلتفرم خود و ایجاد تعامل پایدار روبرو بود. دلیل اصلی این مشکل، حجم زیاد محتوای در دسترس و دشواری کاربران در یافتن محتوای مورد علاقه‌شان بود. تحقیقات نشان داده است که کاربران در مواجهه با گزینه‌های متعدد، به‌سرعت دچار خستگی تصمیم‌گیری می‌شوند و احتمال ترک پلتفرم بالا می‌رود. نتفلیکس باید سیستمی ایجاد می‌کرد که بتواند به‌صورت خودکار و دقیق، محتوای مرتبط با هر کاربر را پیشنهاد دهد.
راه‌حل‌ها و ابزارها
-
تحلیل رفتار کاربران با داده‌های بزرگ (Big Data):
نتفلیکس روزانه داده‌های عظیمی از رفتار کاربران جمع‌آوری می‌کند. این داده‌ها شامل:
- تعداد و نوع فیلم‌ها و سریال‌هایی که کاربران تماشا می‌کنند.
- رتبه‌بندی‌های کاربران (Likes و Dislikes).
- زمان و دستگاهی که کاربران از آن استفاده می‌کنند.
از این اطلاعات برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی بهره گرفته می‌شود که بتوانند علایق کاربران را پیش‌بینی کنند.
-
توسعه سیستم پیشنهاد‌دهی با ابزارهای یادگیری ماشینی:
نتفلیکس از الگوریتم‌های فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering) و فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering) استفاده کرد. این الگوریتم‌ها با ترکیب داده‌های کاربران مشابه و اطلاعات محتوای تماشا شده، پیشنهادهایی کاملاً شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهند.
یکی از ابزارهای مهم در این فرایند Apache Spark است که برای پردازش داده‌های بزرگ و تحلیل لحظه‌ای به کار گرفته می‌شود.
-
آزمایش‌های مکرر (A/B Testing):
نتفلیکس به‌طور مداوم طراحی و الگوریتم‌های خود را آزمایش می‌کند. این آزمایش‌ها شامل تغییرات در رابط کاربری، نحوه نمایش پوستر فیلم‌ها، ترتیب پیشنهادات، و حتی طراحی صفحه اصلی است. هدف از این آزمایش‌ها افزایش تعامل و کاهش نرخ ترک کاربران است.
اعداد و نتایج کلیدی
- پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده حدود 80٪ از فعالیت کاربران را تشکیل می‌دهند.
- این روش‌ها سالانه باعث صرفه‌جویی بیش از 1 میلیارد دلار از طریق کاهش نرخ لغو اشتراک کاربران می‌شوند.
- زمان صرف‌شده توسط کاربران در پلتفرم و تعداد عناوین تماشا شده پس از اعمال این سیستم به میزان قابل‌توجهی افزایش یافت.
اهمیت تحقیق بر روی پرسوناها
نتفلیکس به‌خوبی نشان داد که شناخت دقیق پرسوناهای کاربران و تحلیل رفتار آن‌ها، می‌تواند تاثیر چشم‌گیری در موفقیت یک محصول دیجیتال داشته باشد. پیشنهاددهی‌های شخصی‌سازی‌شده، تجربه کاربری را بهبود بخشیده و حس اعتماد و رضایت کاربران را افزایش داده است.
جمع‌بندی و درس‌ها برای کسب‌وکارها
این مورد نشان می‌دهد که برای موفقیت، باید به رفتار کاربران به‌دقت توجه کرد و از فناوری‌های پیشرفته مانند یادگیری ماشینی و تحلیل داده‌های بزرگ بهره برد. ابزارهایی نظیر Apache Spark و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، کلید موفقیت این فرآیند بوده‌اند.
منبع:
https://vwo.com/blog/deliver-personalized-recommendations-the-amazon-netflix-way/
https://vwo.com/conversion-rate-optimization/conversion-rate-optimisation-tips/
