Hoe gebruikt Netflix AI?

Gepersonaliseerde aanbevelingen

Vraag je je af hoe Netflix precies weet naar wat voor show je verlangt om 2 uur ’s nachts? Het aanbevelingssysteem van Netflix is een van de bekendste voorbeelden van hoe AI wordt gebruikt om de gebruikerservaring te verbeteren. Het aanbevelingssysteem gebruikt Machine Learning om enorme hoeveelheden gegevens te analyseren, waaronder de kijkgeschiedenis, zoekopdrachten en beoordelingspatronen van gebruikers, om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen.

Het aanbevelingssysteem maakt gebruik van collaborative filtering, inhoud gebaseerde filtering en andere machine-learning technieken om deze dataset te analyseren en gepersonaliseerde aanbevelingen te genereren voor individuele gebruikers. Collaborative filtering analyseert het gedrag van gebruikers met dezelfde interesses als de jouwe, om inhoud voor te stellen die jou aanspreekt.

Op content gebaseerde filtering daarentegen houdt in dat de kenmerken van de door jou geconsumeerde content worden geanalyseerd om vergelijkbare suggesties te doen. Deze methoden, gecombineerd met analyses van vele andere factoren, resulteren in het intelligente aanbevelingssysteem dat onze filmavonden naadloos laat verlopen. Sterker nog, je aanbevelingen veranderen ook op basis van jouw lokale tijd, aangezien het systeem begrijpt dat jouw interesses gedurende de dag kunnen variëren!

Om ervoor te zorgen dat je bij elke inlog content vindt die je leuk vindt, worden de aanbevelingen ook aangepast op basis van hoe lang je door de inhoud bladert voordat je er één selecteert. Deze gepersonaliseerde ervaring houdt gebruikers betrokken, verhoogt de klanttevredenheid en leidt uiteindelijk tot meer retentie en inkomsten voor Netflix.

Aanbevelingssystemen hebben hun plaats verdiend als een krachtige speler onder succesvolle bedrijven. De e-commerce website van Amazon is nog een voorbeeld van hoe een goed aanbevelingssysteem werkt. Het aanbevelingssysteem van Amazon toont de gebruiker een reeks producten op basis van zijn aankoop geschiedenis, of zelfs zijn lopende zoekopdracht.

Hoe is dit relevant voor jouw bedrijf?

Een goed aanbevelingssysteem is een essentieel hulpmiddel voor elk platform met veel content, of het nu gaat om een e-commerce website, een verzameling blogberichten of een database vol onderzoeksartikelen. Een goed ontworpen webpagina met duidelijke navigatie en aanbevelingen voor relevante content kan de betrokkenheid en retentie van gebruikers aanzienlijk verbeteren.

De personalisatie die AI met zich meebrengt, kan ook dienen voor gerichte marketingcampagnes. Door het analyseren van het gedrag en de voorkeuren van gebruikers kunnen organisaties helpen bij het voorkomen van spam en het leveren van gerichte e-mails, tekstberichten of pushmeldingen die waarschijnlijk interessant zijn voor de gebruiker. Dit verbetert niet alleen de gebruikerservaring, maar kan ook zorgen voor een hogere betrokkenheid en inkomsten voor het platform.

Chatbots bieden, in tegenstelling tot FAQ’s, een 24/7 gepersonaliseerde communicatiemethode voor klanten. Chatbots automatiseren het beantwoorden van vragen en bieden hulp in realtime, zonder dat je als bedrijf je personeelsbestand hoeft uit te breiden. Dit helpt organisaties om wachttijden voor klanten te verminderen, responstijden te verbeteren en klantenservice medewerkers vrij te maken om zich te richten op complexere kwesties.

Uiteindelijk maakt een goede gepersonaliseerde ervaring gebruikers gelukkig, en zorgt dat ervoor dat ze terugkomen voor meer. Door personalisatie te bieden die relevant is voor de interesses en voorkeuren van de gebruiker, kan het platform een meer aantrekkelijke en bevredigende gebruikerservaring creëren en uiteindelijk hogere omzet genereren.

content block image

Content creatie

Het creëren van content is een essentieel aspect van het bedrijfsmodel van Netflix, en AI speelt een belangrijke rol in dit proces. Netflix gebruikt machine learning-algoritmen om enorme hoeveelheden gegevens te analyseren om nieuwe content kansen te identificeren, creatieve beslissingen te onderbouwen en de content delivery te optimaliseren.

Als het aankomt op hun eigen producties, slaat Netflix vaak de spijker op z’n kop. Op basis van gebruikersgegevens, waaronder kijkpatronen, zoekopdrachten en trends in sociale media, gebruikt Netflix voorspellende analyses om zijn content creatie strategie te informeren. Als bijvoorbeeld een bepaald genre of thema populairder wordt onder gebruikers, kan Netflix deze informatie gebruiken om beslissingen over het maken en produceren van content te verankeren. Door bijvoorbeeld gegevens over gebruikers interesses, zoekopdrachten en kijkpatronen te analyseren, identificeerde Netflix de populariteit van een bepaald boek en een groeiende interesse in schaken. Dit leidde tot de creatie van de razend populaire show “Queen’s Gambit”. Deze data-driven aanpak vormde de basis voor de beslissing om de serie groen licht te geven en hielp het succes ervan te garanderen.

Heb je je ooit afgevraagd hoe de trailers worden gemaakt die verschijnen wanneer je met je muis over de miniatuur van een show gaat? Je raadt het al! Netflix gebruikt AI om het creatieve proces te verbeteren. Het bedrijf heeft een AI-aangedreven tool ontwikkeld voor het maken van trailers die de visuele en audio-elementen van een show analyseren, om op die manier een gepersonaliseerde trailer te maken voor elke gebruiker. De tool maakt gebruik van machine learning algoritmes om de belangrijkste scènes en momenten te identificeren die elke gebruiker het meest zullen aanspreken op basis van hun kijkgeschiedenis en voorkeuren. Door de trailers af te stemmen op elke gebruiker kan Netflix de betrokkenheid en retentie verhogen, door content te leveren die waarschijnlijk interessanter is voor de kijker.

Meer weten? Kom in contact
Hoe is dit relevant voor jouw bedrijf?

Productgerichte organisaties kunnen leren van de aanpak van Netflix door data-analyse en AI te gebruiken om markttrends te identificeren, en beslissingen over productontwikkeling te onderbouwen. Door gegevens over gebruikers interesses, zoekopdrachten en trends in sociale media te analyseren, kunnen organisaties waardevolle inzichten krijgen in consumentenvoorkeuren. Daarbij kunnen ze meteen kansen identificeren voor nieuwe productontwikkeling, of verbeteringen aan bestaande producten.

Organisaties kunnen ook voorspellende analyses gebruiken om te anticiperen op de vraag van de consument en de productie- en leveringsprocessen dienovereenkomstig te optimaliseren. Deze data driven aanpak kan organisaties helpen om concurrenten voor te blijven, door producten te leveren die voldoen aan de veranderende behoeften en voorkeuren van de consument. Bovendien kunnen organisaties, door gebruik te maken van door AI aangedreven tools om content af te stemmen op individuele gebruikers op basis van hun voorkeuren en gedrag, de kans vergroten dat gebruikers terugkeren naar hun platform of hun producten kopen.

Door gebruik te maken van AI en data-analyse kunnen organisaties een concurrentievoordeel behalen in de snelle markt van vandaag door weloverwogen beslissingen te nemen op basis van consumententrends en -voorkeuren.

Resource Optimalisatie

Netflix zou niet zijn wat het nu is als de grote bibliotheek met inhoud niet naadloos toegankelijk zou zijn. Ze zorgen ervoor dat je als gebruiker de best mogelijke kijkervaring hebt. Dit wordt gedaan door slimme strategieën voor de toewijzing van bronnen in te zetten. Om de toewijzing van hun middelen te optimaliseren, analyseren ze gegevens over kijkgewoonten, voorkeuren en feedback van gebruikers om te bepalen welke titels waarschijnlijk succesvol zullen zijn. Dit helpt hen om hun bronnen effectief toe te wijzen, en ervoor te zorgen dat ze genoeg servers en bandbreedte hebben om hun content zonder onderbrekingen te leveren.

Netflix gebruikt ook data science en AI om het gebruik van servers en netwerkbandbreedte te optimaliseren. Het bedrijf heeft een AI-algoritme ontwikkeld dat automatisch de ‘bitrate’ van video’s aanpast om een ononderbroken streaming te leveren. Dit zorgt ervoor dat gebruikers geen last hebben van buffering of andere kwaliteitsproblemen, wat leidt tot een betere klanttevredenheid en retentie.

Hoe is dit relevant voor jouw bedrijf?

Organisaties kunnen soortgelijke principes toepassen door gegevens over gebruikersgedrag te analyseren om te bepalen welke webpagina’s of inhoud het populairst zijn, en op basis daarvan middelen toe te wijzen. Als er bijvoorbeeld veel vraag is naar een bepaalde webpagina of inhoud, kan een bedrijf voorspellende analyses gebruiken om de inhoud te cachen of elementen van de webpagina vooraf te laden – om snelle toegang en snellere laadtijden voor gebruikers te garanderen.

Het is cruciaal om te beseffen dat de gebruikerservaring van het grootste belang is bij het optimaliseren van websites prestaties. De bekende metric dat als een gebruiker niet binnen drie seconden (gemiddeld) ziet wat hij zoekt, hij de pagina zal verlaten, benadrukt het belang van snelle responstijden. Daarom kan AI, mits slim geïmplementeerd, de algehele systeemprestaties verbeteren.

Workflow-optimalisatie

Chaos Monkey is een tool ontwikkeld door Netflix die AI gebruikt om de infrastructuur van het bedrijf te optimaliseren en de betrouwbaarheid van zijn diensten te verbeteren. De tool maakt deel uit van Netflix’ bredere benadering van chaos engineering, waarbij opzettelijk storingen en onderbrekingen in het systeem worden geïntroduceerd om de veerkracht ervan te testen.

Chaos Monkey werkt door het willekeurig beëindigen van onderdelen binnen de infrastructuur van Netflix, waarbij een echt storingsscenario wordt gesimuleerd. Door dit te doen, helpt de tool Netflix om potentiële zwakheden in zijn systeem te identificeren, en de veerkracht van zijn diensten te verbeteren.

Machine learning-algoritmes worden toegepast om gegevens over eerdere storingen en de impact van die storingen op het systeem te analyseren. Hierdoor kan Chaos Monkey patronen identificeren en gerichtere beslissingen nemen over welke onderdelen moeten worden beëindigd, waardoor de algehele efficiëntie van de tool wordt verbeterd.

Hoe is dit relevant voor uw bedrijf?

Netflix gebruikt Chaos Monkey om hun development workflows te optimaliseren. Het is belangrijk om een cultuur van experimenteren te omarmen waarin de introductie van mislukkingen niet wordt afgekeurd maar aangemoedigd. Organisaties moeten gegevens over mislukkingen in het verleden en hun impact op het systeem analyseren om de efficiëntie en effectiviteit van hun test- en simulatie omgevingen te verbeteren.

Dit lijkt misschien een vervelende taak voor mensen, maar AI-algoritmen zijn meesters in het snel herkennen van patronen. Op basis van deze bevindingen kunnen gefundeerde beslissingen over welke aspecten tijdens het testen aan de orde moeten komen, helpen bij het identificeren van zwakke punten in het systeem.

AI-ondersteunde testtools, zoals Testim, Mabl en Functionize, kunnen niet alleen zorgen voor een fool-proof systeem, maar ook het testproces automatiseren, waardoor er tijd vrijkomt voor andere creatieve activiteiten. Het integreren van testtools met AI in het development proces resulteert in een betere kwaliteit van de deliverables, automatisering, grotere klanttevredenheid en uiteindelijk betere bedrijfsprestaties.

content block image

Samenvattend

Netflix heeft een ware revolutie teweeggebracht in de wereld van streaming en dat is allemaal te danken aan hun innovatieve gebruik van AI. Het is ongelooflijk hoe ze hun gebruikerservaring hebben kunnen personaliseren, hun middelen hebben kunnen optimaliseren, en hun development workflows hebben kunnen stroomlijnen met behulp van data science.

Één van de belangrijkste dingen die andere bedrijven van Netflix kunnen leren, is het belang van personalisatie. Door te begrijpen wat hun klanten willen en nodig hebben, kunnen bedrijven betere producten en diensten aanbieden en gerichtere marketing campagnes opzetten. Het gebruik van AI door Netflix om gepersonaliseerde aanbevelingen en content te bieden is een belangrijke factor geweest in hun succes, en het is zeker iets wat andere bedrijven zouden moeten overwegen.

Een andere belangrijke les die we kunnen leren van Netflix is de kracht van gegevens. Door gegevens te verzamelen en te analyseren kunnen bedrijven waardevolle inzichten krijgen in het gedrag en de voorkeuren van hun klanten en die informatie gebruiken om hun producten en diensten te verbeteren. Netflix heeft hun uitgebreide gegevensverzameling en -analyse kunnen gebruiken om nieuwe content te creëren, hun middelen te optimaliseren en hun development workflow te verbeteren.

Tot slot onderstreept het gebruik van AI door Netflix het belang van innovatie en voortdurende verbetering. Ze experimenteren voortdurend met nieuwe technologieën en algoritmen om een betere gebruikerservaring te bieden en de concurrentie voor te blijven. Dit is een geweldige reminder voor bedrijven dat het belangrijk is om nieuwe dingen te blijven proberen en nooit te stoppen met verbeteren.

Kortom, Netflix heeft ons veel geleerd over de kracht van AI en data science en hoe deze kunnen worden ingezet om betere producten en diensten te creëren en groei te stimuleren. Het is een uitdaging om na te denken over wat andere bedrijven met deze technologie kunnen doen, en hoe het kan worden gebruikt om ons leven nog beter te maken.

Vidar Daniels
team member spoeach bubble icon
Talk to
Vidar Daniels

Met Vidar’s brede ervaring in design en gebruiksvriendelijkheid is hij verantwoordelijk voor het strategiseren van het gebruik van digitaal design binnen Studio Vi.