ทำไมเปิด Netflix ขึ้นมาทีไร ก็เจอแต่หนังหรือซีรีส์ที่น่าดูเต็มไปหมด? ราวกับว่ามีใครสักคนแอบอ่านใจเราอยู่ตลอดเวลา คำตอบของคำถามที่ว่า “Netflix รู้ได้ยังไงว่าเราชอบดูอะไร” ไม่ใช่เรื่องของเวทมนตร์ แต่เป็นพลังของสิ่งที่เรียกว่า “Big Data” และอัลกอริทึมสุดฉลาด ที่ทำงานอยู่เบื้องหลัง
The BusinessSauce พาไปเจาะลึก กลยุทธ์ Netflix Big Data ที่เปลี่ยนวิธีการสร้าง และเสิร์ฟคอนเทนต์ไปตลอดกาล มาดูกันว่าข้อมูลมหาศาลของเรา ถูกนำไปใช้อย่างไร ตั้งแต่การแนะนำหนังที่ใช่ ไปจนถึงการทุ่มทุนสร้างซีรีส์ Original ที่การันตีว่าคุณต้องดู!
Netflix เก็บข้อมูลอะไรจากเราบ้าง? จุดเริ่มต้นของ Big Data
ทุก ๆ การกระทำของเราบนแพลตฟอร์ม Netflix คือข้อมูลชิ้นสำคัญ ที่ถูกเก็บและนำไปวิเคราะห์อย่างละเอียด มาดูกันว่า Netflix เก็บอะไรบ้าง
- ประวัติการดู (Watch History) คุณดูอะไรไปแล้วบ้าง ดูจบเรื่องหรือไม่?
- การให้คะแนน (Ratings) คุณกด Like หรือ Dislike ให้กับเรื่องไหน?
- พฤติกรรมการค้นหา (Search Queries) คุณพิมพ์ค้นหานักแสดงคนไหน หรือหนังแนวอะไร?
- วันและเวลาที่ดู (Time & Date) คุณมักจะดูซีรีส์ตอนกลางคืนวันธรรมดา หรือดูหนังยาว ๆ ในวันหยุดสุดสัปดาห์?
- อุปกรณ์ที่ใช้ (Device) คุณดูผ่านสมาร์ททีวี, โน้ตบุ๊ก, หรือมือถือ?
- พฤติกรรมการเล่น (Playback Behavior) คุณกดย้อนกลับไปดูฉากไหนซ้ำ ๆ? กดหยุด (Pause) บ่อยแค่ไหน? หรือแม้แต่เลื่อนผ่านหนังเรื่องไหนโดยไม่สนใจ?
ข้อมูลทั้งหมดนี้คือวัตถุดิบชั้นดี ที่ถูกส่งเข้าไปในระบบ เพื่อสร้างเป็นโปรไฟล์ดิจิทัลที่บ่งบอกรสนิยมของเรา ได้แม่นยำกว่าที่เรารู้จักตัวเองเสียอีก
เจาะลึกอัลกอริทึม Netflix ระบบแนะนำหนังที่รู้ใจกว่าเพื่อน
เมื่อได้ข้อมูลมาแล้ว ก็ถึงเวลาที่ “อัลกอริทึม” หรือชุดคำสั่งอัจฉริยะจะเริ่มทำงาน โดยมีหัวใจสำคัญ 3 ส่วนที่ทำให้ระบบแนะนำหนังของ Netflix ทรงพลังอย่างไม่น่าเชื่อ
- การวิเคราะห์พฤติกรรมการดู (User Behavior)
อัลกอริทึมของ Netflix ไม่ได้เชื่อแค่คำพูด (การกด Like) แต่เชื่อการกระทำของเรามากกว่า การที่คุณดูซีรีส์แนวสืบสวน 10 ตอนรวดจนจบในคืนเดียว มีน้ำหนักมากกว่าการที่คุณกด Like ให้หนังรักโรแมนติกแต่ดูไปแค่ 10 นาทีแล้วปิด โดย Netflix จะเรียนรู้ว่าแท้จริงแล้ว คุณคือคอซีรีส์สืบสวนตัวยง และจะเริ่มแนะนำคอนเทนต์แนวเดียวกันมาให้ทันที
- ระบบ Tagger และ Metadata ที่ละเอียดกว่าที่คิด
เบื้องหลังหนังและซีรีส์ทุกเรื่อง มีทีมงานที่เรียกว่า “Tagger” ซึ่งเป็นมนุษย์จริง ๆ คอยดูคอนเทนต์เหล่านั้น แล้วติดป้าย (Tag) ข้อมูลที่ละเอียดมาก ๆ เช่น “หนังที่มีตัวเอกเป็นนักสืบหญิงแกร่ง”, “บทสนทนาคมคาย”, “เนื้อเรื่องหักมุม”, “ยุค 80s” ซึ่งอาจมีแท็กเป็นพัน ๆ แท็กต่อเรื่องหนึ่ง! ทำให้เมื่อคุณดูหนังที่มีแท็กเหล่านี้ ระบบก็จะสามารถหาหนังเรื่องอื่นที่มี “DNA” หรือแท็กคล้ายๆ กันมาแนะนำให้คุณได้อย่างแม่นยำ
- การทำ A/B Testing กับภาพปก
เคยสังเกตไหมว่าภาพปก (Thumbnail) ของหนังเรื่องเดียวกัน ในบัญชีของคุณกับของเพื่อน อาจไม่เหมือนกัน? นี่คือการทำ A/B Testing ของ Netflix ระบบจะทดลองแสดงภาพปกหลาย ๆ แบบให้กับผู้ใช้งานกลุ่มต่าง ๆ เพื่อดูว่าภาพแบบไหนมีโอกาสถูกคลิกมากที่สุด เช่น ถ้าคุณดูหนังที่มี Uma Thurman บ่อย ๆ ภาพปกของ Pulp Fiction ก็อาจจะเป็นรูปของเธอ แต่ถ้าเพื่อนคุณดูหนังของ John Travolta บ่อยกว่า ก็อาจจะเห็นภาพปกเป็นรูปของเขาแทน นี่คือการปรับแต่งเพื่อดึงดูดสายตาในระดับวินาทีเลยทีเดียว
ไม่ใช่แค่แนะนำ แต่ใช้ Big Data สร้างซีรีส์ Original สุดปัง
ความสุดยอดของ กลยุทธ์ Netflix Big Data ไม่ได้หยุดอยู่แค่การแนะนำคอนเทนต์ที่มีอยู่แล้ว แต่ก้าวไปอีกขั้นด้วยการสร้างคอนเทนต์ ที่รู้ล่วงหน้าว่าต้องฮิตแน่นอน
House of Cards ซีรีส์ที่สร้างจากข้อมูล
House of Cards คือตัวอย่างสุดคลาสสิก ก่อนจะสร้างซีรีส์เรื่องนี้ Netflix วิเคราะห์ข้อมูลแล้วพบสูตรสำเร็จ ที่ซ่อนอยู่
- ผู้ใช้งานกลุ่มใหญ่ชอบดูซีรีส์การเมืองเวอร์ชันอังกฤษเรื่อง House of Cards (1990)
- ผู้ใช้งานกลุ่มเดียวกันนี้ชอบหนัง ของผู้กำกับ David Fincher
- และผู้ใช้งานกลุ่มเดียวกันนี้ก็ชอบหนัง ที่แสดงโดย Kevin Spacey
เมื่อเห็นข้อมูลแบบนี้ Netflix จึงตัดสินใจทุ่มทุนสร้าง House of Cards เวอร์ชันใหม่ โดยดึง David Fincher มากำกับ และให้ Kevin Spacey รับบทนำ มันคือการเดิมพันครั้งใหญ่ ที่อิงจากข้อมูลล้วน ๆ และผลลัพธ์ก็คือความสำเร็จถล่มทลายที่เปลี่ยน Netflix ให้กลายเป็นผู้ผลิตคอนเทนต์รายใหญ่ของโลก
ผลลัพธ์ของกลยุทธ์ Netflix Big Data ไม่ใช่แค่แนะนำหนัง แต่คือการ “รักษาฐานลูกค้า”
เป้าหมายสูงสุดของการทำทั้งหมดนี้คืออะไร? คำตอบคือการรักษาฐานลูกค้า ในโลกที่มีการแข่งขันสูง การทำให้ผู้ใช้งานรู้สึกว่า Netflix รู้ใจที่สุด! และมีอะไรให้ดูอยู่เสมอ คือกุญแจสำคัญที่ทำให้พวกเขาไม่ยกเลิกสมาชิก (Churn Rate ต่ำ) ยิ่งเราดูมากเท่าไหร่ อัลกอริทึมก็ยิ่งเรียนรู้และแนะนำได้แม่นยำขึ้นเท่านั้น สร้างเป็นวงจร ที่ทำให้เราติดหนึบ และยอมจ่ายค่าสมาชิกต่อไปในทุก ๆ เดือน เพราะรู้สึกคุ้มค่าและตอบโจทย์ความบันเทิงได้อย่างสมบูรณ์แบบ
อนาคตของ Netflix กับ Data คืออะไร?
พลังของ Netflix Big Data ได้พิสูจน์แล้วว่า สามารถปฏิวัติวงการบันเทิงได้จริง และนี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น ในอนาคต เราอาจได้เห็นการใช้ข้อมูลที่ล้ำหน้ายิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการสร้างคอนเทนต์แบบ Interactive (เหมือนใน Black Mirror: Bandersnatch) ที่ปรับเปลี่ยนเนื้อเรื่อง ตามการตัดสินใจของผู้ดูแต่ละคน หรือแม้กระทั่งการใช้ AI ช่วยวิเคราะห์บท เพื่อหาจุดที่แข็งแรงหรืออ่อนแอของเรื่อง
ครั้งต่อไปที่คุณเปิด Netflix และเจอซีรีส์เรื่องใหม่ที่รู้สึกว่า นี่แหละใช่เลย! ก็ขอให้รู้ไว้ว่าไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่คือผลลัพธ์ของข้อมูลและการวิเคราะห์อันซับซ้อน ที่ถูกออกแบบมาเพื่อคุณโดยเฉพาะ
