Аналитика для руководителей. Стратегия и развитие бизнеса на базе данных, а не на интуиции - страница 3

Есть и другой пример, уже из международной практики, – Netflix. История этой компании показывает, как качественный анализ данных верно соотносится с миссией компании и помогает реализовать обе цели в бизнесе.

Это самый популярный стриминговый сервис в мире – в 2024 году число подписчиков перевалило за 280 млн. Руководство Netflix принимало много спорных решений вроде изменения тарифов или запрета на использование одного аккаунта несколькими пользователями. Но, несмотря на возмущения общественности и угрозы уйти к конкурентам, число подписчиков продолжало расти.

Новых зрителей привлекала большая библиотека контента, состоящая как из оригинальных фильмов и сериалов собственного производства, так и из купленных по лицензии. Однако часто пользователи были недовольны тем, что Netflix внезапно прекращал съемки новых сериалов: многие рассчитывали посмотреть продолжение любимой истории. На первый взгляд это кажется нелогичным – зачем тратить столько денег на сериал, чтобы закрыть его после первого же сезона, не дав ему толком развернуться? Но Netflix опирался на данные. Сервис оценивал рейтинг досматривания, то есть количество человек, посмотревших фильм или сериал в первые 4 недели после релиза, а также затраты на производство и прирост числа подписчиков. Все эти данные в совокупности показывают, стоит ли продукт затраченных денег.

И сейчас, даже после резких отмен новинок или отказа продлевать лицензии на популярные сериалы и фильмы чужого производства, у Netflix остается огромный каталог, ориентироваться в котором помогает алгоритм рекомендаций – один из лучших во всей стриминговой индустрии.

Netflix собирает огромные массивы данных о пользователях и их предпочтениях. Его алгоритмы анализируют историю просмотров – названия фильмов, жанры, продолжительность сеансов; время суток, когда человек зашел на сайт, и даже девайс, с которого он это сделал. Затем они сравнивают людей, которые смотрят одни и те же фильмы и одинаково их оценивают. Рекомендации формируются по принципу: «У двух человек похожие вкусы, так что предложим первому то, что он еще не смотрел, но что хорошо оценил второй».

Это тоже может показаться странным: получается, Netflix строит рекомендации для пользователя на основе чужих интересов. Но когда речь идет о действительно больших данных и базе из миллионов пользователей, алгоритм учится предсказывать их предпочтения довольно точно. Без работы с данными такой результат был бы просто невозможен.

Рис. 2. Дашборд образовательного стартапа

В идеальном мире для перехода к data-driven мы бы последовательно прошлись по пунктам, о которых говорили выше: через понимание миссии определили цели и спроектировали систему метрик, собрали требования к отчетности и формату работы с данными, а затем построили систему под эти требования. Но в реальности у большинства компаний нет точного понимания, как должна выглядеть аналитика, какую информацию они хотят видеть. А делать выводы на основе цифр хочется уже сейчас.

Поэтому в начале пути важно научиться грамотно и удобно работать со всеми доступными данными. Они уже у вас как-то накапливаются, например в CRM-системе, – можно начать собирать их в хранилище для построения отчетности, делать первые выводы, смотреть, чего не хватает. Постепенно бизнес будет развиваться, и вместе с этим появится понимание, какие данные и метрики вам нужны.