Netflix、行動科学、パーソナライゼーション

Netflixは力強く成長を続け、 加入者数2億7千万人 昨年は1,830億時間のコンテンツを視聴しました。

テストの文化

ネットフリックスの幹部 「…信じる 会員に提供する体験を改善する方法について決定を下すには、もっと良い方法があります。それは、A/B テストを使用することです。少人数の役員や専門家が決定に関与するのではなく、実験によって会員全員が行動で投票する機会が与えられます…」

これは、Netflixが 集団思考 取締役会の意思決定を悩ませる可能性のある他の多くの偏見。Netflixは、このようなカリスマ性の重要性を指摘している。 意思決定 科学的証拠の裏付けではなくプロセスであり、ウェーバーの カリスマ的な 権威。行動的思考に忠実なこのアプローチは、認知的評価やカリスマ性にあふれた評価よりも経験的証拠を重視します。 説得。

Netflixは他の多くの成功した組織の一つである 数千人を処刑する グーグルやアマゾンなど、多くの企業が自社のサービスを改良するために実験を重ねている。組織は科学的実験による評価の必要性を認識しており、この結論は行動科学の基本原則である。これらの企業には、消費者に焦点を当てるという明確な姿勢が潜在している。これは、行動科学（ダニエル・カーネマンなどの研究から生まれた）と行動心理学（20世紀初頭にジョン・ワトソンやロバート・カークウッドなどの研究を通じて生まれた）の分野との類似点を反映しているのかもしれない。 BFスキナー心理学者で心理学の歴史家でもあるブライアン・ヒューズ博士は、行動主義の出現は、当時の社会政治的激変と、大衆を説得し、彼らの消費行動を形作りたいという新たな需要に根ざしていると考えています。Netflix のような組織は、テクノロジーの進歩によって可能になった科学的テストの規模と量により、古い行動主義者ができなかった方法で卓越した成果を上げることができました。

Netflixは、A/Bテストを含むさまざまなテスト方法を定期的に採用しています。さらに興味深いのは、 文脈上の強盗行為この形式の実験では、どの介入がどの顧客にとって最適であるかをリアルタイムで判断するために、既知のデータを使用します。 Netflixは、 その効果的な使用 準実験 他のルートが利用できない、または不適切である場合。

行動ツール

Netflix は科学的テストへの取り組みに加えて、さまざまな認知バイアスに関する知識を自社のサービスに組み込んでいます。

1. 顕著な安心感。 Netflix は、無料トライアルにサインアップする際の大きな障壁として、破棄できない契約を締結することへの懸念があることを明らかに認識しています。同社は、サブスクリプションはいつでもキャンセルできるという点を強調することで、この問題に直接対処しています。サインアップ中に、私は「いつでもキャンセルできる」という事実が強調表示された回数を 4 回以上数えました。これに対するシステム 2 アプローチでは、この基本的な点を理解するには顧客に一度だけ伝えるだけで十分であることがわかります。一方、システム 1 の理解では、この重要なメッセージを繰り返し伝えることが重要であることがわかります。

2. ほのめかし > 完全な開示。 Netflixが試用 より多くのサインアップを促すために、潜在的な顧客にカタログ全体を見せました。これは予期せぬ効果をもたらしました。サインアップは増加しませんでした。この予期せぬ効果を捉えることは、科学的評価の価値を正確に捉えています。その後、Netflix は顧客にカタログを少しだけ見せ、総量を明らかにせずに、ボリュームに関する暗示を散りばめることにしました。彼らが採用している視覚的なカルーセルは、これを実現する方法の 1 つです。

3. 開示 > 不安になるほど正確だが不透明 人工知能。 興味深いことに、Netflix は、厳格で機械的なパーソナライゼーションが顧客を不安にさせる可能性があることに気付き、パーソナライゼーションの背景にある考え方の一部を開示することに決め、良い効果を上げました。この開示により、顧客は安心するだけでなく、顔のない打算的な企業ではなく、親しみやすく友好的な友人としてのブランド イメージがさらに強化されます。開示は、「あなたが視聴したから…」や「気に入った他の人は…」という形で行われます。

4. トップ10効果。 2020年にNetflixはホームページに「トップ10」リストを掲載した。これは「トップ10効果”は、人々が頭の中で大量の情報をより消化しやすいカテゴリーに分類することを提案している。最近では、国やジャンルをまたいだトップ10リストの公開も開始した。毎週更新されるリストは、特定のタイトルの注目度も呼び起こす。他の人が特定のタイトルを視聴していることを知ると、社会的規範や社会的証明を通じて、私たちがそのタイトルを視聴する可能性も高まる。

5. 視覚的なエンゲージメントと「真実の瞬間」 Netflix は自動再生動画の使用で有名です。タイトルにマウスを合わせるだけで予告編が始まります。これは意図的なものであり、視聴者の視覚的な関心を維持するように設計されています。Netflix は、視聴者に何かを視聴してもらうには 60 秒から 90 秒の時間枠があり、そうしないと競合他社に奪われるリスクがあると考えています。この時間を「真実の瞬間継続的な刺激に重点を置くのは、「怠惰回避」を避けるためです。

6. デフォルトのビンジング。 「怠惰回避」は、Netflix のもう 1 つの有名な手法と関連しており、デフォルトの最もよく知られた成功例の 1 つである、ビンジ視聴を促すビデオの自動再生に関係しています。これは、何百万人もの人々の行動に影響を与えた、シンプルで安価なデフォルトです。

出典: Atul Vinayak/Unsplash

パーソナライズされたユーザーインターフェース (UI)

私たちは「表紙で本を判断してはいけない」と言われて育ったかもしれないが、 フレーミング効果 （そして実際、 メッセンジャー効果) を見ると、私たちの多くがまさにそうしていることがますます明らかになっています。Netflix は、テストへの取り組みとフレーミングの理解を組み合わせて、提供するコンテンツを表示するためにさまざまなサムネイルを展開しています。

どの画像をどの顧客に見せるかをどのように決めるのでしょうか？コンテキストバンディットアプローチを使用すると、 彼らは考える 「プレイしたタイトル、タイトルのジャンル、メンバーと特定のタイトルとのやり取り、国、言語の好み、メンバーが使用しているデバイス、時間帯、曜日」

Netflixはおすすめもパーソナライズしており、このシステムの強みは 80%にも及ぶ 視聴される番組の 100% は、ユーザーがコンテンツを慎重に検索するのではなく、推奨システムを通じて視聴されます。

Netflixはホームページの表示だけでなく、検索アルゴリズムやメッセージングもパーソナライズしており、 マーケティング コンテンツ。アートワークや予告編だけでなく、Netflixは ダイナミックなシズル—ユーザーに表示される「さまざまなタイトルのビデオ クリップをつなぎ合わせてシームレスな A/V アセットにまとめたモンタージュ」です。各ユーザーの Dynamic Sizzle の内容は、そのユーザーのトップ タイトルに基づいて決定されます。そのユーザーに対して提案されたタイトルのランクが高いほど、そのユーザー向けにカスタマイズされた Sizzle を作成する際に重視されます。

厳密なパーソナライゼーションが不可能な場合、 Netflixは そして、2,000 の「嗜好コミュニティ」、つまり視聴嗜好が似ている視聴者のグループをセグメント化しました。セグメント化のプロセスにより、Netflix は視聴者グループに提供するコンテンツを個別化できます。これはパーソナライゼーションには至りませんが、従来の「フリーサイズ」モデルよりは効果的です。

パーソナライゼーションとセグメンテーションが適切でない場合、Netflix は、特定の地理的地域に異なる出力を提供する「国別化」などのより広範なアプローチに頼ることができます。たとえば、英国内でナビゲートしているユーザーには、背景に特定のタイトルが表示されますが、中東のユーザーには、通常はローカル コンテンツである他のタイトルが表示されます。

パーソナライズされたコンテンツ

複雑にパーソナライズされた UI を実現するだけでなく、パーソナライズされたコンテンツが未来となるのでしょうか?

Netflixのコンテンツのパーソナライゼーションへの最も大胆な試みは、2018年のタイトルで実現した。 バンダースナッチ 視聴者が番組の登場人物の今後の進路を決めることができるまでになった。これはエンターテインメントメディアの消費の未来を垣間見ることになるのだろうか？Netflixの実験的な形式に忠実に、 一部の人は これは意思決定データマイニングにおける傑作でした。

革命的な バンダースナッチ ストーリーの進行方法を個々のユーザーに決定させるという点では、ストーリーアークは一定数に制限されていました。AI分野の進歩のスピードは、この点ですぐに新しい地平を切り開く可能性があります。コンテンツに再び目を向けると、2023年の最新シーズンでは、 ブラックミラー、 フィクションが現実の到来への道を切り開く中で、私たちは未来が何をもたらすかを垣間見ることができる。「ジョーンはひどい」というエピソードでは、架空の人物の人生が突然、一連の物語の中で描かれる。 ブラックミラーの Netflix のシリーズ内ディストピア版「Streamberry」。この人物の人生に対する洞察のレベルは信じられないほど侵入的であり、制作が実現され Streamberry の視聴者に提供されるまでのスピードは不安を抱かせるほどでした。

完全にパーソナライズされたコンテンツという考えはありそうにないかもしれないが、私たちの生活の多くがパーソナライズ化されつつあることを考えてみよう。 自己の時代が到来したメディア コンテンツの消費は、限られた時間に映画館で他の視聴者と共有する社会的行為として始まり、自宅でオンデマンドで特定のコンテンツを選択するという、より孤独な行為へと変化しました。 ソーシャルメディア 私たち全員が自分の生活や興味を反映したコンテンツを作成してアップロードし、パーソナライズアルゴリズムによって強化されることが多い、個人の嗜好に合わせたコンテンツを消費するようになった今、1世紀前にはすぐには予測できなかったような形でメディアがパーソナライズされています。

結論

Netflix がテスト文化を優先していることは、科学への取り組みを示すものであり、行動に基づく側面を製品に取り入れていることは、心の働き方に対する熟達度が高まっていることを反映しています。テクノロジーの進歩により、同社はパーソナライゼーションの分野で前例のない動きが可能になり、このガイド コンテンツの刺激的で不安な可能性が生まれています。同社のアプローチは心理学に彩られています。これが同社の成長の理由の 1 つであり、科学を利用して、ユーザーを引き付けるように継続的に改良される強力な製品を作成するためのモデルを表しています。

この投稿は、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスの心理・行動科学ブログに以前掲載された投稿の更新版です。