Die Benutzererfahrung ist der Schlüssel zum Erfolg jeder Softwareanwendung. Egal wie innovativ die App ist oder wie schick die Benutzeroberfläche aussieht, eine schlechte UX (User Experience) wird Ihre Benutzer mit Sicherheit frustrieren und das Wachstum behindern.
Seit dem Platzen der Dotcom-Blase sind Softwareanwendungen immer wichtiger geworden. Heute sind sie auf mehreren Plattformen verbreitet, darunter Windows, iOS, Android, Linux und sogar das Web.
Für Softwareentwickler und Produktdesigner besteht das Ziel darin, Werkzeuge zu entwickeln, die Probleme lösen und die Bedürfnisse der Benutzer erfüllen und gleichzeitig die Konkurrenz übertreffen.
Die Unterhaltungsindustrie ist beispielsweise eine der wettbewerbsintensivsten. Unternehmen wie Netflix, HBO, Disney+, Hulu und andere konkurrieren aktiv, um ihren Zuschauern erstklassige Inhalte zu liefern.
Von den großen Namen der Branche bleibt Netflix der beliebteste, was durch seine Verfügbarkeit in bis zu 190 Ländern und ein Umsatzwachstum von 1,36 Milliarden US-Dollar auf über 26 Milliarden US-Dollar in etwas mehr als 13 Jahren belegt wird.
Das Kerngeheimnis zum Erfolg von Netflix und seiner bemerkenswerten Kundenabwanderungsrate ist die Einführung von künstlichen Intelligenztechnologien, die zu einer erheblich verbesserten Benutzererfahrung auf seinen mobilen und webbasierten Streaming-Plattformen geführt hat.
Lesen Sie weiter, um alles darüber zu erfahren, wie Netflix KI-gesteuerte Technologie nutzt, um sein Wachstum voranzutreiben.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine fortschrittliche Form des kognitiven Computings, die Computer in die Lage versetzt, Datenmuster für prädiktive Analysen zu identifizieren und zu verarbeiten.
Mit anderen Worten: KI befähigt Computer, auf eine menschenähnliche Weise intelligent zu denken. KI wird durch die Untersuchung der kognitiven Muster menschlicher Denkprozesse entwickelt.
Heute steht künstliche Intelligenz im Mittelpunkt des modernen Computings und trägt durch die Automatisierung komplexer Prozesse und die Bereitstellung umfassender Einblicke in Big Data oder große Datensätze zur Wertschöpfung von Software-Tools bei.
KI hat zahlreiche Anwendungsfälle, von der Robotertechnik bis hin zu Innovationen in Cybersicherheitssystemen, virtuellen Assistenten, Smart-Home-Geräten und vielem mehr.
Es ist unmöglich, über Künstliche Intelligenz (KI) zu sprechen, ohne Data Science und Machine Learning (ML) zu erwähnen, da alle miteinander verbunden sind.
Betrachten wir kurz die Schnittmenge der drei Konzepte.
Wie überschneiden sich KI, ML und Data Science?
Zunächst einmal müssen Sie erkennen, dass der gemeinsame Nenner zwischen diesen drei Disziplinen Daten sind. Data Science befasst sich mit der Verwaltung, Verarbeitung und Interpretation von Big Data für fundierte Entscheidungen.
Andererseits verwendet ML spezielle Algorithmen, um Daten zu analysieren, zu lernen und prädiktive Analysen durchzuführen, während KI kontinuierliche Datenfeeds verwendet, um zu lernen und die Entscheidungsfindung zu optimieren.
Hier ist eine weitere Perspektive.
Data Science konzentriert sich auf die Gewinnung von Bedeutung und Logik aus unstrukturierten und strukturierten Datensätzen und wird angewendet, um Probleme durch präskriptive, deskriptive und prädiktive Analysen zu lösen.
Bei KI liegt der Fokus darauf, Computer dazu zu bringen, kognitive, menschenähnliche Aufgaben wie Entscheidungsfindung und Wahrnehmung auszuführen.
Inzwischen konzentriert sich ML darauf, Computern Möglichkeiten zu bieten, Daten zu synthetisieren, zu lernen und die gewonnenen Erkenntnisse zur kontinuierlichen Verbesserung zu nutzen.
Wir können daher sagen, dass maschinelles Lernen eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz ist, während Data Science der Treibstoff ist, der beide Disziplinen antreibt.
An diesem Punkt wird das Gesamtbild klarer, und Ihr schnelles Denkvermögen hat vielleicht das Tempo dieses Artikels überholt, um die Verbindungen zu erkennen, wie Netflix diese Technologien einsetzt.
Nun, es gibt keinen Grund zur Spekulation. Wir gehen im nächsten Abschnitt direkt darauf ein.
Wie nutzt Netflix maschinelles Lernen?
Netflix ML uses
Von Trevor Noahs Stand-ups bis zur 12 Staffeln langen Serie „The Big Bang Theory“ bietet Netflix eine riesige Auswahl an Titeln in verschiedenen Genres, darunter Comedy, psychologischer Thriller, juristisches Drama, Fantasy und viele mehr.
Wenn Sie neu bei Netflix sind, werden Sie wahrscheinlich Schwierigkeiten haben, sich für ein Stück zu entscheiden, das Sie genießen möchten, und es gibt Tausende von Optionen zur Auswahl. Selbst wenn Sie Empfehlungen von Freunden erhalten, werden Ihnen diese irgendwann ausgehen.
Wie verbessert Netflix in dieser Hinsicht Ihre Benutzererfahrung? Wie ist die App in der Lage, Ihnen aus einem Katalog von 17.000 Titeln relevante Inhalte zu empfehlen? Sie haben es wahrscheinlich richtig erraten – maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.
Technologien des maschinellen Lernens sind das Herzstück des Empfehlungssystems von Netflix. Dieser KI-Mechanismus von Netflix ist dafür verantwortlich, Empfehlungen basierend auf Ihren Vorlieben und einer Vielzahl anderer Faktoren auszusprechen.
Der Netflix-Algorithmus kuratiert alle Benutzerseiten und identifiziert Muster in deren Bewertungen und Watch-Historie. Zu den expliziten und impliziten gesammelten Daten gehören Daumen runter oder Daumen hoch Klicks, die Zeit, zu der Sie Inhalte ansehen, der Standort, von dem aus Sie streamen, ob Sie binge-watchen oder nicht usw.
Die KI verarbeitet all diese Daten von Netflix’ 223 Millionen zahlenden Abonnenten, analysiert die Muster und das Benutzerverhalten mithilfe von maschinellem Lernen. So kann der Algorithmus genauere Vorhersagen und Empfehlungen für Ihren nächsten Watch liefern.
Dies verbessert die Benutzererfahrung von Netflix erheblich und zieht automatisch mehr Abonnenten an.
Anwendungsfälle von KI/ML/Data Science bei Netflix
Netflix wächst auch nach vielen Jahren weiterhin stark, selbst angesichts des erbitterten Wettbewerbs von Anbietern wie HBO Max, Disney Plus, Hulu und Amazon Prime.
Ein großer Teil des Erfolgs liegt im ständigen Streben nach Produktverbesserung. Mit anderen Worten: Netflix widmet sich der Verbesserung der Benutzererfahrung und der Verbesserung seines Dienstes. Die KI-Empfehlungs-Engine von Netflix ist wohl das wichtigste Produktmerkmal der Plattform.
Netflix AI use cases
Die KI speichert über Mechanismen des maschinellen Lernens Daten über Ihre Hobbys und Sehgewohnheiten, um Ihnen genaue Empfehlungen zu geben. All dies ist möglich, da die Netflix-KI in der Lage ist, Videoinhalte basierend auf den Vorlieben jedes Benutzers zu sammeln und zu empfehlen.
Hier sind einige der häufigsten Anwendungen und Anwendungsfälle von Data Science, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz bei Netflix:
- Inhaltsempfehlung
Dies ist der offensichtlichste Anwendungsfall. Wie bereits betont, ist eine der größten Möglichkeiten, wie Netflix seine Benutzererfahrung optimiert, die Bereitstellung maßgeschneiderter Empfehlungen.
Wenn Sie experimentieren möchten, können Sie dies versuchen:
Öffnen Sie Netflix auf Ihrem Gerät und schauen Sie sich Ihre Empfehlungsliste an. Gehen Sie nun zum Netflix-Dashboard Ihres Freundes und schauen Sie sich dessen an. Sie werden eine andere Reihe von Empfehlungen finden.
Wenn Sie beispielsweise dazu neigen, animierte Inhalte zu streamen, erhalten Sie höchstwahrscheinlich Empfehlungen in Richtung Arcane und anderer beliebter Serien (wenn Sie diese noch nicht gesehen haben).
Ihr Freund, der Rechtsdramen schaut, findet Empfehlungen, die besser auf seine Sehgewohnheiten zugeschnitten sind.
Die Netflix-KI empfiehlt Inhalte basierend auf Ihrem bevorzugten Genre und anderen interessanten Daten, wie z. B. was Zuschauer Ihrer Lieblingsinhalte am häufigsten ansehen.
Es ist alles ein sehr komplexer Mechanismus. Der zugrunde liegende Faktor sind jedoch Daten und wie die Netflix-KI lernt, alle aus der Interaktion der Benutzer mit der Plattform gewonnenen Daten anzupassen, um die Benutzererfahrung zu verbessern.
Mit diesem Algorithmus des maschinellen Lernens müssen Sie sich keine Sorgen mehr machen, was Sie als Nächstes ansehen sollen, da die Plattform tonnenweise Videoinhalte bietet.
Sie können sich kaum mit den Empfehlungen von Netflix irren.
Das Tolle an diesem Modell und den Algorithmen des maschinellen Lernens ist, dass sie sich mit der Zeit verbessern. Je mehr Inhalte Sie streamen und je mehr Zeit Sie mit der Interaktion mit den vielen Funktionen der Plattform verbringen, desto „intelligenter“ wird die Maschine und desto genauer werden die Empfehlungen.
- Automatisch generierte Thumbnails
Automatisch generierte Thumbnails sind ein wichtiger Bestandteil der OTT-Empfehlungs-Engine von Netflix, da sie maßgeblich darüber entscheiden, ob Benutzer bestimmte Inhalte ansehen oder nicht.
Wenn Sie durch Netflix surfen und nach Ihrem nächsten spannenden Watch suchen, werden Sie auf interessant aussehende Bild-Thumbnails für Filme oder Serien stoßen, die Sie noch nicht gesehen haben.
Netflix AI personalized thumbnails
Ob es Ihnen gefällt oder nicht, es ist Clickbait! Früher oder später werden Sie versucht sein, es auszuprobieren, und Sie werden feststellen, dass es sich um eine Serie oder einen Film handelt, der Ihnen gefallen könnte (nachdem Sie die Zusammenfassung, Rezensionen und Bewertungen gelesen haben).
Dies ist eine weitere Möglichkeit, wie der maschinelle Lernalgorithmus von Netflix funktioniert. Hier geschieht dies über personalisierte, automatisch generierte Thumbnails.
Ja, Sie haben es richtig erkannt – die Bilder sind personalisiert.
Die Thumbnails haben eine große Wirkung, da sie attraktiv sind und somit ausreichend Interesse wecken können. Die Auswahl des Thumbnails kann einen Schauspieler oder ein Genre zeigen und das Interesse der Benutzer wecken.
Diese Bilder erscheinen nicht einfach zufällig. Der Data-Science-Mechanismus von Netflix studiert Ihren individuellen Geschmack und sammelt alle Daten für maschinelle Lernzwecke, um einen prädiktiven Algorithmus zu entwickeln.
Dieser Algorithmus bildet anschließend die Grundlage für die Netflix-KI-Engine, die Empfehlungen über personalisierte, automatisch generierte Thumbnails ausspricht.
Beispielsweise kann die TV-Serie „Shadow and Bone“ Thumbnails haben, die auf „Barbarians“ und „Cursed“ verweisen.
Was auch immer Ihr Geschmack ist, Sie werden sicher etwas für sich finden. Alles, was Sie tun müssen, ist, auf diese Thumbnails zu klicken, und Sie werden zu ähnlichen Inhalten wie dem vorherigen weitergeleitet.
Es ist ziemlich aufregend, mit diesen Funktionen herumzuspielen. Es funktioniert wie Magie (so genau sind die Empfehlungen), aber es ist wirklich keine Magie. Es ist einfach die Netflix-KI am Werk und wunderbar anzusehen.
- Streaming-Qualität
Egal wie viel Zeit Sie mit dem Streamen von Netflix und dem Genießen seines beeindruckenden Repertoires an aufregenden Videoinhalten verbringen, eines wird Ihr Seherlebnis mit Sicherheit ruinieren – schlechte Videoqualität.
Es ist etwas Tolles, einen Film in voller visueller Pracht zu sehen, komplett mit leistungsstarker Grafik und Tausenden von reichhaltigen, hochauflösenden Pixeln.
Leider können niedrige Videoqualität und Pufferung den Genuss mindern und das Seherlebnis beeinträchtigen.
Obwohl diese Vorkommnisse nicht häufig vorkommen, sind sie für Netflix ein großes Anliegen und setzen sie dem Risiko aus, Abonnenten an Konkurrenzplattformen wie Hulu und HBO Plus zu verlieren.
Dies ist kein Fall von Empfehlungen, daher fragen Sie sich vielleicht, wie KI, Data Science und maschinelles Lernen hier angewendet werden.
Aber sie alle gelten hier.
Der maschinelle Lernalgorithmus von Netflix prognostiziert Zuschauermuster, um Zeiträume mit Netzverkehrsüberlastung in verschiedenen Regionen zu bestimmen.
Sobald dies ermittelt ist, werden die regionalen Server, die den Zuschauern am nächsten sind, einfach zwischengespeichert. Dies stellt sicher, dass die Ladezeiten so gering wie möglich sind und während der Spitzen-Sehzeiten keine Pufferung auftritt.
- Qualitätsprüfungen von Inhalten
Ein weiterer beliebter Anwendungsfall des Netflix-Data-Science-Modells ist die Bewertung von Audio, Video und Untertiteln bei Qualitätsprüfungen.
Bestimmte Daten werden in das System eingespeist, und jeder Inhalt muss die Inspektion bestehen. Zusätzlich ist menschliche Überprüfung für eine umfassendere Qualitätssicherung erforderlich.
Dieser systematische Einsatz von Data Science hat es Netflix ermöglicht, die Entscheidung der Benutzer zum Ansehen von Inhalten stark zu beeinflussen und ihnen neben dem Ansehen von Inhalten eine weitere Aktivität auf der Plattform zu bieten – die Suche nach Inhalten.
Einige der Funktionen, die Netflix zur Verbesserung der Qualität seiner Inhalte und zur Gewinnung weiterer Abonnenten einsetzt, sind:
- Angepasster Video-Ranker
- Bereich „Aktuell im Trend“
- Top-N-Video-Ranker
- Seitengenerierung
- Video-zu-Video-Ähnlichkeit
Vorteile der Netflix KI
Die technologischen Fortschritte von Netflix in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Data Science sind einer der Gründe, warum die Plattform heute von so vielen geliebt wird.
Netflix AI benefits
Hier sind einige der Hauptvorteile der Netflix KI:
- Hilft Benutzern, die nächste beste Show zu entdecken
Es gibt unzählige Serien, und es kann schwierig sein, herauszufinden, welche lohnenswert ist. Der Netflix-KI-Mechanismus bedeutet, dass Sie sich nie Sorgen machen müssen, die nächste große Show zu finden.
Alles, was Sie tun müssen, ist den Empfehlungen zu folgen und die anderen Empfehlungsfunktionen zu durchsuchen. Dies reduziert die Absprungraten drastisch.
- Kosteneinsparungen für Netflix
Die OTT-Suchmaschine von Netflix ist eine ausgezeichnete Alternative zu herkömmlichem digitalem Marketing, da sie dazu beiträgt, das Bewusstsein zu schaffen und das Interesse der Benutzer an Videoinhalten zu steigern.
Netflix führt typischerweise Datenanalysen zu angesehenen Inhalten und Benutzermustern durch, um bestimmte Shows zu bewerben. Wenn sich Ihre Streaming-Aktivität beispielsweise um Fantasy- und magische Inhalte dreht, zeigt der maschinelle Lernalgorithmus von Netflix ähnliche beliebte Inhalte an.
Dies ist ein Werbevorteil für Netflix, der ihnen Geld für externe Werbekampagnen spart, insbesondere für neue Inhalte.
Anstatt auf traditionelle Weise auf neue Shows aufmerksam zu machen, können sie eine Show denjenigen empfehlen, die sie am wahrscheinlichsten ansehen – sozusagen denen am unteren Ende des Verkaufstrichters.
- Optimiert Werbekampagnen für Netflix-Werbetreibende
Im vorherigen Abschnitt haben wir besprochen, wie die Data-Science-Modelle von Netflix dem Unternehmen helfen, Werbekosten zu sparen. Dasselbe gilt für die bestehenden Werbekampagnen seiner Kunden auf der Plattform.
Die Plattform ermöglicht es Werbetreibenden, ihre Kampagnen durch Personalisierung zu optimieren. Dies ermöglicht eine effizientere Nutzung des Werbebudgets und führt folglich zu höheren Konversionsraten. Beachten Sie, dass Netflix auf diese Weise auch die Interessen seiner Benutzer schützt. Sie müssen sich nicht mit völlig irrelevanten Anzeigen herumschlagen.
Letztendlich bietet Netflix Werbetreibenden eine einzigartige und leistungsstarke Möglichkeit, ihre Zielgruppen über KI zu erreichen und anzusprechen.
Schlussfolgerung
Data Science, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind unumkehrbar miteinander verknüpft. Angesichts der vielen Anwendungsfälle in der modernen Welt ist es keine Überraschung, dass große Namen in der Video-Abonnementbranche diese Technologien zur Verbesserung ihrer Benutzererfahrung einsetzen.
Die technologischen Fortschritte und die Einführung von Netflix in diesen Bereichen haben großartige Ergebnisse erzielt. Heute gehört die Netflix-Abwanderungsrate von 3,5 % zu den niedrigsten in der Branche, und das aus sehr guten Gründen.
Abgesehen davon, dass Netflix wirklich großartige Inhalte hat, haben seine Macher alles getan, um sicherzustellen, dass die Benutzer Gründe haben, immer wieder zurückzukehren.
Mit verbesserten Empfehlungen für Benutzer ist es jetzt einfacher als je zuvor, neue Inhalte zu finden. Die Benutzer können sich auch einigermaßen sicher sein, dass sie ausgezeichnete Empfehlungen erhalten. Es ist, als bekäme man Filmvorschläge von einem Mit-Film-Fanatiker, nur dass es sich diesmal um einen virtuellen Freund handelt, der über unnatürliche Kenntnisse Ihrer Sehgewohnheiten verfügt.
Wie besprochen, sind die Vorteile nicht nur für die Benutzer. Aufgrund dieser technologischen Fortschritte kann die Plattform ihre Marketingstrategien optimieren und noch mehr potenzielle Kunden zu zahlenden Abonnenten konvertieren.
Mit fortschreitenden KI-Technologien wird sich die OTT-Empfehlungs-Engine von Netflix weiter verbessern.
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FAQs
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen beinhaltet die Entwicklung und Analyse datenbasierter Algorithmen, um logische Schlussfolgerungen zu ziehen und genaue Vorhersagen zu treffen.
Wie nutzt Netflix KI?
Die bedeutendste Anwendung von KI durch Netflix ist die Empfehlung genauer Inhalte basierend auf den Benutzerpräferenzen.
Wie kann ich die besten Shows auf Netflix sehen?
Sie können den KI-gesteuerten Empfehlungen von Netflix basierend auf Ihren Nutzungsmustern folgen, um großartige Videoinhalte zu finden, die Sie genießen können.