Netflix, ou la victoire du Big Data

A l’occasion du cours de Caroline Lancelot-Miltgen, nous nous sommes penchés sur la question du Big Data. Le terme a fait fantasmer les entreprises durant des années, ouvrant la porte à des possibilités d’informations insaisissables il y a deux décennies à peine.

Néanmoins, aujourd’hui beaucoup d’entreprises déchantent. Les données sont accessibles, mais parfois incomplètes, confuses et de toute manière très coûteuses à analyser. Et quand bien même : qu’en faire ? Limiter le Big Data au retargeting ou à une segmentation large est bien réducteur. Et surtout, bien peu rentable…

C’est ici qu’arrive Netflix, avec une stratégie à toute épreuve. Mais chut, pas de spoilers, et attaquons le cœur du sujet.

Big Data/Netflix, pourquoi l’affaire roule ?

Premièrement, c’est évident mais mérite d’être rappelé : Netflix, c’est du streaming. Qu’est-ce que cela veut dire d’un point de vue digital ? Cela signifie que chaque film, chaque série regardée est consignée et que l’utilisateur est clairement identifié. De même pour la façon dont le produit a été consommé (support, jour et heure, en combien de fois…).

Et c’est capital ! En effet, le recours au compte individuel du client permet une identification immédiate. Aujourd’hui encore, le Big Data est souvent bloqué par des questions d’identifications d’utilisateurs. Sans compte, comment faire le lien entre les différents appareils d’un même utilisateur ?

Le modèle premium de Netflix permet de ne pas se poser cette question, et les données récoltées sont d’une fiabilité remarquable. Sans compter les nombreuses informations additionnelles que Netflix demande à ses usagers. Cette demande se fait la plupart du temps sous forme de jeux afin d’avoir un engagement maximal. A ce stade, l’avantage concurrentiel sur la télévision est déjà évident.

Deuxièmement, un des principaux atouts du géant américain est interne. Au fil des années, Netflix a développé des outils de visualisation des données extrêmement performants (un Dataviz, pour les intimes). Celui-ci a été développé sur-mesure, en fonction des besoins de l’entreprise.

Un tel outil est essentiel pour traiter les données massives du Big Data. Il automatise leur traitement, pour les présenter visuellement : graphiques, cartes, infographies… Cela permet de passer outre toutes les difficultés d’analyse, et surtout de rendre les données du Big Data accessibles et compréhensibles à tous, chose auparavant réservée aux analystes. Et ceux-ci, malgré de grandes compétences dans leur domaine, ne pouvaient pas en extraire des informations utiles à des métiers qu’ils ne connaissaient pas…

Un exemple de Dataviz, ici concernant les équipes techniques

Ces deux éléments assurent la bonne récolte et la lisibilité des données. Mais le génie de Netflix est surtout dans l’utilisation de celles-ci. Le Big Data est, dans beaucoup d’entreprises, réservé à une utilisation marketing. Cette utilisation est évidemment plus que rodée chez Netflix, mais tous les métiers se servent du Dataviz. Techniciens, commerciaux, développeurs… Après tout, si les informations sont là, pourquoi seul le marketing se soucierait du client final ?

Que faire des données ? Un modèle de déploiement

Comme annoncé, c’est l’utilisation faite de ces informations qui donne à Netflix un avantage si important.

Tout d’abord, de façon assez classique, la collection de toutes ces données très précises permet une segmentation très efficace. Netflix est en mesure de créer des segments de clientèle de façon très précise, que ce soit sur les goûts en termes de produits ou sur leur consommation. L’objectif est ainsi d’offrir une meilleur qualité de service, et d’aller dans le sens de la personnalisation.

C’est toutefois sur un autre point que la personnalisation liée au Big Data est la plus visible. Toujours dans une optique de développement de son expérience client, Netflix a mis au point des algorithmes de recommandation d’une grande précision. Ceux-ci proposent des produits susceptibles de plaire à un client donné, le tout basé sur un système de comparaison avec d’autres clients aux goûts similaires, ou à des systèmes de notation sophistiqués, précis, et personnalisés.

Les algorithmes de recommandation ne sont pas une nouveauté. Cependant, peu ont atteint le degré de précision de Netflix, qui prend même en compte le jour de la semaine et l’heure.

Difficile de voir un lien entre tous ces films… pourtant il y en a un : le client à qui les recommandations sont destinées

Cependant, la grande spécificité de Netflix vis-à-vis du Big Data est que ce dernier a influé jusqu’à la création des produits. Des séries comme House of Cards ont par exemple été créées sur des recommandations tirées des Data. Les informations récoltées sur le net ont mis en place des corrélations entre les amateurs de séries politiques, de Kevin Spacey et des passionnés de l’univers de David Fincher.

Là où HBO, depuis 20 ans, mène des études sociologiques pour mettre en place des concepts vendeurs, Netflix utilise sa position online pour se baser sur des données précises. Le succès des créations originales de la plateforme vient en fait qu’elles sont calibrées pour le marché avec une très grande précision. L’entreprise Netflix crée tout simplement ses produits d’après les enseignements du Big Data.

Et peut-être est-ce là la grande force de Netflix : transformer 80% de ses séries avec une deuxième saison, alors que la moyenne aux USA est de 25%. Et si c’est sa grande force, le Big Data est alors son secret.

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