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UX Tips 168 | Comment se distinguer de la concurrence - Le cas Netflix

Posted by Netwave on 10/12/20 06:45

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De nos jours, plus aucun expert en product development ne doute du fait que les utilisateurs s'attendent à ce que les services les connaissent et adaptent le contenu à leurs besoins. Offrir des expériences multi-plateformes mémorables est la clé de voûte de la stratégie d’acquisition et de rétention de la plupart des plateformes de streaming vidéo.

La croissance colossale de ces services en ligne a créé un changement de paradigme. Les consommateurs ne sont plus concernés par la propriété, mais plutôt par l’accès. Avec Netflix, Amazon Prime, et d'autres services de streaming, les utilisateurs peuvent désormais choisir ce qu'ils veulent regarder, quand et comment ils le souhaitent, avec un abonnement mensuel bon marché.

Cependant, ce qui compte réellement dans ce changement de paradigme est la consommation du contenu, car le même contenu peut être disponible sur différents services. Avant de sélectionner une plateforme de streaming, les utilisateurs s'attendent donc à ce que toute l'expérience soit adaptée et “personnalisée” à leurs besoins.

Néanmoins, cela ne suffit plus à départager les différents compétiteurs sur la scène du streaming vidéo. L’enjeu se trouve également dans la personnalisation approfondie de la découverte de contenu. Nous avons tous été confrontés au dilemme de n'avoir que l'embarras du choix, mais de passer plus de temps à choisir qu’à visionner un titre.

Présenter le contenu de manière significative et attrayante pour l'utilisateur est plus important que jamais et le deviendra encore plus à l'avenir. Netflix a été l'une des premières entreprises à avoir vu le potentiel de la technologie de streaming vidéo lors de son lancement en 2007. En utilisant une combinaison d'apprentissage automatique, d'algorithmes et de créativité, Netflix a été en mesure de créer des expériences de visionnage “personnalisées” pour chacun de ses membres.

Les recherches montrent que plus de 80 % des œuvres que les utilisateurs regardent sur Netflix sont découvertes via le système de recommandation de la plateforme. Le système rassemble des données (notes, support de visualisation, emplacement, historique de recherche, etc.) pour créer les suggestions parfaites que les utilisateurs peuvent parcourir et apprécier.

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Nous avions également déjà exploré ensemble l’approche de Netflix concernant la personnalisation des vignettes illustrant les recommandations. Chaque utilisateur répondra différemment à l’œuvre qui l’attire, mais si l’œuvre présentée capte l’attention du membre, cela augmente la probabilité de visionnage.

Ce niveau de personnalisation ne fait qu’évoluer, avec aujourd’hui Netflix en tête de l’innovation, allant jusqu’à personnaliser des bandes-annonces coupées et éditées par rapport au profil du membre pour l’inciter à appuyer sur «Play».

Moyenner ou personnaliser ?

Bien sûr cela reste purement statistique, machine learning exige, et génère donc beaucoup trop de faux positifs. 

Savoir que la moyenne des gens qui ont été rangés dans le même segment que vous a regardé tel film augmente la probabilité que vous le regardiez également mais cela reste une probabilité moyenne. Qui met l’accent sur le fait que la probabilité inverse, celle que vous ne soyez pas intéressé, vous, est largement dominante. Chez Netwave, nous savons déterminer ce qui va vous intéresser, vous justement, et pas cette moyenne qui peut-être n’existe même pas. Parce que notre technologie s’intéresse à vous et pas au segment.

 

On en parle ?!

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Prenez soin de vous. À bientôt — @guillaumpalayer du Magazine du Webdesign.


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Topics: E-commerce, UX tips

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