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今天跟大家分享一部美剧《纸牌屋》,这是一出美国政治悬疑剧,在全球四十多个国家热播。在美国媒体中的重要版面中报道,不仅仅是娱乐版,重要的是严肃的财经杂志《经济学人》也在报道它。这部剧为什么有如此巨大的吸引力呢?

该剧制作方,不是电视台,也不是传统的电影公司,而是美国的一个视频网站Netflix

早期的Netflix只是在线影片的租赁提供商,通过租赁DVD赚钱。但在互联网时代,这种盈利模式微小,转型在线媒体播放,效果也不如人意。

Netflix在资本的压力下,开始寻求突破,向视频上游寻找盈利空间,推出自制剧。

不过,自制剧拍什么,怎么拍,才能实现盈利呢?如同一般网友自制的视频可不是个好主意。Netflix不是一般人,所以他们也采用非一般的手段-数据挖掘。Netflix一直重视数据的重要性,在Netflix上每天产生3000多万行为数据,包括收藏、推荐、搜索、回放、暂停等。其订阅用户每天还会发出400万个评分,300万次搜索请求,询问剧集播放时间和设备等。

这些都被转化为代码,当作内容生产的元素记录下来。原来这些数据被用来进行推荐,而现在则被用来前台影片的生产。

经过工程师的数据挖掘分析,喜欢BBC剧、导演David Fincher、老戏骨Kevin Spacey的用户存在交集,一部影片如果同时满足这几个要素,就可能大卖。

Netflix1亿美元为赌注,买下1990年的BBC电视剧《纸牌屋》的版权,请来David Fincher导演,Kevin Spacey担当男主角。

事实证明,他们赌对了——《纸牌屋》不仅是Netflix网站上有史以来观看量最高的剧集,也在美国及四十多个国家大热。尝到甜头的Netflix2013年将继续推出4部自制剧。

Netflix是数据掘金的先行者,也证明了数据挖掘对于企业的重要性。

谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具,它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况。如果有大量人搜索一些关键词,比如温度计、流感症状、胸闷 等,系统就会进行跟踪分析,创建地区流感地图(灰线)。其结果与美国疾病控制和预防中心的报告(虚线)大体一致。

“大数据其实最核心的不在于‘数’,而在于‘大’和‘据’,所谓的‘大’,是指数据积累到一定的量级;而‘据’,就是找出论据,为企业决策做参考。”

 

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发表于: 2013-11-06 16:34 阅读(972) 评论(0) 收藏 好文推荐

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