Netflix如何用大數據用斬獲1.3億會員

Netflix現時坐擁1.3億會員人數,用戶每月心甘情願繳交訂閱費,令Netflix市值接近1,584億美元,貼近迪士尼娛樂企業的1,680億美元,成為真正意義上的娛樂皇國。Netflix能夠斬獲大批忠誠客戶,靠的是大數據 (big data) 所帶來的洞見 (insights) ,使它深入掌握客戶的喜好口味,提供最稱心的推薦及內容。所以,Netflix經營的同樣是會員經濟。

15% 全球網絡流量來自Netflix

頻寬(Bandwidth)管理公司 Sandvine 的研究指, Netflix 是全球最大數據用量的應用程式,佔全球網絡流量的 15%。而其他媒體,包括網站上的嵌入影片佔 13.1%、YouTube 佔 11.4%、網頁瀏覽佔 7.8%。在繁忙時段,Netflix 佔美國總體下載流量的百分之四十 。

數據流量之大,處理成為一門技術的難題。Netflix 影片串流服務採用編碼技術,使Netflix成為網絡上最快速及有效率的供應商。

這些數據隱藏的背後,正正是客戶給予企業的訊息,前提是要懂得如何解讀。哪一類型的影片較受歡迎?觀眾的人口特徵?觀看的設備?觀看時間?頻率和長度?觀眾之間有什麼共通點?通過大數據分析,Netflix就可以精準分析與理解觀眾的收看習慣,採用更有效的營銷策略,將客戶忠誠最大化。

以數據分析確立公司的方向

Netflix與其他傳統電視媒體最大分別,是它一次過釋出整季的電視節目,用戶可以隨時隨地一次過觀看過足「眼癮」,不再被電視台節目表時間所局限。當初Netflix為何會作出這大膽的賞試?同樣是數據分析後得來的決定。

在2013年, Netflix聘請加拿大人類學者Grant McCracken,針對Netflix用戶行為模式和區域文化等人口特徵進行大規模市場調查。

 調查超過三千位、十八歲以上觀看電視和串流影音的家中,觀察他們實際收看時的行為模式和生活習慣,及電視觀眾與電影觀眾的差異。研究發現,有73%用戶,更傾向一次過看完整季的節目。

這個研究結果打破了傳統電視收看習慣,亦發現大部分用戶其實不喜歡傳統電視節目表,亦不希望自己觀看時間被電視台綑綁。

因此,Netflix推出「一次過看完( Binge-Watching)」模式,同時是首間推出此模式的串流媒體平台。

Netflix掌握觀眾口味,不同客戶不同待遇

Netflix在2018年,入選了美國知名雜誌《快速公司》全球創新企業排行榜第二名。《快速公司》評價Netflix,比起其他內容製作者,Netflix更細緻劃分不同的消費者,並因應他們不同的口味進行客製化的影音內容。簡單來說,龐大的影音內容裡,用戶必定能找到符口自己取向的電視節目。《快速公司》認為,Netflix將大數據應用於提升客戶體驗與推薦內容上,是斬獲忠誠客戶的最大因素。

以大數據演算法進行精準推薦

Netflix訂閱會員來自不同國家,而每個地區文化語言又不相同,要達至精準行銷 (Precision Marketing),人手操作是不可能的,因此必須要靠演算法。

Netflix 首頁是由不同主題的影片排列組成,這些主題選擇、影片挑選、排列順序便是由演算法推算出來,成為一個個客制化的推薦界面。此計算模式重視相關性,例如,機器會找出喜好恐怖片類的的用戶,藉此推斷這類觀眾會喜愛與此類型貼近的相關影片。

總結來說,Netflix利用大數據掌握用戶的喜好,以演算法為用戶提供客製的推薦內容。大數據的重點不是在統計、收集數據,而是懂得找到有用的洞見Insights,問對的問題,然後制訂及執行因應的營銷策略。手持大量客戶數據的企業,不應白白浪費這些寶貴資源,應多行一步,尋找合適的數據分析公司幫你將數據化為實用的營銷武器吧。


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6 Reasons Why Mobile Apps are Better than Membership cards

Membership Cards was the foundation of loyalty marketing. However, it is outdated. ‘Mobile Apps’ lead it to a new era. Many aware of the rapid growth of mobile apps development, therefore, expand their business with member mobile apps. Some insist on the membership cards as it is a lower cost choice. It’s not a wise move though. We present you 6 Reasons why you should start Mobile Apps asap.

Easy and Convenient

 

Research found 44% people have to carry 2-4 membership cards with them anywhere. Carrying multiple plastic cards in wallet and pockets can be very messy. Every time they purchase they have to find and then pull them out. Carrying multiple cards pain consumers the most. 43% says having a load of cards is the biggest frustrations. By providing mobile apps, you can improve the shopping experiences. Wallets and pockets suddenly get their space back. Plus mobile apps will not be lost as easy as cards.

 

mobile apps

Customer Engagement with Mobile Apps

 

A membership card cannot engage and approach customers. They have no incentives and rewards to motivate customers to re-visit your business. Membership cards are easy to be forgotten and lost. Meaning it is not a reliable tool to keep your customers loyal.

With a mobile app installed on your customer’s phone, your brand will be presented frequently which serves as a constant reminder of your brand.

 

Personalized Communication

 

Membership cards provide zero communication with customers. The only viewable content it has is the limited text printed on the cards. It cannot establish any long-term relationship with your customers.

Mobile apps allow unique, custom and personalized engagements with your targeted customers. You can connect with them at the chosen time. For example, you can provide limited time promotion for festivals. With the push notification, users are easily informed about special promotions and discounts. Birthday greeting and other incentives are available, which better encourage customers to re-visit again.

 

True Loyalty

 

Mobile apps provide fruitful interaction, like gift cards, lotteries, special offers and etc. You can collect customer feedback and data following each purchase. You can better meet the customer’s expectation and ensure the usability of your marketing campaign.

 

Visual and Emotional Appeal

 

mobile apps

 

Membership cards lack visual and emotional appeal as the earned points and rewards are not viewable. Member apps can display colorful images and videos. It better introduces your hero products. The emotional appeal motivates users to keep an eye on your promotions. Moreover, it helps nurture the more powerful connection between customers and your brand.

 

Data collection

 

For membership cards, it’s much more difficult to collect and analyze data on your customers. It means you cannot send personalized offers to your clients and create highly targeted marketing campaigns.

With a mobile app, you can easily collect valuable data to get insights into demographics, behavior, and preferences. You can analyze the data to capture the customers’ profile. It helps in increasing the success of your marketing campaign.

 

Overall, consumers are more demanding than ever, they need fast and simple shopping experiences, personalized engagement and promotions. Most consumers prefer mobile apps than membership cards. As a result, membership cards are outdated and soon become useless. Some concerns the cost of mobile apps, it actually becomes more cost-effective due to the popularization of mobile technology. 2018 has come to an end and it’s better to start late than never. If you don’t have a mobile app with Loyalty Management System, starting one in 2019 will be a good way to start.

 

 

 

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數據分析-如何選擇合適的數據分析公司?

當企業擁有大量的數據時,如何挑選合適的’數據分析’公司便成為了決策的難題。

進入大數據( Big Data) 時代,企業在數碼市場推廣自己的業務時,都會產生大量的數據。客戶使用互聯網、手機APP購物時,客戶登記、輸入、瀏覽、購買、搜尋等等動作全部都會產生大量的數據。這些資料可以是黃金,但如果沒有正確的數據分析 (data analysis) 處理,通通會變成「廢紙」。

到底,如何挑選合適的數據分析公司? 首要條件,是要熟悉業務,第二是懂得選擇數據,問對的問題。或者筆者先向大家分享一些真實案例。

 

數據分析

 

錯誤數據引致錯誤的結果

 

外國曾有一家保險機構想要調查人們的生活習慣如何影響他們對於退休方案的喜好。由於「習慣」、行為有太多種,執行這個調查的管理層便把問題收窄到抽菸/不抽菸。進行了大規模的市場調查後,依然失敗了,他們無法得出抽菸與退休方案的關聯性。

後來管理層與醫療業界、行為心理學家、社會人類學家等等會面,把問題的方式改變了。他們發現,這種非黑即白的問題(抽不抽菸)難以得出答案,於是將問題更改至「你抽菸幾年了?」、「你戒菸幾次了?」、「你最後一次吸菸是什麼時候?」。最後成功得出準確的數據,幫助保險機構推廣更合適的退休方案。

 

數據分析

 

再舉另一個例子,第二次世界大戰期間,一群科學家提出可憑戰機身上的彈孔數據分析來增強戰機和機師的安全。透過將所有完成任務回來的飛機進行彈孔數據收集、位置記錄及統計,一份一份的數據分析、詳細報告就隨即誕生。

科學家和軍方圍著數據討論,各抒己見。有人主張應該鞏固戰機受到攻擊密度最強的位置,也有人提議該從油箱和駕駛員所坐的位置著手改善戰機的設計。大家都在引用著數據來激烈討論。在大家彼此爭論不休的時候,有一個人緩緩的站起來說:「這些數據都沒有參考價值!」

「這些能夠安全飛回來停在停機坪等待維修的戰機,正說明了在它們機身上的彈孔落點都不是致命的,真正致命的彈孔數據已經隨著被打下的飛機沉在大海裡了!」

説這個故事的作者陳傑豪認為,這個故事的教訓是要「問對問題,才能找到答案」。

 

 

數據分析-需要熟悉業務

 

在選擇數據分析公司時,可能會考慮幾個因素,例如對數據處理的技術、後台的功能、分析結果展示等。數據處理的技術,每家數據公司大同小異,但不代表每家都對你的業務、行情、具備專業及前瞻性。其實最重要,是要考慮該數據公司對於業務的熟悉程度。

若果對業務不了解,即使數據分析的技術多先進,都可能對於你的推廣無幫助。在以上保險公司的例子中,管理層最終與行為心理學家、社會人類學家等等會面並參考了他們的意見。這些專家共通點便是了解人類的行為習慣與思想之間的影響,並且擅長找出當中的關聯。他們清楚單純調查抽不抽菸這種非黑即白的問題並不能充份反映受訪者對抽菸的依賴、上癮程度。於是著手改變調查分析的方向,幫助保險公司獲得有用的數據。

企業選擇數據分析服務時, 需要的不是數據的精準,因為這不單純是數學統計的問題,更是市場推廣領域的問題。所以合適的數據分析公司,必須以Marketing角度出發,審視數據的採集、儲存、管理、分析和展現。要代入角色考慮如何處理數據才能貼身地幫助企業改善他們的市場策略,達到增加營銷的效果。

由此可見,進行數據分析時,應該找到熟悉業務的人士。

 

 

選擇正確的數據,問對的問題

 

正確收集和管理數據會對公司的業務模式產生正面影響。

大數據顛覆了過往玩行銷的方向,企業可以預測數據,達至精準行銷(Precision Marketing),不再單憑經驗靠估,就可以精確瞄準客戶的需求。不過,數據分析的重點不是在統計、分別數據,而是懂得問對的問題。然後,再找相符合的資料來分析,為客戶提供可實際可實行的解決方案。

企業在推廣自己的業務時都會產生海量的數據。但當中很多可能是無效、虛假或者毫不相干的數據。除了以上飛機彈孔作例子外,更生活化的有Facebook和Instagram。他們掌握的數據量是天文數字,但同時有很多因素影響他們數據分析的準確性,例如假帳戶。Instagram 上面有不少的虛假帳戶,提供大量假的讚好和追蹤服務。用戶可以向這些虛假帳戶供應商購買FOLLOWERS、貼文等等捧紅自己的產品。這類形虛假帳戶、讚好等產生不準確的數據,除了影響用家使用體驗,亦影響Instagram的廣告生態系統,以及數據分析。

Instagram公佈他們已經設立了採用機器學習技術的辨識AI工具,可以偵測出帳號內的虛假追蹤、讚好和留言,並自動移除。新工具旨在刪除錯誤的數據,確保數據分析的準確性,達至更好的市場策略。

因此,懂得篩選數據才能更有效率地對症下藥,呈現更精準合適的分析報告,協助企業制訂更進步的市場推廣。

 

總的來說,手持大量客戶數據的你,不要白白浪費這些寶貴的資源! 馬上尋找合適的數據分析公司幫你將數據化為黃金吧! 記得要鎖定熟悉MARKETING業務的分析公司,問對的問題,才能事半功倍。

 

 

 

 

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客戶關係管理系統,有錢派,不如投資CRM

這幾天的茶餘飯後,離不開派錢。作為”客戶關係管理系統” (CRM System) 的從業員,聽到「幣少」被警方拘捕,第一個想法是,點解唔搵我地幫手呢!?

筆者當然不鼓勵過度的投機炒賣,或者踩過界的宣傳行為。只是惋惜這次的派錢宣傳,雷聲大雨點少,賠了夫人又折兵。讓我藉此事件解釋CRM系統如何幫助到你推廣業務、管理現有客戶,和增加客戶的忠誠度(customer loyalty)。

深水埗星期六下午約2時50分發生一場瘋狂派錢SHOW,有人從高處拋錢落街,一張張的「紅衫魚」從天而降,引起現場途人瘋搶,何其狀觀。網名「幣少爺」的黃鉦傑事前站在林寶堅尼旁高呼:「錢係可以從天而降嘅!」。他星期日再度現身福榮街,隨即被警方拘捕。

幣少爺是誰? 他只有24歲,活躍財經界的他對外聲稱靠投資加密貨幣「區塊鏈」賺得八位數字財富。為什麼要派錢?幣少爺聲稱希望「劫富濟貧」。但他事前曾在FB專頁預告「有錢從天而降」,又在現場大玩Facebook直播,期間不停推銷虛擬貨幣,可見這場派錢騷是為左製造話題,有明顯商業宣傳目的。

 

客戶關係管理系統

當天社交網站已被「派錢」洗板,翌日各大報章媒體廣泛報導。從宣傳角度來說,區區十萬元派錢「廣告費」,就有此爆炸性的宣傳效果,實在划算。但想深一層,這種宣傳手法實在非常老套,毫不新鮮。他的本質,其實與站在街頭派傳單無異。

 

 

話題十足,但成效欠奉

 

在深水埗天台無差別派錢宣傳投資加密貨幣,和站在街上無差別派傳單、優惠卷宣傳新餐廳,本質上其實無分別,只是前者是放大版。撇除法律責任不說,沒錯,派錢轟動全香港,話題十足,幣少爺這名字快速家傳戶曉,成為一時熱話。但和派傳單一樣,成效十分有限。

 

客戶關係管理系統:了解客戶光譜、收集數據

 

你的客戶是什麼人?男女? 年齡? 經濟水平? 消費的行為和付款方式? 什麼樣的人會對你的產品有興趣? 這些的客戶資料,對任何從事零售和服務業的人來講都是黃金數據。所謂知己知彼,百戰百勝。資源有限的情況就更加要鎖定正確的客群。

掌握你的客戶 (Customer Profile) 是你推廣業務的重要一步。有了這些數據,才能掌握你的客戶光譜,了解到你的潛在客戶特徵,便可以使用針對有效的市場策略,把適合的推廣內容,推薦給有興趣的特定客群,亦即是精準行銷(Precision Marketing)。商戶就可以在適當的時間、以適當的手法和符合客戶心意的激勵計劃誘導客人再度消費。

如何做到? 最基本,就是收集、分析。但派錢方式與倒錢落海其實無分別。試問一個拼命在街上執錢的阿婆,是否對投資真的有一定認識? 他是否你的潛在客戶,會執錢過後隨即對加密貨幣有興趣? 這樣的無差別派錢又能否收集到客戶的基本資料? 可能這次「宣傳」真正的目標,並非街上執錢的路人,而是其他在背後觀看關注的網民,活動旨在吸引網民的興趣。

但要收集到這班Fans的基本資料,單靠派錢是根本無法做到的。除非派錢活動後,配合傳統的市場調查,向所有接觸想了解加密貨幣的FANS發出問卷調查。但此做法問題有二。

一,派錢已過,那為何FANS還要花時間去填問卷,滿足你的市場調查?

二,派錢活動無系統,很難評估派錢活動的宣傳成效和轉換率(Conversion Rate)。

成功的收集數據,基本元素是要有「誘因」和互動。舉例一個結合客戶關係管理系統的餐廳App,只要登記成為會員,便可以使用簡單方便的訂桌服務,還可以不時收到推廣優惠。這就是提供誘因吸引FANS自願提供數據,登記成會員。

 

豐富的互動才能保持客戶的忠誠

即使派錢宣傳成功,吸引到 一定的用戶FOLLOW幣少的Facebook 專 頁,亦難保這些FANS不會在他日Un-follow。同樣地,登記為會員,只是第一步。你可以想像你的客戶是你的約會對象,成功地約了對方出來見面,難道約會過後什麼追求攻勢也沒有了嗎? 持續的互動(Engagement) 是保持客戶忠誠的關鍵。

經營社媒的互動較多重視,認同感、有趣和實用,例子有100毛。這類內容營銷(Content Marketing) 是透過內容分享讓路過者、粉絲和客戶對企業產生好感、認同的情緒。由於這種認同或好感的情緒,成為企業的產品或是服務的忠實支持者,在行動上包括了購買產品/服務和協助推廣。

另一種互動的形式是會員獎勵系統(Incentive Program),較適合零售及服務業。例如星巴克的手機APP建立了一個豐厚回報的會員獎勵計劃,會員每次購買都有直接”星星”作為獎勵。星星收集一定數量後可兌換免費飲料、免費補充和飲料升級。APP更能夠主動向會員發送通知,提醒客人使用以免錯失優惠。這種會員、積分、回贈,正正是CRM系統的體現,而自動化的特色更能有效減省人力資源。

無論你採用哪一種模式,平台,持續的互動、自動化的系統都是必須的。

 

客戶關係管理系統 5

 

 

最後,我們將這次的派錢,具體地幻化成一個CRM系統,或者更能告訴你什麼是成功的市場推廣。假設我們推出加密貨幣APP,內容是有關加密貨幣「區塊鏈」的行內資訊,投資貼士等。推廣限期內,每人下載並登記成為會員,馬上獲得一百元超級市場現金券。「派錢」能吸納到一批有興趣的FANS登記,又能令他們自願留下個人資料以獲取優惠。

活動過後,APP又定期向會員發送通知,分享業內分享,學者對區塊鏈討論的講座、文章、投資教學等等,或者繼續推出限時優惠。一來可培養FANS對區塊鏈興趣,二來可以培養互動,令FANS覺得繼續成為會員是有用處的。

更重要的是,透過持續累積的互動,系統能準確地收集會員的行為和喜好。例如哪一類的內容分享能夠吸引到更多點擊? 哪一些通常被無視? 哪一類產品、推廣獲得更多分享讚好? 這些數據累積下來,客戶的Profile、習慣便越來越清晰,對於日後市場推廣、穩定客戶大有脾益。

如果幣少一早尋找一間合適的CRM公司,宣傳加密貨幣的成效肯定有質的改善。更重要是不用鋌而走險,因擾亂社會被警察拘捕。

做推廣時,與其盲頭烏蠅的靠估,不如好好地投資一套客戶關係管理系統,保留更多的客人吧!

 

 

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The future of retail and service industry bound to CRM Big Data. The profit is promising. However, it requires a custom and automatic CRM system to carry out marketing activities.

The Taiwan Non-Store Retailer Association held a “Non-Store Industry” forum.  The former executive Dean Zhang Shanzheng said that the future of the retail industry rely on big data and artificial intelligence. CRM Big data understand the preferences and interests of customers, which is the key to success.

Let me share the experience of Amazon.

CRM system

 

 

One-Click Buying, First Step of Managing Big Data

 

 

One-click buying is the technique of allowing customers to make purchases with the previously saved payment information. It does not require the shopping cart software. Users have no need to input billing information such as address every time. Instead, users can purchase with the predefined credit card and delivery address. This is quite simple and common these days, but the concept was not popular back in 20 centuries.

The technique was introduced in late 20 centuries. Amazon applied for the patent of one-click buying in 1999. Apple purchased the license from Amazon in 2006. The patent was finally expired in 2017.

Amazon.com is guidance in collecting, storing, processing and analyzing personal information from every customer. The One-Click Buying allows Amazon saving a large amount of customer’s data and purchase history. They analyze the data to capture the customers’ profile.

They use predictive CRM system for targeted marketing to increase customer satisfaction and customer loyalty. Big Data is being adopted in the CRM system, which helps Amazon evolve into a leader among online retail stores.

 

 

The Features of CRM System

 

 

Recommendation

 

Amazon developed a CRM system which included a personalized recommendation system. The system analyses purchase history, wish list, reviewed, rated list and search history. The purpose of the system is to recommend other products, which mostly related or interested the customers.

For example, if you add a DVD movie to your online shopping cart, other DVD movies will also be recommended. This feature generates 35% of the company’s sales annually.

 

 

Anticipatory Model

 

Amazon added a new module to their CRM system. Amazon’s anticipatory shipping model use big data for predicting customer’s most interesting products. It predicts the revisit time and when the customers might need the products. Those products delivered to a local distribution center and warehouse, therefore, they would be ready for shipping. It increases Amazon’s profit while decreasing its delivery time.

 

 

Price Optimization Module

 

The module monitors user’s activity on websites, competitors’ pricing, order history, expected profit margin and etc. Prices are set according to the above factors. Prices change every 10 minutes as big data is updated and analyzed. As a result, Amazon offers the best competing discounts on their hero products.

 

 

Remember, One-Click Buying and the CRM Big Data concept introduced in the ’90s. It is 2018 now and if you did not invest in the CRM system, you should better get on with it ASAP!

 

 

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