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この連載について
Amazon.com, Inc.（アマゾン・ドット・コム・インク）は、アメリカ合衆国・ワシントン州シアトルに本拠を構える多国籍テクノロジー企業、並びに同社が運営するECサイトの名称である。 ウィキペディア
時価総額
161 兆円
業績
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Netflix（ネットフリックス、ナスダック: NFLX）は、アメリカ合衆国のオンラインDVDレンタル及び映像ストリーミング配信事業会社。アメリカ合衆国の主要なIT企業で、FAANGの一つである。2017年12月の時点で190ヵ国以上で配信事業を展開し、2018年の売上は157億ドル（1.57兆円）、契約者数は世界で1億2500万人。 ウィキペディア
時価総額
24.7 兆円
業績
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Netflixは引き続きオリジナルコンテンツに巨額の投資をしていますが、直近の決算では会員の伸び方が予想を下回るなど、「勝負のとき」に直面しているように感じます。たくさんコンテンツがある中で、いかにその人の好みに合うものを見せていけるか。引き続き注目していきたいです。
リコメンドの価値は十分理解だが、好きな時に好きなコンテンツを各人が楽しむという視聴形態において、パーソナライズを精緻化するほど飽きを早めるだけな気がする。
昔のテレビドラマであった「リアルタイム性」と「体験の共有」。月9の翌日のクラスでの盛り上がり、感想を言い先を予想しあう楽しみから遠ざかる方向性こそが、ネフリの死角かも知れない。
レコメンデーションへのこだわり。
Netflixは時間がなくてまだ未利用ですが、Amazonプライム・ビデオとのコンテンツやレコメンデーションの差を感じるため試したくなる記事。
簡単に真似できないからこそ、こうして語られるのでしょう。
中途半端なレコメンデーションやパーソナライゼーションならば、満足度を下げる要因になりかねません。
レコメンデーションの流れ
①作品ごとに、ジャンルやテーマなどをタグ付けする
②ユーザーの好みを学習する
③その人に合ったおすすめを表示する
オンラインコンテンツのサブスクリプションモデルでは、データ活用は必須。パーソナル化の技術の優劣が、勝敗を決めます。
「タグ付け」は一般に単純労働に見られがちだと思うが、正確かつ一貫してつけるのは相当に難しい。個人的にはがちがちのマニュアルではなくガイドラインで運用する中でどうやって一貫性を保っているのかなど、運用面が読んでいて気になった。
後のデータ分析やそれを使ったレコメンドの価値は、データベースの精度によるところが大きい。どのような情報があるか、だけでなく、どのように分類されているか。データベースの価値は分類によって変わると実感できる記事でした。
エアークローゼットでも、お客様にデータを活用したレコメンドを実施ており、同様のプロセスを踏んでいるから共感した。
今後はこの、「検索時間の短縮」がより大切なポイントになるだろう。