Bạn nghiện Netflix như thế nào? Bí quyết tận dụng A/B Testing và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng

“Nhờ A/B Testing, chúng tôi có thể hiểu được việc tiếp nhận hoặc đánh giá sự hài lòng của người dùng trên toàn thế giới. Kết quả của những thử nghiệm này giúp chúng tôi tập trung hơn vào những yếu tố quan trọng nhất. Chúng tôi tin rằng những thử nghiệm A/B sẽ mang lại những thông tin đáng tin cậy nhất để chúng tôi có thể hiểu được những gì mọi người muốn từ dịch vụ của mình.”
Digital Marketing

Nội dung bài viết

Năm 2019, Netflix đã có mặt ở hơn 190 quốc gia và cho đến nay đã có 73 triệu người dùng bên ngoài nước Mỹ trên tổng số 130 triệu người. Để đảm bảo thành công này, Netflix phải phân phối kho nội dung theo vùng và đôi khi, theo quốc gia, đối mặt với hàng loạt các điều luật, thị hiếu và dân trí đa dạng của mỗi khu vực. Trong bài viết này, AIM Academy sẽ phân tích hai yếu tố quan trọng đảm bảo thành công của Netflix: thử nghiệm A/B Testing và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.

I. Thử nghiệm A/B testing

Nếu có một công ty nào luôn mang lại trải nghiệm người dùng liền mạch (seamless customer experience), thì đó chính là Netflix. Netflix đã trở thành thói quen giải trí của hàng triệu người trên thế giới, chiếm 15% băng thông Internet của toàn thế giới. 

Nhưng khi bạn đã từng đứng đầu trong ngành này, làm thế nào để bạn tiếp tục phát triển mà không khiến người dùng thất vọng?

Câu trả lời nằm ở sự thử nghiệm, được xây dựng trên những nguyên lý về tâm lý học đã được chứng minh.

Theo Todd Yellin, Phó chủ tịch sản phẩm của Netflix, công ty tiến hành khoảng 250 thử nghiệm A/B Testing mỗi năm. Mỗi thử nghiệm mang đến hai phiên bản trải nghiệm khác nhau cho người dùng để xem cách họ phản ứng và phản ứng với các thay đổi đề xuất.

Trung bình, Netflix chọn khoảng 100.000 người dùng để tham gia thử nghiệm của mình. Đó là một trong những lý do tại sao không bao giờ có trải nghiệm giống nhau.

Netflix cũng từng thay đổi hoàn toàn giao diện, nhưng với một điểm khác biệt quan trọng: họ đã thử nghiệm giao diện mới và số liệu để đưa ra quyết định.

Vào tháng 6 năm 2011, Netflix đã công bố giao diện mới và khuyến khích người dùng nêu quan điểm về giao diện này. “Bắt đầu từ hôm nay”, Giám đốc quản lý sản phẩm Michael Spiegelman viết trên blog của công ty, “bạn sẽ thấy một giao diện mới tập trung nhiều hơn vào các chương trình truyền hình và phim phát trực tuyến từ Netflix.”

Tuy nhiên, khi mới công bố, bình luận nổi tiếng nhất trong cộng đồng là, “Giao diện Netflix mới quá tào lao”. Giao diện Netflix với thiết kế giống hiện tại trên netflix.com: các hàng tiêu đề được cá nhân hóa mà Netflix cho rằng người dùng sẽ ưa chuộng.

Vì vậy, trước hàng loạt phản đối trong cộng đồng, tại sao Netflix vẫn quyết định giữ thiết kế mới? Câu trả lời đơn giản của Giám đốc thử nghiệm của Netflix Bryan Gumm, người đã làm việc với thiết kế: “dữ liệu bảo vậy”.

Netflix luôn đảm bảo mọi thumbnails (nội dung, hình ảnh và video) đều được đánh giá dựa trên dữ liệu thực tế từ các thử nghiệm A/B Testing và không dựa trên ý kiến cảm xúc.

Navin Iyengar, nhà thiết kế sản phẩm, đã mô tả triết lý thử nghiệm của Netflix như sau:

“Nhờ A/B Testing, chúng tôi có thể hiểu được việc tiếp nhận hoặc đánh giá sự hài lòng của người dùng trên toàn thế giới. Kết quả của những thử nghiệm này giúp chúng tôi tập trung hơn vào những yếu tố quan trọng nhất. Chúng tôi tin rằng những thử nghiệm A/B sẽ mang lại những thông tin đáng tin cậy nhất để chúng tôi có thể hiểu được những gì mọi người muốn từ dịch vụ của mình.”

Netflix nhờ A/B Testing, chúng tôi có thể hiểu được việc tiếp nhận hoặc đánh giá sự hài lòng của người dùng trên TG

II. Sử dụng trí tuệ nhân tạo ai để cải thiện chức năng giới thiệu

Nếu để ý, bạn sẽ thấy poster phim mà Netflix giới thiệu cho bạn có thể không giống poster gốc của nhà sản xuất phim, cũng không giống với những gì người khác thấy. Đó là poster được thiết kế dành riêng cho bạn

Từ hàng vạn khung hình trong phim, hệ thống của Netflix sẽ tự động chọn ra những khung hình đẹp nhất, không rung, không lỗi, để từ đó designer thiết kế thành rất nhiều những phiên bản poster khác.

Sau đó Netflix sử dụng AI để hỗ trợ cho các công cụ đề xuất của mình. Công ty sử dụng dữ liệu xem phim của khách hàng, lịch sử tìm kiếm, dữ liệu xếp hạng cũng như thời gian, ngày tháng và loại thiết bị mà người dùng sử dụng để dự đoán những gì nên được đề xuất cho họ. 

Việc cá nhân hóa hình ảnh theo từng tài khoản được thể hiện khá rõ trong ví dụ về bộ phim Good Will Hunting. Quá trình cá nhân hóa này dựa vào những loại hình và chủ đề mà người xem lựa chọn. Một người dùng từng xem qua nhiều bộ phim lãng mạn có thể thấy thích thú với bộ Good Will Hunting nếu Netflix cho họ thấy phần poster có hình diễn viên Matt Damon và Minnie Driver. 

Bên cạnh đó, người dùng từng xem nhiều hài kịch sẽ có xu hướng tìm đến bộ phim này nếu ảnh có mặt của Robin Williams, một diễn viên hài kịch nổi tiếng.

Một ví dụ khác về sức ảnh hưởng của dàn diễn viên có thể tác động đến việc cá nhân hóa sản phẩm thị giác cho bộ phim Pulp Fiction. Một người xem nhiều bộ phim do Uma Thurman đóng vai sẽ thể hiện tương tác tích cực với artwork của Pulp Fiction có mặt Uma. 

Trong khi đó, một người hâm mộ diễn viên Travolta sẽ thích xem Pulp Fiction nếu hình ảnh có sự góp mặt của John.

Cá nhân hóa và tiếp thị dựa trên dữ liệu cũng là 2 trong số 10 xu hướng digital marketing năm 2020 do các chuyên gia cấp cao của Google nhận định. 

Netflix luôn đảm bảo mọi thumbnails đều được đánh giá dựa trên dữ liệu thực tế từ các thử nghiệm A/B Testing

III. Đúng nội dung – đúng thời điểm

Nội dung có khả năng thực hiện hoặc phá vỡ trải nghiệm và mối quan hệ chung của người dùng với nền tảng của bạn. Netflix hiểu rất rõ điều này!

Gã khổng lồ phát trực tuyến video sử dụng nội dung để xem các đề xuất thành công hay thất bại trên cơ sở cách người dùng thích hoặc không thích chúng. Ví dụ: nếu người dùng hay xem hoặc để ý tới các bộ phim kinh dị như The Ritual, The Babysitter hoặc Apostle, Netflix sẽ đề xuất các bộ phim tương tự để giữ cho người dùng gắn kết với nền tảng. 

Ngoài ra, Netflix cũng cân nhắc rất kỹ lưỡng thói quen trong một ngày của người dùng. Nền tảng sẽ đề xuất các chương trình ngắn hơn khi bạn mở xem Netflix vào đêm khuya thay vì đề xuất các chương trình có thời lượng dài hơn.

Việc hiển thị đúng nội dung vào đúng thời điểm không chỉ giúp tăng sự tương tác của khách hàng trên nền tảng mà còn nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng.

Khi các thị trường mới nổi ngày càng tiềm năng cùng với sự cạnh tranh gay gắt của đối thủ, chiến lược quốc tế hóa của Netflix là bài học giá trị dành cho các công ty. Những bài học này sẽ còn có giá trị hơn nữa trong bối cảnh nội dung số đang là xu hướng mới của người dùng. 

Với những lý do trên thì khó mà không “nghiện” Netflix cho được. Còn rất nhiều điều bạn có thể khám phá về website và trải nghiệm người dùng. Tham gia khóa học DIGITAL PLATFORM MANAGEMENT để trang bị những kiến thức nền tảng về digital, trải nghiệm của người dùng trên môi trường số hóa, nội dung, media và những xu hướng công nghệ mới nhất.

Điền form đăng ký ngay để AIM tư vấn chi tiết hơn cho bạn!