Sejarah ini merinci kemajuan Netflix dari peluncurannya pada tahun 1998 sampai peluncuran baru-baru ini asal tombol “saya merasa beruntung” – taktik merchandising di mana anggota Netflix bergantung sepenuhnya di algoritme personalisasi Netflix.
Ini merupakan perjalanan yg berantakan, menggunakan taktik personalisasi yg berkembang yg didorong oleh kemampuan Netflix buat melakukan eksperimen menggunakan irama tinggi memakai sistem pengujian A/B buatannya sendiri.
Dalam 20 tahun, Netflix sudah berubah dari anggota yg memilih dua% asal film yg disarankan oleh sistem merchandising sebagai 80% hari ini.
Di hari-hari awal, seorang anggota akan menjelajahi ratusan judul sebelum menemukan sesuatu yang mereka sukai.
Ketika ini sebagian besar anggota melihat empat puluh pilihan sebelum mereka menekan tombol “mainkan”.
2 puluh tahun berasal kini , Netflix berharap bisa memainkan satu pilihan yang “tepat” buat Anda tanpa perlu menjelajah atau memilih.
Netflix dimulai menjadi startup DVD-by-mail selesainya penemuan pemutar DVD di tahun 1996. pada tahun 1998, Netflix meluncurkan situs webnya dengan kurang asal 1.000 DVD.
Di tahun 1999, Sejarah Netflix memiliki dua.600 DVD buat dipilih tetapi bermaksud buat menyebarkan perpustakaannya menjadi 100.000 judul.
Buat memudahkan anggota menemukan film, Netflix menyebarkan sistem merchandising yang dipersonalisasi.
Di tahun 2000, saat Netflix beralih dari bisnis a la carte ke layanan berlangganan sepuasnya, layanan tersebut menambahkan antrian, daftar film yang didesain setiap rumah tangga dengan menekan tombol “Tambah” buat menambahkan judul ke daftar film yang dipesan.
Setiap kali anggota mengembalikan DVD, Netflix akan mengirimkan https://www.sbobetcb.com/ judul pada bagian atas Antrean Netflix setiap anggota eksklusif ke kotak surat mereka.
Netflix memperkenalkan sistem rekomendasi film yg dipersonalisasi, menggunakan peringkat anggota buat memprediksi seberapa poly anggota menyukai film. Algoritme itu dianggap Cinematch, dan ini ialah algoritme penyaringan kolaboratif.
Inilah cara praktis untuk memahami pemfilteran kolaboratif. Bayangkan saya suka Batman Begins serta Breaking Bad, dan Anda pula menyukai keduanya. sebab aku senang Kasino, algoritme menyarankan Anda akan menyukai Kasino. sekarang, terapkan pendekatan ini pada jutaan anggota dan gelar.
Netflix membentuk sistem peringkat bintang 5 dan akhirnya mengumpulkan miliaran peringkat berasal para anggotanya. Netflix bereksperimen menggunakan beberapa “bilah bintang”, terkadang menumpuk bintang buat membagikan peringkat yg dibutuhkan, peringkat rata-rata, serta peringkat sahabat. Itu berantakan.
Bintang-bintang tadi mewakili seberapa besar asa seseorang anggota terhadap sebuah film. Bila seseorang anggota sudah menonton film tadi, mereka bisa menilainya.