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Imparare da Netflix: fidelizzare i clienti con la customer database analytics

C’è un motivo per cui bisognerebbe sempre guardare alle grandi aziende che hanno fatto – o stanno facendo – la storia, a prescindere dal settore in cui operino. Non per sperare (spesso irrealisticamente) di raggiungere gli stessi risultati in termini di successo assoluto: Microsoft, Apple, Coca Cola, Amazon, Google, Nike, Mc Donald’s sono colossi multinazionali che realisticamente è impossibile uguagliare. Eppure guardare al loro modello di business e alle loro strategie può essere molto utile per capire cosa prendere a esempio (e quali errori evitare). Per questo abbiamo deciso di studiare il caso Netflix per esaminare come abbiano trasformato la customer database analytics in un sistema perfetto per fidelizzare i clienti e generare business.

Cosa sa Netflix dei suoi utenti? L’utilizzo virtuoso della Customer Database Analytics

Partiamo dai fondamentali: per quei pochi che ancora non lo sapessero, Netflix (nata come società di noleggio dvd via posta, sulla scia dell’allora competitor Blockbuster) è ad oggi un servizio di streaming dietro abbonamento. A prezzi più che contenuti (dai 7.99 euro mensili fino a un massimo di 13,99 per poter condividere l’abbonamento con altre tre persone), permette di poter usufruire illimitatamente di un catalogo vastissimo composto da film, serie tv, documentari, programmi di vario tipo del presente e del passato, incluse produzioni originali Netflix. Affidandosi alla tecnologia streaming, però, mentre gli utenti navigano e guardano i contenuti, Netflix è in grado di raccogliere dati. Tanti dati. Per ogni singolo utente, ad esempio, il colosso dell’intrattenimento è in grado di sapere:

  • quali contenuti vengono guardati
  • in che giorno vengono visualizzati determinati contenuti
  • a che ora del giorno
  • quando un utente mette in pausa, torna indietro o va avanti
  • da dove si guarda (in base al CAP o allo ZIP CODE)
  • da che dispositivo viene guardato un programma
  • i rating e le valutazioni date dall’utente
  • le ricerche effettuate
  • i comportamenti di navigazione

In altre parole, Netflix “guarda chi guarda”: osserva i suoi utenti e ne ricava informazioni fondamentali, utili sostanzialmente per tre motivi: offrire suggerimenti coerenti con i gusti degli utenti, ampliare il catalogo con titoli che incontrano il favore del pubblico e compiere scelte di produzione apprezzate. Il tutto con un unico obiettivo finale: aumentare la fidelizzazione. Cerchiamo di esaminare meglio il tutto.

Sfruttare l’analisi clienti: conoscere gli utenti per offrire loro un servizio migliore

È semplice capire come raccogliere dati sui clienti si possa trasformare in vantaggio competitivo: avere informazioni sulle abitudini degli utenti e sui loro gusti, permette di prevedere cosa piacerà, cosa avrà successo e cosa no e muoversi, quindi, con una sorta di navigatore sempre in mano.

I suggerimenti.

Netflix sa bene, infatti, che se le persone guardano tutti i film a cui sono interessati e poi non riescono a trovare null’altro che stimoli il loro interesse, la conseguenza quasi certa è che l’abbonamento venga cancellato. Per questo motivo utilizza complessi algoritmi in grado di suggerire, sulla base dei programmi visti e di ciò che è piaciuto a chi ha guardato gli stessi programmi, contenuti che hanno un’alta probabilità di essere graditi. Propone insomma prodotti su misura per ogni utente. Il risultato? Circa il 75% delle visioni su Netflix è basata sui suggerimenti: questo significa che il 75% dell’attività dei suoi utenti deriva dalla capacità dell’azienda di sfruttare la customer database analytics.

La scelta dei titoli nel catalogo.

Uno dei più ardui compiti di Netflix è dover scegliere i titoli nel catalogo. Per rinnovare continuamente l’offerta e offrire ai suoi utenti contenuti sempre nuovi ed interessanti, è necessario acquistare continuamente nuovi prodotti. Meglio acquistare la serie A o la serie B? Meglio scegliere il film rivelazione o, allo stesso prezzo, quattro pellicole meno di successo ma accontentando quattro diversi tipi di pubblico? Quanto sono vasti questi pubblici? Quanto un titolo può fare la differenza? Analizzando i dati dei suoi clienti, Netflix è in grado di fare scelte basate sui numeri: una necessità indispensabile quando si tratta di investire cifre da capogiro. E di offrire ai suoi abbonati un catalogo che li soddisferà con certezza.

La produzione: il caso House of Cards.

Conoscere i gusti degli utenti e le loro abitudini di navigazione è a maggior ragione utile quando ci si sposta sul versante produzione: se acquistare un titolo sbagliato può costare un bel po’ di soldi a Netflix, produrre una serie tv destinata a rivelarsi un flop è un rischio economico che l’azienda californiana non si può proprio permettere di correre. Il caso House of Cards rappresenta l’esempio perfetto del potere dei big data associati ad algoritmi di previsione statistica. Quando cercava di decidere se produrre o meno quella che si è rivelata essere una delle serie più amate dal pubblico, Netflix ha fatto un po’ di customer analytics e scoperto che:

  • tantissimi suoi utenti avevano guardato interamente dall’inizio alla fine il film The Social Network di David Fincher
  • la versione inglese di House of Cards aveva riscosso buoni numeri in termini di visione
  • coloro che l’avevano vista, avevano anche guardato film con Kevin Spacey e/o film diretti da Fincher

Alla luce di questi tre fattori, e considerando il successo dei thriller a sfondo politico, è venuto spontaneo investire in questa nuova serie con Kevin Spacey e il cui pilot era diretto da Fincher. Ma non è tutto qui: sempre in base alla logica della customer database analytics, Netflix ha deciso di produrre 10 diversi trailer per 10 differenti tipi di utenti, in base a ciò che si era precedentemente visto e aumentando così la probabilità che un utente cominciasse a seguire la nuova serie.

Dalla soddisfazione alla fidelizzazione: cosa imparare da Netflix

L’abbiamo detto all’inizio: nessuno di noi, probabilmente, creerà mai aziende con lo stesso fatturato di Netflix. Eppure, non è questo il punto. Perché, al di là delle dimensioni, è il modo in cui il colosso americano si è approcciato al mercato e all’utilizzo dei big data che ha fatto la differenza. Cosa possiamo imparare da Netflix? Il suo uso dell’analytics. Meglio ancora: come ha usato i dati sui clienti per aumentare il tasso di fidelizzazione.

Come abbiamo visto, infatti, conoscere gusti e abitudini dei suoi utenti ha permesso all’azienda di scegliere quali titoli inserire nel catalogo, quali serie cominciare a produrre (basti pensare a successi mondiali come Narcos, Stranger Things, Orange is the new Black) e ancora quale contenuto suggerire all’utente al termine di una visione per convincerlo a restare incollato allo schermo ancora un’ora o due. Il risultato? L’aumento del grado di soddisfazione del cliente, che fa esperienza di un servizio modellato sulle proprie esigenze, che trova sempre prodotti interessanti ed è, in ultimo, ben felice di restare abbonato mese dopo mese per poter usufruire di un servizio all’altezza delle sue aspettative. Non è quindi un caso che il tasso di abbandono sia il più basso tra i servizi di streaming online

Insomma: se c’è una cosa che Netflix dovrebbe lasciarci (oltre a parecchie ore di ottimo entertainment) è la certezza che raccogliere ed analizzare i big data dei propri clienti è essenziale per riuscire ad offrire un servizio migliore che si traduca in un alto tasso di fidelizzazione e, in sostanza, in maggiori opportunità di business.

Il modello Netflix ti ha convinto? Vuoi saperne di più sui vantaggi che la customer analytics può apportare alla tua impresa? Qui ti spieghiamo come i nostri servizi possono aiutare la tua impresa a crescere!

 

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