万物皆有关联(4)

如果说传统管理流程是出现问题—逻辑分析—找出因果关系—提出解决方案的事后“救火”模式,大数据战略下的管理流程则是搜集数据—量化分析—找出相互关系—提出优化方案的正向思维模式。越早用大数据武装自己的思维,获得最佳预测的机会越多。接下来,就让大数据“水晶球”转动起来。

用大数据拍一部热播美剧

2013年最火的一部美剧当数《纸牌屋》。世界上最大的在线影片租赁服务商Net.ix花1亿美元买下《纸牌屋》的版权,请来大卫·芬奇和老戏骨凯文·斯贝西,首次进军原创剧集就一炮而红,在美国等40多个国家成为最热门的在线剧集。那么在开拍之前,Net.ix是否知道《纸牌屋》会火呢?

Net.ix官方称挖掘其用户行为的大数据已经很长时间了,《纸牌屋》是其数据分析结果的第一次战略运用。用户只要登录Net.ix网站,对某一个视频的每一次点击、播放、暂停、快进、回放,看了几分钟就彻底关掉视频,或者停了一段时间又重启,都会成为一个“事件”,被记录下来并汇入后台进行分析。Net.ix或许并不能准确知道用户点击暂停按钮的个人原因,但是如果足够多的人在整段视频中的同一个地方有相同的举动,那么数据就显露出意义了。

结果是,Net.ix比观众还要清楚我们的观影喜好。它已经知道用户很喜欢芬奇(《社交网络》、《七宗罪》的导演),也知道斯贝西主演的片子表现都不错,还知道英剧版的《纸牌屋》很受欢迎,三者的交集表明,值得在这件事上赌一把。此外,Net.ix还通过大数据观测到另一流行趋势:越来越多的人不再像30年前那样,在每晚的固定时刻守在电视机前,等着收看最新剧集,而是“攒”起来,直到整季全部播放完毕之后,才选一个自己方便的时间段和地点,在方便的设备(多数是网络设备,如电脑和平板电脑)上一次性观看。因此,《纸牌屋》的播出方式没有遵循每周一集的惯例,而是第一季全集同时上线。基于3 000万北美用户观看视频时留下的行为数据,Net.ix大胆做出了以上种种有违电视业常规的决定。昔日的内容发行商改行做了内容制造方,这就是大数据预测的魅力。

 

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