Сегодня многие онлайн-кинотеатры сталкиваются с рядом проблем, таких как острая конкуренция, нехватка качественного контента, высокие затраты на рекламу и сложности с удержанием клиентов. Анализ больших данных и машинное обучение могут помочь решить эти проблемы.
С помощью анализа больших данных, онлайн-кинотеатры могут получить ценные инсайты о предпочтениях своих клиентов, их поведении и предпочитаемых жанрах фильмов и сериалов. Это позволит владельцам интернет-ресурсов создавать и предлагать более персонализированный контент, улучшать рекомендательные системы и прогнозировать спрос на свой контент. Машинное обучение также может помочь в оптимизации рекламных кампаний, предсказании LTV (жизненной ценности клиентов) и прогнозировании трафика и выручки.
Многие знают что успех Netflix, Кинопоиска и им подобных во-многом связан с крутыми алгоритмами рекомендаций, которые спрятаны внутри их сайтов и приложений. На разработку этих алгоритмов были потрачены тысячи человеко-часов, сотни тысяч и даже миллионы долларов! Означает ли это, что у небольшого онлайн-кинотеатра почти нет шансов чтобы остаться на плаву на этом рынке? Вовсе нет. Если использовать те возможности, что дает нам наука о данных (data science) можно создать рекомендательные системы вполне достойного уровня даже имея небольшой бюджет.
Давайте рассмотрим в качестве примера что у нас есть онлайн-кинотеатр и нам нужно провести анализ всех имеющихся данных и построить хорошую рекомендательную систему. Этот процесс будет строиться в несколько этапов.
1. Аналитическая база
Для проведения качественного исследования бизнеса онлайн-кинотеатра необходимо иметь следующие бизнес-отчеты:
- отчет о поведении пользователей (просмотры, оценки, комментарии),
- отчет о доходах (платежи, подписки),
- отчет о рекламных кампаниях (контекстная реклама, таргетированная итд),
- и отчет о контенте (фильмы, сериалы, жанры).
В идеале данные будут включать информацию о различных сегментах пользователей, фильмов, сериалов, просмотрах, оценках, платежах и рекламных кампаниях. Источники данных могут варьироваться от внутренних систем хранения данных до внешних API, от маркетинговых исследований до парсинга сайтов конкурентов.
2. Обработка данных
Подразумевается, что онлайн-кинотеатр действующий и уже располагает некоторой историей. Основные сущности в хранилище данных онлайн-кинотеатра могут включать таблицы с информацией о пользователях, фильмах, сериалах, просмотрах, оценках, платежах и рекламных кампаниях. Как правило, это база данных SQL, в которой обычно используется схема звезда, где данные разнесены на несколько таблиц, где фактами являются просмотры, оценки и платежи, а измерениями – пользователи, фильмы и рекламные кампании.
Не всегда все эти данные структурированы и хранятся в одной БД. Сложности в обработке данных могут возникнуть из-за различных схем и структур баз данных, использования разных СУБД, а также из-за наличия множества неструктурированных данных, таких как текстовые комментарии на сайте, либо изображения.
Ключевая задача аналитиков и дата саентистов при работе с такими данными – это их очистка, фильтрация и грамотная агрегация. Разумеется многое зависит и от администраторов баз данных, в частности качество заливки эти данных на сервера. Основные проверки на качество данных в онлайн-кинотеатрах могут включать проверку наличия обязательных полей, проверку формата данных, проверку на дубликаты, проверку на наличие некорректных значений, проверку на соответствие бизнес-правилам и т.д.
Процесс заливки данных включает сбор данных из различных источников, их трансформацию и загрузку в хранилище данных. Извлечение данных включает выполнение запросов для получения необходимой информации из хранилища данных. Пайплайны данных могут быть построены с использованием инструментов ETL (Extract, Transform, Load) для автоматизации процессов загрузки и трансформации данных.
3. Варианты повышения эффективности бизнеса
Предположим, что перед нами поставлена задача – создать Data-проект, который может улучшить показатели бизнеса онлайн-кинотеатра. Допустим это разработка и внедрение более точной и персонализированной рекомендательной системы.
Чтобы решить эту задачу нам необходимо в первую очередь проанализировать основные метрики этого бизнеса, понять где есть сильные и слабые места. Мы можем провести следующие исследования:
- Анализ клиентской базы. Следует понять, кто наша основная целевая аудитория: мужчины или женщины, молодые или в возрасте, какие у них интересы, профессия, хобби? Пример такого отчета в Google Docs: https://docs.google.com/spreadsheets/.
- Анализ контента: Следует понять, какие фильмы и сериалы мы предлагаем к просмотру, много ли у нас новинок или в основном старые картины? Какие жанры мы предлагаем и насколько они востребованы у современной аудитории? Пример такого отчета в Google Docs: https://docs.google.com/spreadsheets/. Пример анализа в PySpark: https://colab.research.google.com/.
- Анализ взаимодействия пользователей с нашей платформой: Следует понять насколько наши пользователи любят оставлять отзывы, на какие фильмы, какие жанры? Поискать инсайты в этих данных, найти самых лояльных и нелояльных пользователей. Пример отчета: https://docs.google.com/spreadsheets/.
Далее уже можно приступать к созданию рекомендательной системы. Для этого можно использовать универсальный язык программирования Python и методы машинного обучения, такие как логрегрессия, коллаборативная фильтрация или контент-базированные подходы, а также нейронные сети (пример такого кода: https://colab.research.google.com/).
В дальнейшем этот код можно внедрить на сайт или приложение с целью улучшения качества рекомендаций. Разумеется, после длительных A/B тестов, а также беспристрастного анализа показателей с помощью статистических методов.
Требуемые роли в команде по работе с данными могут включать Data Quality Analyst (отвечает за проверку качества данных), Data Engineer (занимается очисткой и предобработкой данных), Data Scientist (строит модели и проводит анализ данных), и ML Engineer (запускает модели в production).
Выводы
Анализ больших данных и машинное обучение имеют большой потенциал для улучшения бизнеса онлайн-кинотеатров. Использование данных для принятия информированных решений, оптимизация рекламных кампаний, создание персонализированного контента и улучшение рекомендательных систем помогут привлечь и удержать клиентов, повысить доходы и конкурентоспособность онлайн-кинотеатра.
Однако успешная реализация стратегии работы с данными требует определенных ресурсов и экспертизы. Важно иметь хорошо организованную аналитическую базу, обеспечивающую доступ к необходимым данным, а также процессы обработки данных, позволяющие получить качественную информацию. Команда по работе с данными, включающая специалистов по качеству данных, инженеров данных, ученых данных и инженеров машинного обучения, также играет важную роль в успешной реализации стратегии.
