Как Netflix развивает продукт с помощью экспериментов и аналитики?
От автора Telegram-канала «Аналитика и Growth mind-set».
«Лучший способ учиться и принимать решения — проверять гипотезы через тестирование» — уверены в Netflix.
Netflix десятилетиями использует эксперименты и научный метод, выстраивая процессы так, чтобы обучение на основе данных и A/B-тестов было в основе всех решений в компании.
Лучше всего ценность экспериментального подхода подтверждают случаи, когда уверенные идеи экспертов отвергаются A/B-тестами, а небольшие изменения, например в процессе регистрации, приводят к росту доходов.
1. Netflix постоянно проводит множество тестов, и пользователи могут участвовать в нескольких из них одновременно. Каждая новая идея проверяется на практике: как крупные обновления, вроде списка «Топ-10», так и мельчайшие детали, например, текст на кнопках.
2. Лишь малая часть экспериментов становится успешной и внедряется для миллионов пользователей. Неуспешные тесты не считаются неудачей: они дают ценные знания о предпочтениях пользователей и помогают выявить, что работает для разных сегментов. Со временем, по мере роста аудитории и изменения предпочтений, идеи, которые ранее не сработали, могут быть полезными и заново проверяются.
3. Эксперименты в Netflix проводятся на собственной платформе, которая развивается уже более 20 лет, начиная с первых инвестиций в A/B-тестирование в 2001 году.
4. Netflix вкладывается в образовательные программы для всех сотрудников, чтобы повысить понимание, как A/B-тесты используются в качестве основы для разработки продукта.
Большинство этих материалов публикуются в блогах:
Блог Netflix Research:
Один из Youtube каналов Netflix — Netflix Data — посвящен анализу данных и исследованиям.
My Path Towards Data @ Netflix — статья о том, как Лиза Херцог, специалист по данным в Netflix, пришла в эту сферу нестандартным путем, освоив необходимые навыки самостоятельно.