Étude de cas NetFlix

Section I

 

Question a

Information de lecture du film -  A regardé la suite - Film consulté jusqu'au bout - Commentaires - Notes - Temps d'interruption

Question b

Système à étoile - indicateur de satisfaction - Recommandation de films par similarité - Découpage Like/Dislike plus simple - Habitudes par usage des réseau sociaux numériques

Question c

Films consultés - Manière de consulter le film - Satisfaction - Manière de rechercher un film (films ignorés, temps de lecture de la description - trailler regardé vs film regardé) - Acteurs / Réalisateurs préférés - Type de film

Question d

Marquage des scènes & film : ambiance  - acteurs - types de films - tags sur scènes -types de scènes - scènes re-consultées - amélioration du scoring

Question e

Film journée vs soirée - Adaptation jour et l'heure dans la recherche/ recommandation d'un film

Question f

Utilisateurs quittent Netflix dès la fin de la série - Prévenir le churn

Question g

Retenir les utilisateurs - Adéquation avec le modèle économique (abonnement mensuel)

Question h

Description des variables - type et nombre de variables - Adéquation méthodologie avec l'objectif - vocabulaire utilisé – Arbre de décision par exemple

 

Section II

 

Question a

Coût de la licence de la série - Analyse de données pour assurer le succès d'une série - Analyse de l'audience dans le temps - Détection de déclin - Comparatif avec séries similaires - Rentabilité maximale (films à licence moins couteuses et nombre d'utilisateur maximal)

Question b

Cout de licence du film - Type de public concerné - Rentabilité

Question c

Temporalité de lecture de la série - Temps entre séries - séries avec les mêmes acteurs - Les saisons - Tags sur les séries - Continuité - fréquence de consultation -

Question d

Déclin de l'audience - Performances de séries similaires

Question e

Acteurs - Réalisateurs - Acteurs par types de films et types de scènes - Films avec scènes les plus re-consultées - Taggage

Question f

Système de recommandation - Chaque utilisateur à un résultat unique - Profilage et scoring sur la base de son comportement

Question g

Évaluation de la demande, concurrence, opportunités

Question h

Pertinence des variables choisies et adéquation de l'algorithme proposé.

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