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.