Компания Netflix, исходя из поведения пользователей на своем сайте, может довольно точно предсказать предпочтения любого. Это знание компания начала использовать для создания фильмов, и первый же опыт — сериал «Карточный домик» — оказался очень успешным. В будущем кинематографа сюжетные линии фильмов будут развиваться в зависимости от того, кто смотрит кино. Герман Греф рассказал о своем потрясении от знакомства с Netflix в ходе выступления перед выпускниками Сколково.
Полная версия выступления Грефа будет доступна на сайте Дождя вечером 23 мая
Герман Греф, президент и председатель правления Сбербанка России: Мы в этом году приехали в компанию Netflix в Силиконовой долине, когда мы делали нашу программу. Мне все говорят: «Надо обязательно поехать в Netflix». Я уже сказал, какой я любитель кино, не тяните меня в этот Netflix, еще одна киношная компания, что там делать. Нет, говорят, что надо туда съездить.
Я почитал про Netflix, про их культуру, ладно, действительно интересная компания. Мы туда поехали. Лучше бы не приезжали, потому что в этой компании я себя почувствовал мамонтом. Если мы говорим о том, что данные ― это новая нефть, то компания Netflix ― это нефтяная компания с глубиной переработки, близкой к 100%, потому что практически никаких толковых данных она не имеет. Вы заходите в компанию Netflix, которая поставляет потоковое видео. Мало кто регистрируется под своими фамилией, именем и отчеством. Если вы войдете в социальную сеть или в интернет, наберете фамилию Греф, там будет минимум штук сто аккаунтов. Все они, конечно, не мои, потому что я регистрируюсь под фамилией Иванов, Сидоров или Петров.
Но если я зарегистрировался под фамилией Иванов, Сидоров или Петров в Netflix и как минимум три-четыре раза туда зашел, у меня нет ни единого шанса не быть расшифрованным компанией. Потому что компания на основе таких метаданных, как стиль регистрации, переходы, время нахождения, время регистрации, отбор фильмов, последовательность этого отбора, сколько минут ты просматриваешь тот или иной фильм, полностью вычисляет твой профиль и делает это безошибочно.
Это, конечно, большая математика, потому что они вытащили одного из самых продвинутых ученых, заведующего лабораторией MIT, которая им построила очень качественный алгоритм, модели, которые построены уже на технологиях deep machine learning, модели, которые учат другие модели. Они с каждым днем собирают все больше и больше данных, начинают все более и более точно оценивать свою клиентскую базу и ее предпочтения. Все мы с вами построены из привычек. Эти привычки мы в полной мере переносим с собой в интернет, поэтому посчитать нас ― не очень сложное занятие.
Самое интересное, что компания Netflix обладает этой базой данных. Продавая чужое кино, они себе однажды задали вопрос: может быть, стоит попробовать делать кино самим, зная клиентский профиль? Кто такой режиссер? Неудавшийся гений, который пытается самореализоваться за чужие деньги в какой-то картине, как правило, делает это неудачно, потому что он самореализуется. Не так много таких же сумасшедших, как он, которые могут это оценить. Картину, которую он выдал, он считает гениальной, одну из десяти картин считают приемлемыми для просмотра его клиенты. Это все называется Голливуд, хотя там уже работают маркетологи.
Netflix сказал: «Мы знаем каждого своего клиента, ― у них было 70 миллионов клиентов ― мы знаем их предпочтения, что они хотят смотреть. Мы попробуем делать кино». «Карточный домик» ― первый сериал, который они сняли, они попали близко к десятке, хотя они говорят, что это был полуудачный опыт, дальше будет больше.
Теперь они начинают снимать кино с разными сюжетными линиями. Если они знают, что я прокручиваю моменты, связанные с какими-то ужасными сценами, обхожу их, а вы, наоборот, даже дважды просматриваете эти моменты, то они делают фильм с несколькими сюжетными линиями. Для меня они смягчают эту сцену, а для вас они ее удлиняют. Если я люблю хеппи-энд, значит, для меня фильм будет с ним. Если вы не любите хеппи-энды, для вас будет специальная заточка этого показа. Конечно, это совершенно другая возможность обращаться к своему клиенту и удовлетворять его потребности.
Тут, конечно, очень много критиков, но тем не менее компания стоит сегодня 40 миллиардов долларов, чуть поменьше, чем Сбербанк. В Сбербанке работает 330 тысяч сотрудников, а там три тысячи.
Где будет самый главный взрыв? Это те сферы, где данные ведут продвижение вперед. Здесь нет одного главного субъекта ― это государство. Государство ― самый большой владелец данных. Если говорить о нашей стране, наверно, после государства вторые мы, я почувствовал себя компанией, которая торгует сырой нефтью. Я считал, что мы очень многое можем делать с данными, но по сравнению с Netflix, имея совершенно другой набор данных, нам еще двигаться и двигаться вперед, чтобы достичь такого уровня понимания каждого клиента и удовлетворения его потребностей.
Фото: kinopoisk.ru
