Netflix利用A/B測試提高內容利用率

A/B測試,簡單來說,就是為同一個目標制定兩個方案(比如兩個頁面),讓一部分用戶使用A方案,另一部分用戶使用B方案,記錄下用戶的使用情況,看哪個方案更符合設計。當前,A/B測試已經逐漸成為產品與運營檢測產品如何一步步提升留存和收入的重要方法。有效利用A/B測試,也可以快速告訴你多個方案中哪個方案更有效,省去你構筑方案中遇到的種種麻煩。

Netflix 利用A/B測試提高內容利用率

對于內容類網站和APP,推薦內容的壓力每天都在增加。尤其是花了大價錢在自制劇、購買版權、限時分成、保底買斷方面的視頻網站,他們最應該擔心的就是內容利用率過低——比如首頁和分類頁點擊率不足、比如用戶只能通過搜索才能找到好內容、比如內容訂閱率太低或者回訪率太低。一向自稱“我們是一家技術公司而不是電影公司”的Netflix在這方面稱得上業界良心,尤其是對首頁的有效利用堪稱一絕。

 

新用戶登錄時看到的Netflix首頁,推薦的內容是Netflix的常青王牌劇《紙牌屋》。

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筆者第二次訪問時看到的Netflix首頁,首頁從常青劇換成了新劇《怪奇物語》,可以看到根據一些用戶習慣,下面的Netflix獨家內容開始出現了一些傾向。

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別人的賬號里在同一天看到的首頁完全不同,看到的是脫力喜劇《福是全家福的福》。

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切換為兒童賬號后:

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未登錄之前的首頁,強調的是海量內容。

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在成為以個性推薦知名的產品之前,Netflix深知,獲取用戶的信任不是一件簡單的事。

 

Netflix的工程師Gopla Krishnan在自己的博客上記錄道:

一個產品功能或內容,如果無法在90秒之內獲取一個用戶的注意,用戶很可能就會失去興趣,并且轉向其他行為。這些問題如果反復發生,可能是因為我們沒有為用戶呈現正確的內容。如果回溯原因,則是因為我們沒有足夠的根據,證明用戶為何喜歡某一個內容,因此沒有用正確的思路去呈現內容。

 

于是Netflix在2013年做了一次大規模的A/B測試(實際上是A/B/N測試),看看圍繞同一部電影,他們是否能夠在海報上做些個性化文章,提高轉化率。

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圖1是默認海報,圖2提高了14%的點擊率、圖3提高了6%。

 

Netflix 隨后開發了一個系統級方案,可以自動將節目圖片根據不同的寬高比、裁切效果、修飾程度、本土化元素等維度進行分組。他們把這套方案逐漸應用到越來越多的節目上,跟蹤相應的用戶點擊轉化率,以下是一些例子,綠色箭頭是用戶轉化率較高的內容:

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