Depuis son lancement en France en septembre 2014, Netflix ne cesse de mettre en avant son système de recommandation promettant monts et merveilles et surtout l’espoir de toujours trouver un film ou une série qui nous plaira.
Pourtant depuis quelques mois et la disponibilité du service désormais dans le monde entier, les choses ont évolué. « Nous utilisons maintenant des algorithmes globaux », a ainsi expliqué à la presse française Carlos Gomez Uribe, en charge de l’innovation, lors d’un évènement organisé par la marque ce lundi 11 avril à la Cité du cinéma à Saint-Denis.
« Nous avons remarqué qu’un abonné peut avoir de nombreux goûts en commun avec quelqu’un habitant dans un autre pays que le sien », annonce Carlos Gomez Uribe. A chaque abonné est alors attribué un groupe d’une dizaine de contenus qu’il a regardé, en langage Netflix, on appelle ça un « cluster ».
Mais les ingénieurs de la société se sont rendu compte que ceux qui appartenait à un même cluster n’était pas forcément originaires de la même partie du globe. En témoigne le cluster ci-dessous, presque exclusivement composé de contenus britanniques. « Parmi les abonnés qui appartiennent à ce cluster, plus de 60 % n’habitent pas en Grande-Bretagne », remarque le responsable.
Un site en évolution constante
C’est comme cela que Netflix a finalement décidé de ne plus limiter ses recommandations aux utilisateurs d’un même pays. « Un autre utilisateur dans le monde peut donc avoir les mêmes goûts que vous, mais aussi appartenir à un autre cluster dont vous n’avez pas vu un seul contenu, c’est là que nous allons puiser une partie des films et séries que nous vous recommanderons », conclut Carlos Gomez Uribe. Comprenez que Netflix entend ainsi inciter ses abonnés à regarder des contenus qu’ils ne connaissent pas mais qui peuvent leur plaire.
Mais cette incitation ne se joue pas que du côté des algorithmes. Une autre méthode permet d’améliorer l’interface en permanence, en proposant différentes options à des groupes d’utilisateurs et en observant les résultats. C’est ce qu’on appelle l’A/B testing. « C’est le comportement des utilisateurs qui nous sert à prendre des décisions », explique Todd Yellin, vice-président de Netflix en charge de l’innovation produit. Pour chaque nouvelle fonctionnalité, les développeurs conçoivent ainsi entre 10 et 15 versions différentes.
Inciter à cliquer
« Le contenu mis en avant sur la page d’accueil de Netflix doit-elle être fixe ou animée ? La bande annonce doit-elle faire une ou trois minutes ? », voilà les questions que testent continuellement Todd Yellin et son équipe à longueur d’année sur des dizaines de milliers d’abonnés, sans même qu’ils s’en aperçoivent. « Nous analysons ensuite les comportements de ces grands échantillons pour voir quelle version de la fonctionnalité est la plus utilisée, c’est celle que nous déployons ensuite à l’ensemble de nos abonnés ».
L’un des meilleurs exemples est certainement celui des vignettes représentant une série ou un film. Pour chaque contenu, Netflix créé six vignettes différentes et analyse laquelle est la plus cliquée par les utilisateurs. « Cela est très important, en fonction de la vignette, un contenu peut avoir 30 % de lectures supplémentaires », détaille Todd Yellin. Dans l’exemple ci-dessous, la vignette la plus appréciée dans le monde est la troisième en partant de la gauche. « En revanche, j’ai remarqué que vous les Français faites souvent un choix très différent de tout le monde. Dans cet exemple, vous êtes les seuls à préférer la première en partant de la gauche ! », s’étonne-t-il.
Cette utilisation fine des algorithmes et de l’A/B testing servent donc un seul but : que l’utilisateur soit sans cesse tenté de regarder un nouveau contenu. Une stratégie qui paye à long terme, mais qui coûte aussi beaucoup d’argent. En 2016, Netflix dépensera plus de 800 millions de dollars et affectera plus d’un millier de salariés rien que pour ses activités informatiques.
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