Lezione dal corso Data Monetization
Vediamo un paio di esempi di aziende che riescono a usare bene il data network effect, quindi il valore che riesco a dare alla mia community dal derivato da quanto bene so usare i dati che mi derivano da quella community.
Parliamo per esempio di Netflix.
Netflix ha un fortissimo data network effect che è molto scoraggiante per i propri competitor, perché ha così tanti dati a disposizione su quello che i suoi utenti fanno, su quello che piace vedere i propri utenti che ha generato tutta una serie di algoritmi molto interessanti, difficilissimi, da replicare con pochi dati.
É questo ad ogni nuovo utente che entra aumenta di due alla n les potenzialità del valore di questo potenza di fuoco che può avere Netflix come usa i dati, diciamo principalmente in tre modi a livello di network Effect è numero uno riesce a profilare al meglio ogni singolo utente e quindi a suggerirgli cosa vedere in maniera veramente interessante, veramente stimolante per chi per chi fa da uditore, diceva chi si va a vedere il network, gli streaming su su Netflix e, seconda cosa per ogni nuovo utente che entra nel Netflix, in grado di proporre da subito dei film che saranno probabilmente in linea con i suoi, con le sue preferenze.
Perché utilizza una profilazione che chiede all'utente l'utente entrante e perché mette on top al di sopra di questa profilazione banale che fa all'inizio tutti i suoi algoritmi che invece di derivano a quel punto derivano a quel punto dal network che Netflix già ein paggio, è terza.
Cosa è? Diciamo che riesce grazie a questa mole di dati estrema e quindi alla comprensione di quello a cui di quello che la gente piace, di quello che piace vedere, la gente riesce a creare delle serie dei contenuti che siano data-driven.
Quindi Netflix sceglie se fare o non fare una determinata serie in base al trend divisione, al trend di mme, il gradimento dei termini di determinati argomenti che gli utenti della rete di Netflix hanno.
E questo non vuol dire solo cosa filmare, cosa produrre, ma anche con che tipo di stile produrre.
Gli piacciono di più le cose dark oppure no.
E gli piacciono di più le cose con tanta musica oppure no? Il protagonista è uno solo, son tanti, ci sono interconnessioni tra le varie puntate oppure no? Insomma, analizzando tutto è in grado di capire bene che cosa ci piace e di produrlo e proporci.
Per questo spesso fa delle produzioni interne un altro esempio di dieta network effect.
Passando su un altro mercato, per esempio, è l'esempio di Wade.
Se non lo conoscete, Ways, diciamo è nato come competitor di google Maps ed è di fatto un sistema con cui io posso decidere.
Posso chiedere a un applicativo quale strada migliore posso fare? Posso percorrere per andare dal punto a al punto b ed è diventato molto virale utilizzando dal network perché oltre ad essere molto bravo a consigliare una strada piuttosto che un'altra, era molto bravo a farti capire che più dati tu inserirvi in ways nel sistema più beneficiava dei dati, anche da parte degli altri utenti, cioè più di utenti contribuivano a fornire i dati della loro posizione di dove stavano andando, di quali erano le migliori strade da percorrere, di dove stavano gli incidenti sul percorso e più tutti gli altri utenti della rete e del network ne beneficiavano.
Questo è un chiaro esempio di network tant'è che quando Google ha deciso di comprarsi ways per una punto uno miliardi di dollari è insomma non ha potuto fare altro che comprarsela, perché persino Google faceva fatica a replicare un sistema di questo tipo
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