Ce n’est plus à prouver : Netflix est une des entreprises actuelles dont le marketing est le plus développé. C’est sans aucun doute la stratégie de la marque pour produire et proposer des contenus toujours plus adaptés à ses utilisateurs qui lui a permis de rencontrer un tel succès. Voici comment Netflix a analysé le comportement de ses utilisateurs afin de les séduire et les conserver.
Netflix et la personnalisation des contenus
Netflix utilise la personnalisation de contenu de manière innovante, anticipant le comportement des consommateurs plutôt que de simplement se baser sur des données démographiques. Netflix analyse ce que les consommateurs regardent, quand ils regardent et comment ils regardent. L’expérience de chaque utilisateur est unique : les suggestions de vidéos, l’organisation des vidéos en rangées et pages, et même le type d’illustrations affiché sont tous personnalisés. Pour évaluer l’efficacité de différentes approches, Netflix utilise des tests A/B pour déterminer la version la plus performante auprès des consommateurs.
Un algorithme de personnalisation pour s’adapter aux habitudes locales
Netflix a utilisé les données de ses utilisateurs et utilisatrices pour sélectionner avec soin ses prochains marchés et adapter le contenu en fonction des régions ciblées. Les algorithmes de personnalisation de Netflix ont en effet permis à l’entreprise de comprendre le comportement et les préférences des utilisateurs à l’échelle mondiale. Cela leur a permis de créer une stratégie de contenu adaptée à chaque marché individuel, ce qui a été la clé de leur succès.
En entrant en Asie, la société a par exemple appris que le public asiatique était plus susceptible de regarder des émissions avec des sous-titres plutôt que des versions doublées. En revanche, le public latino-américain préférait le contenu doublé. Ces données se sont avérées inestimables dans la stratégie internationale de Netflix pour ancrer le contenu localement.
Proposer des vignettes personnalisées pour augmenter les conversions
Dans le cas de Netflix, on part du principe qu’un visionnage est une « conversion interne », car plus une personne regarde de contenus sur la plateforme, plus elle est susceptible d’y rester. C’est d’autant plus vrai pour les séries : il ne viendrait à l’idée de personne de mettre fin à son abonnement alors qu’il vient de découvrir une série qu’il adore. C’est cette stratégie qui explique notamment le déséquilibre d’investissements de Netflix en séries et films.
Netflix porte donc une grande attention à la façon dont les téléspectateurs et téléspectatrices de différentes zones géographiques réagissaient aux images sur les vignettes et previews des contenus. Les utilisateur‧ices sont beaucoup plus susceptibles de se lancer dans le visionnage d’un contenu si la vignette montre quelque chose qui les intéresse. Sur cette base, Netflix génère très intelligemment de nombreuses vignettes possibles pour chaque élément de contenu. L’algorithme Netflix examine ensuite vos habitudes de visionnage pour faire correspondre la vignette la plus pertinente.
Si vous regardez beaucoup de comédies romantiques, Netflix vous montrera une miniature de Stranger Things avec Winona Ryder et David Harbour pour capter votre intérêt. Si vous regardez plus de contenu comique, l’algorithme Netflix vous montrera à la place une vignette Stranger Things avec les enfants déguisés en Ghostbusters.
Produire des contenus qui répondent aux attentes des utilisateurs et utilisatrices
Netflix crée également du contenu original basé sur les préférences locales. Lors de son expansion au Japon, Netflix a constaté que les utilisateurs japonais regardaient beaucoup d’animes. En réponse, Netflix a créé une série animée originale appelée « Devilman Crybaby » qui était extrêmement populaire. C’est le premier niveau de production de contenus personnalisés.
Voici le 2e niveau. Netflix a depuis été bien plus loin dans cette stratégie. En croisant des tendances culturelles mondiales avec ses données utilisateurs, l’entreprise s’est mise à produire des contenus qui répondaient parfaitement aux attentes de ses cibles. L’exemple le plus frappant de cette stratégie et de son succès est la série Squid Game. En analysant l’impact des productions de contenu d’origine coréenne, allant du film coréen Parasite, premier film non anglophone à remporter l’Oscar du meilleur film en 2020, au succès mondial de la K-Pop, Netflix a perçu le potentiel de l’ancrage de ses contenus dans cet univers. Il ne lui restait plus qu’à trouver le modèle de scénario susceptible de plaire au plus grand nombre : Hunger Games.
C’est ainsi que Squid Game est devenu l’émission la plus regardée de l’histoire de Netflix en seulement 6 semaines après son lancement.
Personnaliser ses contenus quand on n’est pas Netflix
Le talent de Netflix pour exploiter leurs données utilisateurs et utilisatrices est indéniable, cependant le succès de leur stratégie de contenu repose sur 2 éléments que peu d’entreprises peuvent se venter d’avoir :
- Un très grand volume de données – Pouvoir extrapoler des insights sur la bases de données brutes n’a de sens que si vous disposer d’un grand volume de données à analyser. Cela suppose de disposer préalablement d’une part d’une importante base d’utilisateurs, et d’autre part d’un arsenal digital capable de monitorer finement le comportement des utilisateurs et utilisatrices.
- Une très grande quantité d’argent – L’investissement nécessaire pour développer un algorithme en mesure d’analyser des données à l’échelle mondiale est bien évidemment un facteur limitant pour la plupart des entreprises.
En revanche, les principes sur lesquels repose la stratégie de contenu de Netflix est à la portée de la plupart des entreprises. Le succès de Netflix repose sur la capacité de l’entreprise à observer et à écouter ses utilisateurs, ce que n’importe quelle entreprise est en mesure de faire. A défaut des données de base dont dispose Netflix, il est possible d’aller chercher auprès de ses utilisateurs des données qualitatives et quantitatives afin d’éclairer sa stratégie de contenus. C’est ce qu’on appelle le User Based Content (UBC).