Netflix adalah jaringan televisi internet yang sangat populer, terutama di kalangan generasi Z saat ini. Mereka memiliki lebih dari 36 juta pelanggan di lebih dari 40 negara di seluruh dunia.
Netflix menawarkan layanan menonton TV show dan film secara streaming, yang dapat dinikmati kapan saja dan di mana saja selama terhubung ke internet.
Salah satu keunggulan Netflix adalah tidak adanya iklan yang mengganggu, sehingga penonton dapat menikmati tayangan televisi tanpa gangguan.
Selain itu, banyaknya tipe series/film yang tersedia di dalam platform Netflix membuat para penggunanya jadi semakin bertumbuh dari waktu ke waktu.
Sebelum menonton film/series di Netflix, pernah gak sih kamu berpikir bagaimana caranya Netflix memberikan rekomendasi film/seriesnya untuk kita? Ternyata data science dan machine learning sangat berperan besar di dalam hal ini.
Di dalam Netflix, terdapat recommender system yang gabungan dari berbagai algoritma untuk memastikan Netflix memberikan rekomendasi terbaik untuk kamu.
80% dari stream time didapatkan Netflix dari recommender systemnya. Terlebih lagi berkat hal ini Netflix mampu membuat user experience yang improve retention rate dan berhasil menghemat customer acquisition sebesar $1B per tahun di 2016.
Apa itu Recommender System?
Sistem rekomendasi adalah teknologi yang digunakan untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pengguna berdasarkan preferensi dan perilaku mereka.
Dengan menggunakan algoritma dan data pengguna, sistem ini dapat membantu pengguna menemukan konten yang relevan dan menarik bagi mereka.
Keberadaan sistem rekomendasi memberikan manfaat yang besar bagi pengguna. Selain membantu menemukan konten yang sesuai dengan minat dan preferensi mereka, sistem ini juga dapat memperluas cakupan pengetahuan dan pengalaman pengguna.
Dengan eksplorasi konten yang disarankan, pengguna dapat menemukan hal-hal baru yang menarik dan terus mengembangkan minat mereka.
Baca Juga: Framework Kerja Data Science, Langkah Penting Bagi Perusahaan
Jenis-jenis Algoritma Recommender System
1. Collaborative Filtering (Penyaringan Kolaboratif)
Metode ini menganalisis pola-pola yang dibuat oleh pengguna, seperti: kesamaan dan perbedaan antara preferensi pengguna untuk memberikan rekomendasi.
Misalnya, jika ada dua pengguna memiliki preferensi yang serupa dalam beberapa film, maka sistem rekomendasi dapat merekomendasikan film yang disukai oleh satu pengguna kepada pengguna lainnya.
2. Content-Based Filtering (Penyaringan Berdasarkan Konten)
Metode ini melibatkan analisis terhadap atribut konten itu sendiri, seperti genre, aktor, atau sutradara dalam film.
Sistem rekomendasi akan mencocokkan atribut-atribut ini dengan preferensi pengguna dan memberikan rekomendasi dari kesesuaian yang sudah disesuaikan tersebut.
3. Hybrid Filtering (Penyaringan Hibrida)
Pendekatan ini menggabungkan metode-metode sebelumnya untuk memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan komprehensif. Dengan memanfaatkan informasi dari berbagai sumber, sistem rekomendasi dapat memberikan hasil yang lebih relevan dan personal.
Bagaimana Cara Recommender System Netflix Bekerja?
1. Algoritma Personalized Video Ranking
Algoritma Personalized Video Ranking dibuat untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan preferensi pengguna.
Algoritma ini menggunakan informasi tentang riwayat penonton, seperti video yang telah ditonton sebelumnya, penilaian atau ulasan yang diberikan, dan pola perilaku lainnya.
Dengan menganalisis data ini, algoritma dapat mengidentifikasi pola-pola dan kesamaan dalam preferensi pengguna.
Berdasarkan informasi ini, algoritma akan memberikan peringkat yang lebih tinggi pada video yang memiliki kemungkinan tinggi disukai oleh pengguna tersebut.
2. Algoritma Top-N Ranker
Algoritma Top-N Ranker bertujuan untuk menyajikan daftar video teratas yang direkomendasikan kepada pengguna.
Algoritma ini menggunakan berbagai faktor untuk menentukan peringkat video, seperti popularitas, kualitas, interaksi pengguna sebelumnya (seperti jumlah tayangan, suka, atau komentar), atau faktor lainnya yang relevan.
Algoritma Top-N Ranker akan memilih video yang memiliki peringkat tertinggi dalam kriteria-kriteria ini dan menyajikan daftar video tersebut kepada pengguna.
3. Algoritma Popularity Ranker
Algoritma Popularity Ranker berfokus pada menampilkan video yang populer secara umum kepada pengguna. Algoritma ini menggunakan metrik popularitas, seperti jumlah tayangan, jumlah suka, atau bagikan yang tinggi, untuk menentukan peringkat video.
Algoritma Popularity Ranker memprioritaskan video yang sedang tren atau viral, dan sering kali menyajikan video yang populer di kalangan pengguna lain.
Namun, algoritma ini mungkin kurang mempertimbangkan preferensi dan minat pribadi pengguna secara individu.
