Zusammenfassung
Das Unternehmen Netflix stellt heutzutage eine bekannte Größe im Bereich der Produktion, Bündelung und Distribution von Medieninhalten dar. Der 1997 gegründete Videostreaming-Dienst hat sich als wandlungsfähiges Unternehmen erwiesen, welches sich unter Anwendung neuer Technologien stetig weiterentwickelt. Dabei sieht sich das Unternehmen mittlerweile einem starken Wettbewerb anderer Anbieter, wie beispielsweise Disney+ oder Amazon Prime Video, ausgesetzt. Die Zielsetzung liegt deswegen darin, Kunden für einen möglichst langen Zeitraum an die eigene Plattform zu binden und deren dauerhafte Zufriedenheit sicherzustellen. In diesem Zusammenhang werden in diesem Kapitel drei ökonomische Herausforderungen für Netflix, sowie Lösungsansätze für diese ökonomischen Bezugsprobleme mittels automatisch generierter und personalisierter Thumbnails, thematisiert.
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Der sogenannte ressource-based view fokussiert seinen Blick auf die Ressourcenheterogenität von Unternehmen als Ursache ihrer Performanceunterschiede und empfiehlt folglich den Aufbau und die nachhaltige Pflege gegenüber den Wettbewerbern überlegener Unternehmensressourcen und -kompetenzen.
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Thumbnails als Teil des Empfehlungssystems mit Funktion der Transparenzsteigerung bei Erfahrungsgütern.
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Clickbait bedeutet in diesem Zusammenhang: Thumbnails, die seitens Kunden zu einer Wiedergabe führen, sich allerdings hinsichtlich langfristigen Engagements als kontraproduktiv erweisen, da sie nicht den Charakter des hinterlegten Inhaltsvorschlags repräsentieren (Chandrashekar et al. 2017).
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Dienen der Zusammenfassung großer Datenmengen in Form einer grafischen Darstellung innerhalb eines zweidimensionalen Bezugssystems. Die Wertzuweisung enthaltener Daten erfolgt dabei entlang einer festgelegten Farbskala (Bojko 2009, S. 30), welche beispielsweise durch Algorithmen ausgewertet werden kann.
Literatur
Barnes, Brooks (2019). Disney Is New to Streaming, but Its Marketing Is Unmatched. The New York Times vom 12.11.2019. Online verfügbar unter https://www.nytimes.com/2019/10/27/business/media/disney-plus-marketing.html (abgerufen am 07.12.2021).
Barnes, Brooks (2021). ‚Black Widow‘ Release Date Pushed Back Including Six Disney Films. The New York Times vom 12.07.2021. Online verfügbar unter https://www.nytimes.com/2021/03/23/business/black-widow-release-date.html (abgerufen am 22.11.2021).
Bojko, Agnieszka (2009). Informative or Misleading? Heatmaps Deconstructed. In: Julie A. Jacko (Hg.). Human-Computer Interaction. New trends; 13th international conference, HCI International 2009, San Diego, CA, USA, July 19–24, 2009; proceedings, part I. Berlin, Springer, 30–39.
Boyarsky, Katherine (2021). How to monetize video on demand using SVOD, TVOD, and AVOD. Video for business. vimeo blog. Online verfügbar unter https://vimeo.com/blog/post/how-to-sell-video-on-demand/ (abgerufen am 08.12.2021).
Chandrashekar, Ashok/Amat, Fernando/Basilico, Justin/Jebara, Tony (2017). Artwork Personalization at Netflix. Netflix Technology Blog. Online verfügbar unter https://netflixtechblog.com/artwork-personalization-c589f074ad76 (abgerufen am 06.12.2021).
Colbjørnsen, Terje (2021). The streaming network: Conceptualizing distribution economy, technology, and power in streaming media services. Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologies 27 (5), 1264–1287. https://doi.org/10.1177/1354856520966911.
Derr, Tatjana/Georg, Stefan/Heiler, Chris (2021). Die disruptive Innovation durch Streamingdienste. Eine strategische Analyse der Marktführer Netflix und Spotify. Wiesbaden, Springer Fachmedien Wiesbaden.
Gomez-Uribe, Carlos A./Hunt, Neil (2016). The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation. ACM Transactions on Management Information Systems 6 (4), 1–19. https://doi.org/10.1145/2843948.
Johnson, Cameron (2017). Goodbye Stars, Hello Thumbs. Netflix. Online verfügbar unter https://about.netflix.com/en/news/goodbye-stars-hello-thumbs (abgerufen am 03.12.2021).
Kiefer, Marie Luise (2020). Dienstleistungsökonomik und Medien. In: Jan Krone/Tassilo Pellegrini (Hg.). Handbuch Medienökonomie. Wiesbaden, Springer Fachmedien Wiesbaden, 165–195.
Krishnan, Gopal (2016). Selecting the best artwork for videos through A/B testing. Netflix Technology Blog. Online verfügbar unter https://netflixtechblog.com/selecting-the-best-artwork-for-videos-through-a-b-testing-f6155c4595f6 (abgerufen am 06.12.2021).
Loesche, Dyfed (2017). Marktanteile der VoD-Anbieter in Deutschland. Statista GmbH. Online verfügbar unter https://de.statista.com/infografik/12214/marktanteile-der-vod-anbieter-in-deutschland/ (abgerufen am 09.12.2021).
Mcalone, Nathan (2017). Why Netflix replaced its 5-star rating system. The exec who replaced Netflix’s 5-star rating system with ‚thumbs up, thumbs down‘ explains why. Business Insider vom 05.04.2017. Online verfügbar unter https://www.businessinsider.com/why-netflix-replaced-its-5-star-rating-system-2017-4 (abgerufen am 03.12.2021).
Nelson, Nick (2016). The Power of a Picture. Netflix. Online verfügbar unter https://about.netflix.com/en/news/the-power-of-a-picture (abgerufen am 07.12.2021).
Netflix (2021). Anzahl der zahlenden Streaming-Abonnenten von Netflix weltweit vom 3. Quartal 2011 bis zum 3. Quartal 2021 (in Millionen). Statista GmbH. Online verfügbar unter https://de.statista.com/statistik/daten/studie/196642/umfrage/abonnenten-von-netflix-quartalszahlen/ (abgerufen am 07.12.2021).
Riley, Madeline/Machado, Lauren/Roussabrov, Boris/Branyen, Tim/Bhawalkar, Parth/Jin, Eugene/Kansara, Apurva (2018). AVA: The Art and Science of Image Discovery at Netflix. Netflix Technology Blog. Online verfügbar unter https://netflixtechblog.com/ava-the-art-and-science-of-image-discovery-at-netflix-a442f163af6 (abgerufen am 05.12.2021).
Shahid, Hamid/Haq, Syed (2020). Essential Suite – Artwork Producer Assistant. Netflix Technology Blog. Online verfügbar unter https://netflixtechblog.com/essential-suite-artwork-producer-assistant-8f2a760bc150 (abgerufen am 05.12.2021).
VuMA (2020). Beliebteste Genres von gestreamten, heruntergeladenen oder gekauften Filmen/Serien unter Netflix-Nutzern in Deutschland im Jahr 2020. Statista GmbH. Online verfügbar unter https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1250177/umfrage/beliebteste-genres-bei-filmen-serien-unter-netflix-nutzern-in-deutschland/ (abgerufen am 01.12.2021).
Winthagen, Mira (2021). Streamingdienste in Deutschland: Ist Netflix, Amazon oder Disney+ am erfolgreichsten? Ströer Media Brands GmbH. Online verfügbar unter https://www.kino.de/unternehmen/netflix/news/streamingdienste-in-deutschland-ist-netflix-amazon-oder-disney-plus-am-erfolgreichsten/ (abgerufen am 09.12.2021).
Wirtz, Bernd W. (2019). Digital Business Models. Concepts, Models, and the Alphabet Case Study. Cham, Springer Nature Switzerland.
Zydorek, Christoph (2017). Einführung in die Medienwirtschaftslehre. 2. Aufl. Wiesbaden, Springer Fachmedien Wiesbaden.
Zydorek, Christoph (2018). Grundlagen der Medienwirtschaft. Algorithmen und Medienmanagement. Wiesbaden, Springer Fachmedien Wiesbaden.
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Sasalovici, M. (2022). Algorithmisch automatisierte Artwork Generation im Netflix Empfehlungssystem. In: Zydorek, C. (eds) KI in der digitalisierten Medienwirtschaft. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-37404-4_3
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