Le big da­ta, l’arme se­crète pour les sé­ries à suc­cès

La pla­te­forme de « strea­ming » vi­déo am­bi­tionne d’ajou­ter 700 nou­veaux pro­grammes à son ca­ta­logue cette an­née. Afin d’ai­guiller sa prise de dé­ci­sion, Net­flix s’ap­puie sur une mul­ti­tude de don­nées pour dé­ci­der du concept ar­tis­tique, de la pro­duc­tion ou du

La Tribune Hebdomadaire - - ÈDITO - ANAÏS CHERIF @Anais_C­he­rif

Son arme se­crète ? Le big da­ta. Pour créer des sé­ries à suc­cès à la chaîne, Net­flix ré­colte et uti­lise une mon­tagne de don­nées. Ces der­nières vont l’ai­der à tran­cher pour une idée de scé­na­rio, mais aus­si la pro­duc­tion ou en­core le mar­ke­ting. L’ob­jec­tif: ra­tio­na­li­ser le coût de pro­duc­tion des sé­ries dont tout le monde parle et at­ti­rer de nou­veaux spec­ta­teurs. La pla­te­forme de strea­ming vi­déo s’est lan­cée dans la pro­duc­tion de ses propres conte­nus en 2011. Et de­puis, elle ne lé­sine plus sur les moyens. La so­cié­té ca­li­for­nienne pré­voit d’in­ves­tir 12 à 13 mil­liards de dol­lars en 2018 pour la pro­duc­tion de ses conte­nus ori­gi­naux – une somme lar­ge­ment su­pé­rieure à celles mises en jeu par la concur­rence. À titre de com­pa­rai­son, Ama­zon Prime Video dé­bour­se­ra 4,5 mil­liards de dol­lars quand Apple sor­ti­ra 1 mil­liard de dol­lars. Au to­tal, ce­la va per­mettre à Net­flix d’ajou­ter à son ca­ta­logue d’ici à la fin de l’an­née 700 pro­grammes ori­gi­naux, in­cluant à la fois les an­ciennes et les nou­velles sé­ries. Pour faire son choix par­mi la quan­ti­té de sé­ries à pro­duire, la pla­te­forme tente de de­vi­ner ce qui plai­ra de­main à ses abon­nés grâce à leurs ha­bi­tudes de consom­ma­tion. Créée en 1997 en tant qu’en­tre­prise de lo­ca­tion de DVD par cor­res­pon­dance, Net­flix est au­jourd’hui en me­sure de dé­ter­mi­ner quel abon­né a re­gar­dé quelle sé­rie, avec quels ac­teurs et réa­li­sa­teurs, à quel mo­ment de la jour­née, sur quel ter­mi­nal… La pla­te­forme peut même sa­voir com­bien de fois le spec­ta­teur a mis « pause » ou « ac­cé­lé­rer » afin de dé­ter­mi­ner à quel mo­ment son at­ten­tion dé­croche – ou au contraire, quand il est te­nu en ha­leine. En 2016, Net­flix sor­tait une étude sur les « épi­sodes qui vous rendent ac­cro ». « Net­flix a consta­té que le com­por­te­ment des fans était as­sez uni­ver­sel. De l’Ar­gen­tine au Ja­pon, les membres de­viennent ac­cros en re­gar­dant le même genre d’épi­sodes et s’iden­ti­fient aux mêmes in­trigues » , as­su­rait l’étude. Par exemple, Stran­ger Things a trans­for­mé les spec­ta­teurs de pas­sage en fans as­si­dus, « te­nus en ha­leine par la peur de l’in­con­nu », dans l’épi­sode 2 de la sai­son 1. « Notre ré­seau mon­dial nous per­met de dif­fu­ser [les sé­ries] dans tous les pays et les don­nées que nous re­cueillons in­diquent à quel

point nos membres re­gardent et ré­agissent de la même fa­çon à cer­taines sé­ries et his­toires », ex­pli­quait alors Cin­dy Hol­land, vice-pré­si­dente des pro­grammes ori­gi­naux Net­flix.

KE­VIN SPA­CEY CHOI­SI SUR DON­NÉES

Ac­tuel­le­ment pré­sente dans 190 pays avec 137 mil­lions d’uti­li­sa­teurs, la so­cié­té amé­ri­caine dis­pose d’une mon­tagne de don­nées et de com­bi­nai­sons in­fi­nies. Ce qui per­met à Net­flix de com­pa­rer chaque pro­fil type avec les autres afin de des­si­ner quelques ten­dances. C’est ain­si que House of Cards, adap­ta­tion d’une sé­rie bri­tan­nique, voit le jour en 2013. Une ana­lyse de don­nées avait cor­ré­lé le suc­cès d’au­dience de la ver­sion an­glaise, et l’at­trait de ces mêmes spec­ta­teurs pour l’ac­teur Ke­vin Spa­cey (rôle prin­ci­pal dans la sé­rie) et le réa­li­sa­teur Da­vid Fin­cher. La so­cié­té amé­ri­caine dé­cide alors de réunir ces trois élé­ments pour don­ner nais­sance à sa pre­mière sé­rie ori­gi­nale à suc­cès.

RA­TIO­NA­LI­SER LES COÛTS DE PRO­DUC­TION… ET DE PRO­MO­TION

Une fois le concept ar­tis­tique va­li­dé, le big da­ta est aus­si uti­li­sé pour ra­tio­na­li­ser les coûts de pro­duc­tion – comme, choi­sir le lieu de tour­nage d’une sé­rie. Par­mi de nom­breux cri­tères, Net­flix va uti­li­ser les don­nées de ses pré­cé­dentes pro­duc­tions, comme le coût de lo­ca­tion des ca­mé­ras sur place, pour tran­cher entre un tour­nage à At­lan­ta ou à La Nou­velle-Or­léans. « Chaque pro­duc­tion est une mon­tagne de dé­fis opé­ra­tion­nels et lo­gis­tiques qui consomment et pro­duisent d’énormes quan­ti­tés de don­nées », ex­plique en pré­am­bule Rit­wik Ku­mar, di­rec­teur du ser­vice Da­ta Science chez Net­flix, dans une note de blog pu­bliée fin mars. Et de pour­suivre : « Il n’est pas sur­pre­nant que le temps, la dis­po­ni­bi­li­té des ac­teurs et les con­traintes tech­niques nous obligent à sé­quen­cer soi­gneu­se­ment les res­sources de lo­ca­li­sa­tion dis­po­nibles. » Au-de­là du tour­nage, les his­to­riques de vi­sion­nage sont uti­li­sés pour dé­ter­mi­ner les prio­ri­tés de sor­ties dans les dif­fé­rents pays. Par exemple, si une sé­rie type science-fic­tion est plus pri­sée sur les mar­chés de langue es­pa­gnole que sur les mar­chés de langue an­glaise, alors l’es­pa­gnol se­ra la prio­ri­té pour le re­cru­te­ment des voix de dou­blage et les sous-titres. En­fin, une fois la sé­rie pro­duite, les don­nées par­ti­cipent lar­ge­ment à la pro­mo­tion du conte­nu. Plu­sieurs bandes-an­nonces sont ain­si réa­li­sées pour ci­bler dif­fé­rents pro­fils de spec­ta­teurs. Pour la sé­rie House of Cards par exemple, « les fans de Ke­vin Spa­cey se sont vus pro­po­ser des bandes-an­nonces le met­tant en avant, quand des femmes ayant vu le film Thel­ma et Louise ont eu ac­cès à des ex­traits cen­trées sur les per­son­nages fé­mi­nins de la sé­rie. Les abon­nés iden­ti­fiés comme étant des ci­né­philes, ils ont, quant à eux, pu vi­sion­ner des sé­quences pré­sen­tant la “touche” du réa­li­sa­teur Da­vid Fin­cher » , dé­taillait le New York Times en 2013.

BULLE CULTU­RELLE

C’est là que l’al­go­rithme de re­com­man­da­tion entre en jeu. Les ha­bi­tués de la pla­te­forme se voient of­frir des conte­nus en fonc­tion de leur his­to­rique pour les in­ci­ter à re­gar­der des pro­grammes si­mi­laires – quitte à créer une bulle cultu­relle, en pro­po­sant tou­jours les mêmes réa­li­sa­teurs et ac­teurs. Car le but est d’in­ci­ter l’abon­né à res­ter le plus long­temps pos­sible sur le site. En 2017, le nombre moyen d’heures de vi­sion­nage par membre a aug­men­té de 9 %, se fé­li­ci­tait le groupe fin jan­vier. Les re­com­man­da­tions va­rient se­lon l’heure de connexion. Par exemple, les spec­ta­teurs pré­fèrent un th­riller en prime time, une co­mé­die en fin de soi­rée, et un do­cu­men­taire pour les in­som­nies, d’après une étude Net­flix de 2017. Ré­sul­tat : 75 % des au­diences réa­li­sées passent par l’al­go­rithme de re­com­man­da­tion, se­lon les der­niers chiffres com­mu­ni­qués en 2013. « Net­flix a su ré­duire ses bud­gets de cam­pagnes pro­mo­tion­nelles en étant ca­pable de ci­bler uni­que­ment les per­sonnes les plus per­ti­nentes et les plus pro­fi­tables à un mo­ment don­né » , ex­plique dans une note pu­bliée en jan­vier le ca­bi­net d’étude Or­can In­tel­li­gence. Cette an­née, l’en­tre­prise ca­li­for­nienne a pré­vu de dé­pen­ser en­vi­ron 2 mil­liards de dol­lars en mar­ke­ting pour as­su­rer une longue vie à ses sé­ries.

De l’Ar­gen­tine au Ja­pon, les fans de­viennent ac­cros en re­gar­dant le même genre d’épi­sodes et s’iden­ti­fient aux mêmes in­trigues

Le but est de pous­ser l’abon­né à res­ter le plus long­temps pos­sible sur le site.

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