{"id":164556,"date":"2022-11-07T18:29:46","date_gmt":"2022-11-07T17:29:46","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=164556"},"modified":"2026-02-06T07:07:46","modified_gmt":"2026-02-06T06:07:46","slug":"wie-netflix-big-data-genutzt-hat-um-die-serie-house-of-cards-zu-produzieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/wie-netflix-big-data-genutzt-hat-um-die-serie-house-of-cards-zu-produzieren","title":{"rendered":"Wie Netflix Big Data genutzt hat, um die Serie House of Cards zu produzieren?"},"content":{"rendered":"

Die 2013 erschienene Netflix Original Serie House of Cards ist eine der beliebtesten Serien des US-amerikanischen Streaming Anbieters. Was viele User jedoch nicht wissen, ist, dass die Serie weitestgehend basierend auf der Untersuchung von Nutzerdaten konzipiert wurde.<\/p>\n

Ein Beispiel daf\u00fcr, wie Big Data<\/a> den Film beeinflusste, ist die Paarung von Kevin Spacey und Regisseur David Fincher, die beide laut den Daten ein gro\u00dfes Publikum anziehen w\u00fcrden.<\/p>\n

In diesem Artikel befassen wir uns mit der Big-Data-Analyse<\/a> und untersuchen, wie Netflix dies zum Aufbau seiner Erfolgsserie House of Cards genutzt hat.<\/p>\n

Worum handelt es sich bei der Analyse von Big Data?<\/h2>\n

Big-Data-Analysen helfen Branchen aller Art, wertvolle Erkenntnisse \u00fcber die W\u00fcnsche und Bed\u00fcrfnisse ihrer Kunden zu gewinnen.<\/p>\n

Das Hauptziel von Unternehmen ist es, ihre Kunden zu verstehen und ihnen einen guten Service zu bieten. Mithilfe der Daten, die die Unternehmen aus verschiedenen Quellen sammeln, k\u00f6nnen sie raffinierte Marketingstrategien entwickeln und das beste Produkt f\u00fcr ihre Kunden herstellen. Ohne die Hilfe von Data-Analysten<\/a> w\u00e4ren Unternehmen wie Netflix blind und w\u00fcssten nicht, was ihre Kunden m\u00f6gen und was nicht. Die Big-Data-Analytik ist in der Lage, riesige Datenmengen so zu quantifizieren, dass Muster erkannt werden. Diese Muster beziehen sich auf das Kundenverhalten, was den Unternehmen ein besseres Verst\u00e4ndnis ihrer Kunden erm\u00f6glicht.<\/p>\n

So war zum Beispiel die j\u00fcngste Ver\u00f6ffentlichung Black Mirror: Bandersnatch, eine interaktive Show, bei der die Zuschauer ausw\u00e4hlen konnten, welche Handlungen die Charaktere an bestimmten Punkten der Episode ausf\u00fchren sollten.<\/p>\n

\"House<\/p>\n

Die Analyse von Big Data bei Netflix<\/h2>\n

Die Verwendung von Daten in der Fernseh- und Filmindustrie ist nichts Neues. Studios und Produzenten haben in der Vergangenheit Zielgruppen-Tests f\u00fcr die Beliebtheit einer Idee f\u00fcr eine Sendung durchgef\u00fchrt.<\/p>\n

Heute jedoch haben Technologie-versierte Unternehmen wie Netflix Echtzeit-Zugriff auf die Stimmung der Zuschauer. Laut GigaOm pr\u00fcft Netflix t\u00e4glich etwa 30 Millionen Abrufe, darunter jedes Mal, wenn ein Zuschauer eine Sendung unterbricht, vor- oder zur\u00fcckspult oder bewertet. Da Netflix \u00fcber dieses Medium eine direkte Beziehung zu seinen Kunden hat, kann das Unternehmen das Interesse an praktisch jeder Sendung verstehen und vorhersagen.<\/p>\n

Netflix\u2019 CCO Jonathan Friedland best\u00e4tigte: „Da wir eine direkte Beziehung zu den Verbrauchern haben, wissen wir, was die Leute gerne sehen, und das hilft uns zu verstehen, wie gro\u00df das Interesse an einer bestimmten Sendung sein wird. Das gab uns eine gewisse Zuversicht, dass wir ein Publikum f\u00fcr eine Serie wie ‚House of Cards‘ finden k\u00f6nnten.\u201d<\/p>\n

Um zu verdeutlichen, was Friedland davon \u00fcberzeugt hat, in die Serie zu investieren, wussten sie durch Datenanalysen bereits Folgendes;<\/p>\n

    \n
  1. Die britische Version von „House of Cards“ hatte ein gro\u00dfes Publikum und wurde gut gesehen<\/li>\n
  2. Viele der Nutzer sehen und lieben David Finchers Filme, The Curious Case of Benjamin und Social Network<\/li>\n
  3. Nutzer, die die britische Version von „House of Cards“ gesehen haben, sind Nutzer, die auch Filme mit Kevin Spacey und\/oder Filme von David Fincher gesehen haben<\/li>\n<\/ol>\n

    Diese drei Faktoren gaben Netflix genug Selbstvertrauen, um weiterzumachen und sicher zu sein, dass es ein Erfolg werden w\u00fcrde.<\/p>\n

    Big Data ist eine m\u00e4chtiges Tool<\/h2>\n

    Jedes Unternehmen muss f\u00fcr die Zukunft planen und schnell auf Marktl\u00fccken reagieren.  Netflix begann als ein Unternehmen, das DVDs an seine Abonnenten verschickte, entwickelte sich aber schnell zu etwas viel gr\u00f6\u00dferem.<\/p>\n

    Heute ist Netflix der erfolgreichste Online-Streaming-Dienst mit mehr als hundert Millionen Abonnenten in der ganzen Welt.<\/p>\n

    Nachdem sie eine weitere Marktl\u00fccke entdeckt hatten, begannen sie, eigene Inhalte zu erstellen, was ihnen half, ein gro\u00dfer neuer Akteur auf dem Fernseh- und Filmmarkt zu werden. Die Datenanalyse war ein weiterer Schritt, der es dem Unternehmen erm\u00f6glichte, seinen Gesch\u00e4ftsansatz drastisch zu \u00e4ndern.<\/p>\n

    Das Unternehmen entwickelt sich st\u00e4ndig weiter, und Big Data<\/a> steht an der Spitze dieses Wandels. Sie bieten dem Unternehmen eine genaue und zuverl\u00e4ssige Grundlage f\u00fcr eine effektive Entscheidungsfindung.  Es ist kein Zufall, dass House of Cards eine derart gro\u00dfer Erfolg geworden ist, sondern das Ergebnis einer erfolgreichen Analyse von Big Data.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Die 2013 erschienene Netflix Original Serie House of Cards ist eine der beliebtesten Serien des US-amerikanischen Streaming Anbieters. Was viele User jedoch nicht wissen, ist, dass die Serie weitestgehend basierend auf der Untersuchung von Nutzerdaten konzipiert wurde. Ein Beispiel daf\u00fcr, wie Big Data den Film beeinflusste, ist die Paarung von Kevin Spacey und Regisseur David […]<\/p>\n","protected":false},"author":60,"featured_media":164558,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-164556","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/164556","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/60"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=164556"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/164556\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":217761,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/164556\/revisions\/217761"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/164558"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=164556"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=164556"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}