Netflix'in Makine Öğrenimi, Kişiselleştirme, Kültür Çalışmaları ve Covid-19 Sürecindeki Gelişmeleri

Öz

Bu çalışma dijital ortamda diğer rakiplerine göre büyük oranda fark yaratan Netflix’in makine öğrenimi, kişiselleştirmeye önem verdiği ve ülkelere yönelik kültürel açıdan çalışmalara nasıl yön verdiği incelenmektedir. Ayrıca dünya genelinde tüm sektörleri ve işletmeleri ağır bir şekilde etkileyen Covid-19 sürecinde Netflix’in gelişimi, yaptığı çalışmalar ve izlenme sayısındaki artışla ilgili durumlar tartışılıyor. Bu durum çerçevesinde günümüz dünyasında yapay zeka, makine öğrenmesi vb. birçok çalışma yürüten Netflix, izleyicileri ve hedef kitlesi için kişiselleştirme hizmetleri sunmaktadır. Netflix, bu tür faaliyetleri çalışmalarına yön vermek için kullanmakta ve kullanıcılarını elinde tutmak ve yeni üyelere ulaşmak için çalışmalarını sürdürmektedir. Hedef kitlesini tanımaya, takip etmeye ve anlamaya çalışan Netflix, sürekli yenilik arayışı içindedir. Süreci doğru yönetme, krizi fırsata çevirme (Covid-19) ve tüketicilerinin takdirini kazanma yaklaşımıyla hareket eder. Bu çalışmada Netflix’in gelişim ve ilerlemeleri, yaptığı çalışmalar ele alınmaktadır. Netflix’in işlerindeki öngörüsü, kullandığı araçlar, bakış açısı ve yaklaşımları hem rakiplerini hem de diğer sektörlerdeki işletmeleri veya markaları teşvik etmesi ve yönlendirmesi açısından önemlidir.Bu yapılar uygulamaya katkı sağlarken aynı zamanda literatüre de katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Literatürde Netflix’le ilgili genel bir çerçeve sunarak farklı yönlerini ele almaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Netflix
• Makine Öğrenimi
• Kişiselleştirme
• Kültür Etkisi
• Covid-19

Netflix's Machine Learning, Personalization, Culture Effect and its Evolution in Covid-19

Öz

This study examines how Netflix, which makes a big difference in the digital environment compared to its other competitors, gives importance to machine learning, personalization and gives direction to cultural studies for countries. In addition, the development of Netflix, its work and the increase in the number of views during the Covid-19 process, which heavily affects all sectors and businesses around the world, are discussed. In this context, Netflix, which carries out many studies such as artificial intelligence and machine learning in today’s world, offers personalization services for its audiences and target groups. Netflix uses such activities to guide its work and continues to retain its users and reach new members. Netflix, which tries to know, follow and understand its target audience, is constantly in search of innovation. It acts with the approach of managing the process correctly, turning the crisis into an opportunity (Covid-19) and gaining the appreciation of its consumers. In this study, the development and progress of Netflix and its work are discussed. Netflix’s foresight in its business, the tools it uses, its perspective and approaches are important in promoting and guiding both its competitors and businesses or brands in other industries. While these structures contribute to the practice, it is thought that they will also contribute to the literature. It presents a general framework about Netflix in the literature and discusses its different aspects.

Anahtar Kelimeler

• Netflix
• Machine Learninig
• Personalization

Kaynakça

1. Aktan, S. (2020, November 13). Covid-19 salgınında Netflix'e yaklaşık 16 milyon abonelikle rekor artış. Euronews. https://tr.euronews.com/2020/04/22/covid-19-salg-n-nda-netflix-e-yaklas-k-16-milyon-abonelikle-rekor-art-s
2. Aktaş, A.D.A. (2021). Dijital Platformda Kullanılan Yapay Zeka Teknolojilerinin Kullanıcı Motivasyonları Üzerinden İncelenmesi: Netflix Örneği. (Published Doctoral Thesis) İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul
3. Akıncı, S. & Başer, E.(2020). Reklamdan Kaçınma Bağlamında Geleneksel ve Modern Film İzleme Ortamlarının Genç İzleyiciler Üzerinden Karşılaştırılması: Netflix ve Sinema Salonları Örneği. Erciyes İletişim Dergisi, 7(1). pp. 473-486
4. Almeroth, K. C. & Ammar, M. H. (1996). The use of multicast delivery to provide a scalable and interactive video-on-demand service. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 14(6), 1110-1122.
5. Altan, S. (2020, April 22). Netflix, Salgın Sayesinde Yaklaşık 16 Milyon Yeni Abone Kazandı. Pazarlamasyon. https:// pazarlamasyon.com/netflix-salgin-sayesinde-yaklasik-16-milyon-yeni-abone-kazandi/
6. Amatriain, X. & Basilico, J. (2015). Recommender Systems in Industry: A Netflix Case Study. F. Ricci et al. (Ed.), Recommender Systems Handbook, New York: Springer. DOI 10.1007/978-1-4899-7637-6_11
7. Aslan, Ö., Sadıç, F., ve Kanbur, Y. (2022). The Boosting Effect Of Covid-19 Breakthrough İn Digital Broadcasting. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (48), 1-14.
8. Bell, R. M., Koren, Y. & Volinsky, C. (2010) All Together Now: A Perspective on the Netflix Prize, Chance, 23(1), pp. 24-29, DOI: 10.1080/09332480.2010.10739787

9. Budzinski, O., & Lindstädt, N. (2018). The new media economics of video-on-demand markets: Lessons for competition policy. Ilmenau Economics Discussion Papers, 24(116).
10. Büyükdumlu, Ş. (2021, January 22 ). Netflix’le, 6 Adımda Yabancı Dil Öğrenme Rehberi. Pazarlamasyon. https://pazarlamasyon.com/netflixle-6-adimda-yabanci-dil-ogrenme-rehberi/
11. Chandrashekar, A., Amat F., Basilico, J. & Jebara, T. (2017, July 11). Artwork Personalization at Netflix. Netflix Technology Blog. https://netflixtechblog.com/artwork-personalization-c589f074ad76
12. Derksen, J.R. (2016, October 13). Consumers Welcome Personalized Offerings but Businesses Are Struggling to Deliver, Finds Accenture Interactive Personalization Research. Accenture.
13. https://newsroom.accenture.com/news/consumers-welcome-personalized-offerings-but-businesses-are-struggling-to-deliver-finds-accenture-interactive-personalization-research.htm
14. Dimitrieska, S., Stankovska, A. & Efremova, T. (2018). Artificial Intelligence And Marketing, Entrepreneurship,7(2). pp.298-304.
15. Forbes. (2021 April 13). The Impact COVID-19 Had On The Entertainment Industry In 2020. https://www. forbes.com/sites/bradadgate/2021/04/13/the-impact-covid-19-had-on-the-entertainment-industry-in2020/?sh=3e78cc1f250f
16. Freiner, L. (2020, April 21). Netflix blows away new subscriber expectations. CNBC. https://www.cnbc. com/2020/04/21/netflix-nflx-earnings-q1-2020.html
17. Gleano, S. (2019, January 25 ). Tus series de Netflix, en Instagram Stories: la plataforma de streaming se hace más social. Marketing ecommerce. https://marketing4ecommerce.net/series-netflix-en-instagram-stories-mas-social/
18. González-Chans, C., Membiela-Pollán, M. & Cortés-Cuns, M. (2020). Relationship marketing and brand community: the case of Netflix. Revista de Marketing Aplicado. 24(2). pp. 251-274.
19. Gülmez, E. (2019). Netflix’in Türkiye’ye Özgü Reklam Filmlerinin Küresel Markaların Yerel Reklam Stratejileri Bağlamında Değerlendirilmesi. Erciyes İletişim Dergisi Uluslararası Dijital Çağda İletişim Sempozyumu Özel Sayısı, (1). pp.157-178. DOI: 10.17680/erciyesiletisim.485435
20. Gürmeriç, C. (2019). Behavioral changes of the audience by the algorithmic recommendation systems inside video-on-demand platforms considering the example of Netflix. Doctoral dissertation, İstanbul: Bilkent University.
21. Jackson, D. W (1993). Relationship Selling: The Personalization of Relationship Marketing. Australia Marketing Journal, 2(1). pp.45-54.
22. Jang, M., Baek, H., ve Kim, S. (2021). Movie characteristics as determinants of download-to-own performance in the Korean video-on-demand market. Telecommunications Policy, 45(7), 102140. Karşanbaş, L.(2022).Dijital Platformlar ve Belgesel Sinema. Maltepe Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi, 9(1), 152-156.
23. Lobato, R. and Lotz, A. D. (2020). Imagining Global Video: The Challenge of Netflix. Journal of Cinema and Media Studies, Spring. 59(3). pp.132-136. DOI: https://doi.org/10.1353/cj.2020.0034
24. Lozic, J. (2021). Financial Analysis Of Netflix Platform At The Time Of Covid 19 Pandemic. International Scientific Conference on Economic and Social Development, 25(26), pp.78-86.
25. McCord, P. (2016). How Netflix Reinvented HR. Harvard Business Review. pp.1-14.
26. McFadden, C. (2020, January 4). The Fascinating History of Netflix. Interesting Engineering. https://interestingengineering.com/the-fascinating-history-of-netflix
27. Moon, S. (2020). Effects Of Covid-19 on The Entertainment Industry. International Digital Organization For Scientific Research Journal Of Experimental Sciences. 5(1). pp. 8-12.
28. Montgomery, A.L. & Smith, M.D. (2009). Prospect for Personalization on the Internet. Journal of Interactif Marketing. 23. pp. 130-137.
29. Naqa, I.E. & Murphy, M.J. (2015). What Is Machine Learning. Machine Learning in Radiation Oncology: Theory and Applications. Springer International Publishing Switzerland. pp. 1-11.
30. Netflix.(2020). History of Netflix. Netflix. https://media.netflix.com/tr/about-netflix
31. Netflix. (2021). Machine Learning- Learning how to entertain the world. Netflix. https://research.netflix.com/ research-area/machine-learning
32. Netflix. (2021). Personalization & Search. Helping members discover content they’ll love. Netflix. https://research.netflix.com/business-area/personalization-and-search
33. Netflix Inc. (2021). Company Profile NETFLIX INC SWOT Analysis. MarketLine
34. Okumuş, M. S. (2023).The Audience Struggle Between Television, Cinema, And Ott Platforms: The Case Of Netflıx And Disney+ In Turkey. Turkish Online Journal Of Design Art And Communication, 13(1), 108-123.
35. Pallant, J.L., Karpen, I.O. & Sands, S. J. (2021). What drives consumers to customize products? The mediating role of brand experience. Journal of Retailing and Consumer Services. 64. pp.1-9.
36. Park, E. A. (2018). Business strategies of Korean TV players in the age of over-the-top (OTT) video service. International Journal of Communication, 12, 22.
37. Park, S., & Kwon, Y. (2019). Research on the Relationship between the Growth of OTT Service Market and the Change in the Structure of the Pay-TV Market. 30th European Conference of the International Telecommunications Society (ITS): "Towards a Connected and Automated Society", Helsinki, Finland, 16th-19th June, 2019
38. Rahman, K.T. & Arif, Z.U. (2021). Impacts of Binge-Watching on Netflix during the COVID-19 Pandemic. South Asian Journal of Marketing, 2 (1). pp.97-112.
39. Sanna, L. J., Lundberg, K. B., Parks, C. D. & Chang, E. C. (2010). Retracted: Think and act globally, think and act locally: Cooperation depends on matching construal to action levels in social dilemmas. Journal of Experimental Social Psychology. 46(6). pp. 1126-1129.
40. Satır, D. A. (2020). Kişiselleştirilmiş Tasarım: Netflix Küçük Önizleme Görüntülerinin GrafikTasarımları İlkeleri Kapsamında Analizi. Yıldız Journal Of Art And Design, 7(2). pp.177- 196
41. Sevindi, M. İ. & Katmer, G. (2020). Türkiye’de Netflix’in Serialler Açısından Genç Geleneksel Televizyon İzleyici Kullanım Pratiklerine Yansımaları. Medeniyet Sanat - İMÜ Sanat Tasarım ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 6(1). pp. 57-72. Seetharaman, P. (2020). Business models shifts: impact of Covid-19. International Journal of Information Management. 54. pp.1-4 Shobha, G. & Rangaswamy, S. (2018). Machine Learning. Mathematical and Machine Learning Foundations. 38. pp.197-228.
42. Şanlıtürk, E. (2018). Makine Öğrenme Algoritmalarıyla Hatalı Ürün Tahmini. (Published Master's Thesis). İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İşletme Mühendisliği Anabilim Dalı, İstanbul.
43. Tjepkema, L. (2017, October 10). What is Artificial intelligence marketing and why is it powerful?. Emarsys. Retrieved from November 12, 2021 https://emarsys.com/learn/blog/artificial-intelligence-marketing-solutions/#:~:text=Artificial%20intelligence%20marketing%20(%20AI%20Marketing,and%20improve%20the%20customer%20journey.
44. Turan, S. & Kudat, B. (2021). İçerikte Şuna İnanırız: Ne Kadar Lokal, O Kadar Global. Harvard Business Review Türkiye. pp.1-7
45. Türdü, N. (2020). SVOD Pazarı Trendleri ve Tahminler. Erişim Tarihi: 22.03.2023. https://webrazzi.com/2020/03/06/svod-pazari-trendleri-ve-tahminler-rapor/
46. Vesanen, J. (2007). What is personalization? A conceptual framework. European Journal of Marketing. 41(5-6). pp.409-418
47. Yazar, K. (2016, December 1). Makine Öğrenimi Kavramı Pazarlamaya Nasıl Etki Ediyor?. Pazarlamasyon. https://pazarlamasyon.com/makine-ogrenimi-kavrami-pazarlamaya-nasil-etki-ediyor/
48. Zengin, F. (2021). Yapay Zekâ ve Kişiselleştirilmiş Seyir Kültürü: Netflix Örneği Üzerinden Sanat Eserinin Hiper Kişiselleştirilmesi. TRT Akademi, 6 (13). pp.700-727 . DOI: 10.37679/trta.959576