Netflix ใช้ A/B Testing เพื่อตอบโจทย์กับผู้ใช้งานทั้งโลก

คงไม่มีใครในที่นี้ ไม่รู้จักบริการสตรีมมิงที่นำเสนอความบันเทิงหลากหลายครบรส ทั้งรายการทีวี ภาพยนตร์ อนิเมะ สารคดีที่ชนะรางวัล และอีกมากมายอย่าง 'Netfilx' ที่มีเป้าหมายสำคัญในการสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่ใช้งานง่าย สนุกสนาน และช่วยให้สมาชิกค้นหาและเพลิดเพลินกับเรื่องราวบนแพลตฟอร์มได้รวดเร็วที่สุด แต่รู้หรือไม่ เบื้องหลังความสำเร็จนั้นมีองค์ประกอบหลายอย่างประกอบกัน รวมไปถึงการนำ A/B Testing มาทดสอบในหลาย ๆ ส่วนเพื่อให้ได้สิ่งที่ดีที่สุดก่อนนำไปให้ User ได้ใช้จริง

ในบทความนี้จะขยายความเรื่อง “การเลือกอาร์ตเวิร์กที่ดีที่สุดสำหรับวิดีโอ ผ่านการทดสอบ A/B Testing” (Selecting the best artwork for videos through A/B testing ) ซึ่งอธิบายผ่าน Netflix Technology Blog เพราะว่าทางบริษัทเองก็มีการศึกษาเกี่ยวกับปัจจัยหลักในการเลือกรับชมวิดีโอต่าง ๆ ภายในแพลตฟอร์มด้วยเช่นกัน

^{(Photo credit. netflixtechblog.com)}

จุดสำคัญที่ทำให้ผู้ใช้งานตัดสินใจดูวิดีโอ

เพื่อให้เข้าใจและเห็นภาพมากยิ่งขึ้นในการนำ A/B Testing ไปใช้ นอกเหนือจาก UX/UI ที่ดี เนื้อเรื่องมีความน่าสนใจแล้ว ยังมีปัจจัยหลักอีกอย่างหนึ่งที่ทำผู้ใช้งานกดดูวิดีโอมากยิ่งขึ้น นั่นก็คือ 'อาร์ตเวิร์ก(Artwork)' ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการดึงดูดความสนใจ หรือตัดสินว่าจะดูรายละเอียดเพิ่มเติมหรือไม่ เนื่องจากต้องมีการจัดวางตัวอักษรและสีที่เลือกใช้ให้เข้ากับตัวหนังมากที่สุด และอาร์ตเวิร์กนั้น ๆ ยังต้องสามารถสื่อรายละเอียดหรือใจความสำคัญของหนังเรื่องนั้นให้ได้ภายใน 1 ภาพอีกด้วย

Netfilx ได้ตั้งเกณฑ์ไว้ว่า ถ้าไม่สามารถทำให้ผู้ใช้เห็นแล้วกดเข้าไปดูรายละเอียดเพิ่มเติมหรือเลือกดูวิดีโอนั้น ๆ ได้ภายใน 90 วินาที ถือว่าอาร์ตเวิร์กนั้นล้มเหลว หรือยังไม่ตอบโจทย์ต่อความชื่นชอบของผู้ใช้งาน ซึ่งเป็นปัญหาสำคัญที่ทำให้ผู้ใช้หมดความสนใจ และออกจากแพลตฟอร์ม เพื่อไปทำกิจกรรมอย่างอื่นนั่นเอง

กว่าจะได้ Artwork ที่ตอบโจทย์ผู้ใช้ของ Netfilx

การจะทำอาร์ตเวิร์กให้ตอบโจทย์และถูกใจผู้ใช้งาน ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายอย่างไม่ว่าจะเป็น เชื้อชาติ รสนิยม ความสนใจ และความชื่นชอบที่หลากหลายของแต่ละบุคคล

เมื่อรู้ถึงปัญหาแล้ว ก็จำเป็นจะต้องหาวิธีทางแก้ไขให้เร็วที่สุดตามแต่ละกรณีของผู้ใช้ โดยการนำ A/B Testing เข้ามาใช้ในการทดสอบอาร์ตเวิร์กต่าง ๆ  ซึ่งทาง Netfilx ได้มีการทำอาร์ตเวิร์กออกมามากมาย หลายรูปแบบให้ตอบโจทย์กับความชื่นชอบที่หลากหลาย

ตามดังตัวอย่างภาพด้านล่าง เป็นอาร์ตเวิร์กหลายรูปแบบสำหรับซีรีย์ Stranger Things ที่ทำออกมาเพื่อสร้างความแตกต่างกันให้ครอบคลุมธีมต่าง ๆ  ซึ่งระบบจะนำเสนอตัวอาร์ตเวิร์กตามความชื่นชอบหรือความสนใจของผู้ใช้งานแต่ละบุคคล

^{(Photo credit. netflixtechblog.com)}

ระบบของ Netflix สามารถแนะนำหนังให้ผู้ใช้งานแต่ละคนตามความชื่นชอบ และเหมาะสม ด้วยประเภทหนังที่ครอบคลุม เนื้อหาหลากหลาย ทำให้ฐานสมาชิกทั่วโลกที่มีหลายเชื้อชาติมากกว่าร้อยล้านบัญชีรู้สึกได้ว่า เนื้อหาน่าสนใจ ซึ่งตัวอาร์ตเวิร์กจะเป็นตัวถ่ายทอดอารมณ์ และแสดงให้เห็นถึงเอกลักษณ์ของความเป็นภาพยนต์ / ซีรีย์นั้น ๆ เพื่อให้ Netflix สามารถแนะนำสิ่งที่ดีที่สุดตามความชื่นชอบของผู้ใช้แต่ละคน

ภาพตัวอย่างด้านล่าจากซิตคอม Unbreakable Kimmy Schmidt และซีรีส์การ์ตูน Dragons: Race to the Edge แสดงให้เห็นว่ามีการทำอาร์ตเวิร์กมากกว่า 1 แบบ เพื่อเพิ่มความดึงดูดและน่าสนใจในการตัดสินใจรับชม ครอบคลุมฐานผู้ชมที่หลากหลาย

^{(Photo credit. netflixtechblog.com)}

ซึ่งสุดท้ายแล้วการทดสอบ A/B Testing ก็คือ ขั้นตอนสุดท้ายในการสร้างงานสิ่งใหม่ ๆ เพื่อให้ง่ายต่อการนำไปวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ ซึ่งผลที่ได้จากการทดลองอาจผิดพลาดบ้าง แต่เราก็สามารถที่จะเรียนรู้จากสิ่งเหล่านั้นและนำมาปรับปรุง เพราะทุกข้อผิดพลาดทำให้เราพัฒนาและเรียนรู้ เพิ่มประสบการณ์และแนวทางในการทำงานให้ออกมาดีที่สุด อีกทั้งการทำ A/B Testing ยังช่วยสร้างความมั่นใจว่าผลลัพธ์ที่ผ่านการทดสอบเป็นสิ่งตอบโจทย์ที่สุดสำหรับผู้ใช้อีกด้วย

ติดตามอ่านบทความดี ๆ ที่น่าสนใจ ไม่ว่าจะเป็น Technology, Design, Business และ อื่น ๆ ทาง Senna Labs Blog ได้ทุกวัน