Hits en stock : la recette "magique" de Netflix pour enchaîner la production de séries cultes

La firme américaine Netflix transforme la télévision et la manière dont nous regardons la télé et les films. Au départ, Netflix louait des DVD par mail. Puis ils sont passés au streaming. Et maintenant, Netflix ne fait pas que du streaming de séries produites par d'autres dont ils achètent les droits, mais produit également ses propres séries.

Sa première série originale, House of Cards, a fait un tabac aux Etats-Unis (et en France sur Canal+). A 2 ou 4 millions de dollars de coûts de production par épisode, la réalisation des deux premières saisons a représenté un investissement de 100 millions de dollars : pas une mince affaire pour une entreprise de streaming qui ne s'était jamais lancée dans la production originale. 

Depuis, Netflix produit de nombreuses séries, et d'autres, telles Orange is the New Black et Narco, sont elles aussi devenus des succès critiques et commerciaux. Au final, le pari fut gagné : en 2013, grâce à House of Cards, Netflix a gagné 2 millions d'utilisateurs aux Etats-Unis, et 1 million de plus à travers le monde.

Comment Netflix a-t-il réussi ? 

Décider de produire ou non un film ou une série, on pense souvent que c'est la décision intuitive par excellence : savoir ou non si un film va "marcher", s'il a la recette magique pour trouver son public, c'est beaucoup plus un art qu'une science. Et pourtant...

Netflix collecte énormément de données sur ses utilisateurs, et leurs habitudes lorsqu'ils regardent des films et des séries. Ils savent non seulement ce que les gens regardent, mais ce qu'ils regardent jusqu'au bout, ce qu'ils aiment, ce qu'ils s'arrêtent de regarder, et ainsi de suite. 

Pour House of Cards, un projet qui était un remake d'une série britannique, produite par David Fincher, réalisateur de Social Network entre autres, et avec Kevin Spacey dans le rôle titre, Netflix savait déjà : que ses utilisateurs avaient regardé les films de David Fincher ; qu'ils aimaient beaucoup les films et séries avec Kevin Spacey ; qu'ils avaient aimé la série britannique. Netflix a donc décidé de battre son grand rival HBO aux enchères pour acquérir les droits pour produire la série.

Cette utilisation des données d'utilisations aide beaucoup Netflix dans sa prise de décision. C'est parce que ses utilisateurs regardaient beaucoup Arrested Development, une sitcom culte interrompue abruptement après sa quatrième saison, que Netflix a acheté les droits pour relancer la série. Netflix espionne aussi les sites de piratage : ils ont racheté les droits de Prison Break parce que c'était une des séries les plus piratées en ligne, d'après le site spécialisé KissMetrics. 

La donnée ne remplacera jamais complètement l'aspect humain

Il faut néanmoins relativiser tout cela. Netflix aime beaucoup communiquer sur son utilisation des données utilisateurs et de l'avantage stratégique énorme que ça lui donnerait. Cependant, il n'y avait pas besoin d'un doctorat en mathématiques et de téra-gigas de données pour se douter qu'une série produite par un des plus grands réalisateurs à succès de la décennie, avec un des plus grands acteurs à succès d'Hollywood, qui est un remake d'une série à succès, avait des chances d'être un succès. 

Dans une note d'analyste, Morgan Stanley a mis le doute sur cette idée. Après tout, certaines des séries de Netflix ont échoué. Netflix a des succès et des échecs, comme toutes les autres entreprises de production audiovisuelle. 

Sebastian Wernicke, un scientifique spécialiste d'analyse de données, signale qu'Amazon a tenté une approche similaire pour produire à son tour des séries originales, sans le même succès, alors qu'eux aussi ont accès à énormément de données sur les goûts de ses utilisateurs. 

La décision de Netflix s'appuyait sur des données, oui, mais comportait également un élément d'intuition et de prise de risque. Pour Wernicke, l'utilisation des données ne représente qu'une partie de la prise de décision. Résoudre un problème, résume Wernicke, consiste en deux étapes : le diviser en parties et comprendre ces parties, et ensuite remettre ces parties ensemble pour voir le tout. L'analyse de données est une technique qui aide beaucoup à la première étape--mais est complètement inutile pour la deuxième étape. Pour cette étape, il faut le cerveau humain, et son intuition.