Netflixの分析エンジニアリングチームは、Netflixゲームのユーザー獲得キャンペーンの効果を測定するゲーム分析を含むさまざまなプロジェクトに取り組んでいます。このチームは、対照シナリオを推定するために合成コントロールフレームワークを使用し、インクリメンタル結果に関する洞察を提供するためのインタラクティブツールを開発しました。また、将来のキャンペーンの設計と予算化を導くインクリメンタル投資収益率モデルにも取り組んでいます。さらに、チームは、インクリメンタルアカウントライフタイムバリューションなどの他のフレームワークを活用してインクリメンタルサインアップを推定するアプローチを使用して、Netflixゲームのインクリメンタルサインアップを測定および検証することに重点を置いています。Netflixゲームのプレイヤージャーニーは、日次の状態遷移確率を示す状態マシンを使用してモデル化されており、エンゲージメント目標への進捗状況を評価し、月間アクティブアカウントを増やすための改善点を特定するのに役立ちます。この記事では、Netflixが「未定」のスロットのキャッシュニーズを予測するために、タイトルの発売日までおよびその後までの日次キャッシュ支出をモデル化するコンテンツキャッシュモデリングについても説明しています。最後に、チームは、多層構造の測定フレームワークを使用してそのパフォーマンスを評価するアシスタンススピーチ認識技術を使用して、吹き替えワークフローのトランスクリプションプロセスの効率を向上させることに取り組んでいます。