Tác giả: Martin Tingley với Wenjing Zheng, Simon Ejdemyr, Stephanie Lane, và Colin McFarland
Thuỳ biên dịch dựa trên bài viết trên blog công nghệ của Netflix.

Đây là phần mở đầu trong series nói về việc Netflix sử dụng A/B test để ra quyết định nhằm liên tục cải tiến sản phẩm của họ và mang đến nhiều niềm vui và sự hài lòng hơn cho người dùng của họ.

Netflix được tạo ra với ý tưởng đặt quyền lựa chọn và kiểm soát của người dùng làm trung tâm của trải nghiệm giải trí. Họ cũng liên tục phát triển và hoàn thiện sản phẩm do mình cung cấp dựa trên nền tảng giá trị đó. Ví dụ, giao diện người dùng của Netflix đã thay đổi hoàn toàn qua hơn một thập kỷ. Vào năm 2010, nó sử dụng một giao diện tĩnh, với một số tùy chọn điều hướng tương đối hạn chế được lấy cảm hứng từ màn hình ở một cửa hàng cho thuê video. Nhưng hiện nay, giao diện người dùng của nó hết sức sống động, các tuỳ chọn điều hướng phong phú hơn, ít gây khó chịu hơn và cho trải nghiệm kỹ thuật số tốt hơn.

Giao diện Netflix năm 2010 so với giao diện năm 2020

Việc chuyển đổi từ trải nghiệm 2010 sang những gì chúng ta có ngày nay yêu cầu Netflix phải đưa ra vô số quyết định. Đâu là điểm cân bằng phù hợp giữa việc dành một diện tích hiển thị lớn cho một phim duy nhất so với việc hiển thị nhiều phim hơn? Làm thế nào để phát video một cách liền mạch kể cả khi băng thông internet của người dùng bị hạn chế? Làm sao chọn ra được các bộ phim phù hợp để chiếu? Menu điều hướng nên đặt ở đâu và nên có gì trong đó? Cùng rất nhiều quyết định khác không kém phần quan trọng.

Đưa ra quyết định thì dễ – nhưng đưa ra quyết định đúng đắn là một việc khó khăn. Làm thế nào để có thể tự tin rằng quyết định của mình có thể mang lại trải nghiệm sản phẩm tốt hơn cho người dùng hiện tại và giúp mang đến thêm nhiều người dùng đăng ký mới? Có một số cách mà Netflix sử dụng để đưa ra quyết định về cách phát triển sản phẩm nhằm mang lại nhiều niềm vui hơn cho người dùng:

• Để lãnh đạo đưa ra tất cả các quyết định.

• Thuê các chuyên gia về thiết kế, quản lý sản phẩm, trải nghiệm người dùng, phân phối trực tuyến và các lĩnh vực trọng yếu khác – sau đó sử dụng các ý tưởng tốt nhất của họ.

• Thảo luận nội bộ, lựa chọn các quan điểm lôi cuốn nhất của đồng nghiệp và thực hiện.

• Bắt chước các đối thủ.

Trong mô hình này, chỉ có một số lượng tương đối hạn chế các quan điểm và góc nhìn góp phần đưa ra quyết định. Nhóm lãnh đạo thường ít người, các nhóm thảo luận cũng không quá lớn, và Netflix chỉ có một số chuyên gia trong các lĩnh vực cần đưa ra quyết định. Và cũng chỉ có khoảng vài chục dịch vụ phát trực tuyến hoặc có liên quan mà họ có thể tham khảo. Hơn nữa, các mô hình này không cung cấp một phương thức ra quyết định mang tính hệ thống, hay giải quyết các xung đột về quan điểm.

Netflix tin rằng cách tốt hơn để đưa ra quyết định về việc làm thế nào để cải thiện trải nghiệm mà họ cung cấp đến cho người dùng: sử dụng A/B test. Thử nghiệm ở nhiều quy mô khác nhau. Thay vì sử dụng một nhóm nhỏ các giám đốc điều hành hay các chuyên gia để góp phần đưa ra quyết định, việc thử nghiệm mang đến cho tất cả người dùng cơ hội bỏ phiếu về việc làm thế nào để tiếp tục phát triển các trải nghiệm vui vẻ của chính họ với Netflix bằng cách sử dụng các phản ứng của họ.

Nói rộng ra, A/B test, cùng với các phương pháp suy luận nhân quả như giả thực nghiệm (quasi- experiment – Thực nghiệm có đủ thông số kiểm tra trước, sau thực nghiệm, tiến hành trên nhóm thực nghiệm và nhóm đối chứng, nhưng việc lựa chọn mẫu không theo tiêu thức ngẫu nhiên) là cách mà Netflix sử dụng phương pháp khoa học để hỗ trợ ra quyết định. Họ hình thành các giả thuyết, thu thập dữ liệu, bao gồm cả dữ liệu thực nghiệm, cung cấp bằng chứng chứng minh hoặc chống lại giả thuyết ban đầu, sau đó kết luận và đưa ra giả thuyết mới. Thực nghiệm đóng một vai trò quan trọng trong chu trình suy diễn lặp đi lặp lại (rút ra kết luận cụ thể từ một nguyên lý chung) và quy nạp (hình thành một nguyên tắc chung từ các kết quả và quan sát cụ thể) làm cơ sở cho phương pháp khoa học.

Trong các bài sau, chúng ta sẽ nói đến các khái niệm thống kê cơ bản làm nền tảng cho các thử nghiệm A/B này, vai trò của thử nghiệm trên Netflix, cách Netflix đầu tư cơ sở hạ tầng để hỗ trợ và mở rộng quy mô thử nghiệm, cùng với tầm quan trọng của văn hoá thử nghiệm ở Netflix.