This study aims to reveal the various differences within the factors that influence use satisfaction, continuous use intention, and media substitution intention, specifically in regard to the use motives and use behaviors of Netflix viewers. This study's results demonstrate that the following various factors affected use satisfaction, continuous use intention, and media substitution intention in differential ways. Firstly, the diversity of content influenced use satisfaction to a greater degree than social relations; and the diversity of content, social relations, and active participation all positively influenced continuous use intention. In other words, the more positively users appreciated the diversity of content, and the more strongly they had social relations, and the more actively they participated within communities, the greater degree to which they increased their continuous use intention for Netflix. However, the diversity of content and the convenience of use also had a negative effect on the media substitution intention for Netflix, which means that the more diverse the content and the more convenient the use of Netflix, the fewer the number of users who intended to cancel Netflix and subscribe to another OTT service or resubscribe to traditional media sources.
Purpose: This study is to explore how Netflix Customers' Engagement was influenced by Instagram Content, Perceived Price, Exclusivity, and Motivation in the context of Media Streaming and the role of Willingness to Subscribe as the mediating variable. This study underlines millennial's willingness to engage and the form of engagement. Research design, data, and methodology: The data for this research were collected from 100 Netflix's Millennials subscribers who follow @netflixid Instagram. All the results were analyzed and verified using SEM-PLS. Results: Research findings indicated that Willingness to Subscribe, Exclusivity, Motivation, and Instagram Content positively influenced Customer Engagement among Netflix millennials' subscribers. In contrast, Perceived Price had a negative effect on Customer Engagement. Conclusions: As a consequence, the exclusivity that Netflix offers to its audience by a recommendation algorithm has been proven to increase the engagement. This study also disclosed that the most definite form of positive engagement shown by Netflix millennials' subscribers is a behavioral aspect, where they positively recommend Netflix (word of mouth). The study findings can be a reference for the media streaming industry in their efforts to strengthen the engagement with their customers, especially the millennials, and provide knowledge about consumer behavior in digital technology.
This study aims to investigate the causal relationship between variables of UTAUT2 model and the acceptance intention by Netflix and Wavve intention to adopt and acceptance intent by plan package. The results indicate that (1)First, the intention of Netflix adoption was influenced by performance expectancy, effort expectancy, hedonic motivation, price value, and habit; (2) the intention of wave adoption was influenced by performance expectancy, social influence, price value, and habit. (3)in the acceptance intention of Netflix's acceptance intent by plan package, price value and habit, performance expectancy and habit influenced on the acceptance intent of premium plan, and did not affect the standard plan; (4) in the acceptance intention of the basic plan by the Wavve plan, the price value had a negative effect on the acceptance intention of the basic plan, and the habit had a positive effect.The social impact on the acceptance intention of the standard rate plan, the price value and habit of the acceptance intention of the premium rate plan were affected.
This study examined how the quality of Netflix service affects user satisfaction and continuance intention. This study classified the quality of Netflix service as content diversity, rate system appropriateness, recommendation system, N-screen service, binge viewing, and service quality, and examined the effect of each dimension on user satisfaction and continuous intention. We conduced an online survey on 202 Netflix users and analyzed the data with the SEM. Results are as follows. First, content diversity, recommendation system, binge-viewing and service quality are positively associated with user satisfaction. Second, the N-Screen service has neither direct nor indirect effects on continuance intention. However, rate system has a direct effect on continuance intention. On the other hand, content diversity, recommendation systems, binge-viewing, and quality of service affect continuance intention positively through user satisfaction. Finally, it is shown that user satisfaction and continuance intention have a significant static correlation as predicted.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.27
no.4
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pp.47-64
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2022
This study attempted to identify the effect of personal innovation, perceived ease of use and perceived usefulness on the intention to use for users of OTT service platform Netflix, and finally affects flow and addiction. According to the research results, personal innovation has a positive impact on compatibility, simplicity and perceived usefulness, simplicity and perceived usefulness have a positive effect on use intention, compatibility and use intention have a positive effect on flow, and flow has a positive effect on addiction. This study is meaningful in that it can improve the understanding of user intention based on Netflix's new subscription standard and provide basic data that can be used for basic research on OTT service users' flow and addiction and development strategies of OTT content providers.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.9
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pp.1191-1198
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2018
This paper illustrates not only the effectiveness of applying content quota system for on-demand video streaming platform, but also the effect of OTT regulation on copyright protection and cultural industry protection in a single market, focusing on the community's response to Netflix's entry into the EU market. Additionally, this paper examines on-demand video streaming services, growth of Netflix. The EU policy on the on-demand video streaming service market consists of 'portability' in the digital single market and content quota for copyright protection. In this paper, I analyze the market protection and the aspect of improving competitiveness of online streaming service industry. The EU is trying to protect the cultural industry and copyright protection in the region by applying and regulating the OTT business in content quota system, which has been applied only to European broadcasting companies.
Recently, as the transition to the untact era due to COVID-19 accelerates, non-face-to-face and non-contact practices have become commonplace, and the OTT (Over-The-Top) service market that provides media content such as movies and broadcast programs through the open Internet is largely expanded and it is receiving great attention from the MZ generation, who are familiar with digital devices and environments. In this study, the effects of OTT service characteristics on MZ generation users' flow, satisfaction and brand loyalty were examined, focusing on Netflix users, one of the representative OTT service brands. In order to carry out this study, a total of 216 people who have used the Netflix OTT service platform were empirically verified by using the survey data of those who have used it for analysis. As a result of the analysis, it was found that among the characteristics of OTT service, contents diversity, convenience, and reliability had a positive (+) effect on flow. Also, flow has a positive (+) effect on satisfaction, and satisfaction has a positive (+) effect on brand loyalty. However, among the characteristics of the OTT service, the recommended service did not have a positive (+) effect on the flow, and the flow did not have a direct positive (+) effect on the brand loyalty. Flow had a positive (+) effect on the brand loyalty through satisfaction. Through this study, it is expected that the market revitalization of the OTT service-related industry and the increasing number of OTT service brands will be able to contribute to the establishment of marketing strategies for the MZ generation consumers, and to provide practical implications.
In this paper, we propose a new method for collaborative filtering (CF)-based recommender systems. Traditional CF-based recommendation algorithms have applied constant settings such as a reference group (neighborhood) size and a significance level to all users. In this paper we develop a new method that identifies optimal personalized settings for each user and applies them to generating recommendations for individual users. Personalized parameters are identified through iterative simulations with 'training' and 'verification' datasets. The method is compared with traditional 'constant settings' methods using Netflix data. The results show that the new method outperforms traditional, ordinary CF. Implications and future research directions are also discussed.
As the OTT video service has grown, much attention has been paid to its impact on the traditional media market. This study explores how the OTT video service(measured as OTT subscription revenue, OTT advertising revenue, and Netflix effect) has impacts on the traditional media market(measured as pay TV subscription revenue, media advertising revenue, and broadcast advertising revenue), using the panel dataset with 50 countries from 2012 to 2020. For pay TV subscription revenue, OTT subscription revenue is positively associated with the revenue while Netflix and broadband diffusion have negative associations. For media advertising revenue, OTT advertising revenue is positively associated with the revenue while broadband diffusion has negative association. For broadcast advertising revenue, OTT advertising revenue is positively associated with the revenue while broadband diffusion has negative association.
In recent years, there has been increasing interest in recommender systems which provide users with personalized suggestions for products or services. In particular, researches of collaborative filtering analyzing relations between users and items has become more active because of the Netflix Prize competition. This paper presents the reinforcement learning approach for collaborative filtering. By applying reinforcement learning techniques to the movie rating, we discovered the connection between a time sequence of past ratings and current ratings. For this, we first formulated the collaborative filtering problem as a Markov Decision Process. And then we trained the learning model which reflects the connection between the time sequence of past ratings and current ratings using Q-learning. The experimental results indicate that there is a significant effect on current ratings by the time sequence of past ratings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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