당시 ‘블록버스터’(2013년 서비스 종료)나 ‘아마존’ 등에서는 다수의 영화를 확보해 서비스했지만 넷플릭스는 다른 길을 걸었다. 적은 수의 영화를 최적화해 사용자에게 제공하기 위해 영화 추천 시스템을 도입했다. 초기부터 축적된 영화 대여 및 평가 데이터가 든든한 기반이 됐다. 

2007년 스트리밍 서비스를 시작하면서 넷플릭스의 영화 추천 시스템인 시네매치(CineMatch)는 한 번 더 진화한다. 더 정교한 사용자들의 행동 패턴 정보들을 모으기 시작했다. 사용자들의 성별, 나이의 기본 정보와 수천만 가지의 영화 장르, 영화 속성의 태그(tag), 영상 평점, 사용자의 선호도 사이의 패턴 등이 그것. 수집한 정보는 매우 정교하다. 스트리밍으로 영화를 보는 동안 사용자가 어떤 장면에서 멈추는지, 또 어떤 장면에서 빨리감기를 하고 어느 부분을 다시 돌려서 보는지 등 행동 패턴까지 분석하기 시작했다. 넷플릭스는 시네매치의 알고리즘을 만들기 위한 대회까지 열었는데, 이 대회에 내건 상금이 무려 10억원이 넘는다. 

결국 넷플릭스는 시네매치를 풀가동해 고객의 선호와 시청 패턴을 파악해 좋아할 만한 작품을 추천하고, 비슷한 선호를 가진 다른 고객들이 선호하는 다른 장르의 작품들을 새롭게 추천했다. 스마트폰을 통해 보는 사용자가 많아지면서 더더욱 개인화된 추천과 분석이 가능하게 됐다. 이런 시스템을 바탕으로 스트리밍 회사에서는 사용자에게 꼭 필요한 콘텐츠를 추천할 수 있게 됐고, 콘텐츠 제작사는 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 제작할 수 있게 됐다. 

넷플릭스는 시네매치로 수집된 정보들을 바탕으로 스트리밍 회사로는 처음으로 드라마 제작을 시도했다. 드라마 ‘하우스 오브 카드(House of Cards·2013)’가 바로 그 작품이다. 

이 드라마는 1990년대 영국 드라마(BBC)를 리메이크한 것으로 드라마의 기획, 주인공 선정, 스토리 전개 등부터 시네매치가 가지고 있는 사용자들의 선호 정보를 바탕으로 철저하게 분석해 제작된 작품이다. 결과적으로 ‘하우스 오브 카드’는 그해 최우수감독상 등 3개 부문에서 에미(EMMY)상을 받기도 했다. 이것은 결국 콘텐츠를 보여주는 플랫폼을 가진 회사가 사용자들의 성향을 파악한 정보를 가지고 또다시 사용자들이 원하는 콘텐츠를 제작할 수 있고 성공할 수 있다는 가능성을 보여준 사례다.