Netflix cambia calificación con estrellas por “pulgar arriba”
Netflix cambia calificación con estrellas por “pulgar arriba”

La personalización es un tema clave en la propuesta de valor de un servicio de streaming como . Es por eso que desde abril realizará una actualización global para todos sus usuarios: reemplazará las estrellas por los pulgares hacia arriba o hacia abajo como método de calificación. !function(d,s,id){var js,fjs=d.getElementsByTagName(s)[0],p=/^http:/.test(d.location)?'http':'https';if(!d.getElementById(id)){js=d.createElement(s);js.id=id;js.src=p+'://platform.twitter.com/widgets.js';fjs.parentNode.insertBefore(js,fjs);}}(document, 'script', 'twitter-wjs');

“Las estrellas como calificación solo sirven para que el usuario le diga al mundo que esa película te parece buena, pero no le ayuda a Netflix. En cambio, el nuevo sistema ayudará a que Netflix pueda saber si realmente quieres más películas de ese tipo”, señaló Todd Yellin, vicepresidente de Producto.
 
Según explica Yellin, el cambio de estrellas por pulgares hacia arriba a aumentado en 200% el uso de sistema de calificación. 

. cambiaran la manera de calificar las series y películas. Dejan estrellas y cambian por pulgares arriba y abajo. El cambio va desde abril — Bruno Ortiz B. (@blogdenotas)

¿Pero por qué es importante que el usuario califique el contenido que ha visto? El foco de Netflix es atender a cada uno de sus usuarios por separado. Eso quiere decir que necesita tener la información precisa y adecuada para hacer las recomendaciones de manera más eficiente y no mostrar contenido que realmente no le interesa al usuario.
 
“Tratamos de usar toda la información disponible: qué ve el usuario, por cuanto tiempo, si ve series de un solo tirón, qué día usa Netflix, que vio ayer, que vio hace un año… Toda esa información nos sirve para hacer proporcionar una experiencia personalizada”, indica Yellin.
 
Otra novedad que traerá la actualización de Netflix es la posibilidad de mostrar el porcentaje de 'match' con otros miembros, utilizando para esto la información de los usuarios a nivel global. ¿Esto qué quiere decir? Que para determinar este porcentaje de 'match' o 'emparejamiento' entre sus usuarios, no utilizará la segmentación entre mercados locales. La razón principal es que encontraron que mucha gente tenía los mismos gustos en cuanto a su contenido, y no necesariamente pertenecían a una misma zona geográfica. Ahora el usuario podrá conocer cuál es el porcentaje de usuarios a los que también le gusta el contenido que está disfrutando.

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