Cómo el Big data está cambiando el entretenimiento

La empresa Netflix se ha convertido en una de las principales empresas que brindan un servicio personalizado, según las preferencias de usuario, basado en el análisis de grandes cantidades de datos o Big Data.

“Netflix era sólo una empresa que alquilaba películas en formato de DVD por mail. Fue en el 2009 cuando esta compañía tomó una decisión que le permitió dar un paso adelante en el mercado, al comenzar a usar un algoritmo para predecir los gustos de sus suscriptores. Esta decisión les permitió crecer de manera espectacular, siendo hoy por hoy una de las mejor posicionadas en la bolsa de Estados Unidos”, explica José Norte, experto y docente de Capabilia, plataforma de educación online.

De acuerdo con el experto, se usan los datos del comportamiento de los usuarios de Netflix (por ejemplo, los horarios en que ven ciertos contenidos, los dispositivos que usan y los tipos de búsquedas) para que los desarrolladores construyan modelos que ayuden a predecir la “situación perfecta” en la que los usuarios reciben aquellos programas que disfrutan continuamente.

“Otro método de analítica de datos es el etiquetado de las películas. Cuando un usuario califica muy alto a una película, el algoritmo de Netflix le sugiere un canal de recomendaciones personalizado en base a estas etiquetas o tags. Esta función es posible gracias a los taggers, un equipo de personas que visualizan horas y horas de videos y asignan etiquetas y categorías a todo lo que se va adquiriendo en el catálogo”, agrega el experto.

Este sistema de etiquetado se ve reforzado por personal que se contrata de manera local, de manera que la data incorporada al sistema responde a la cultura audiovisual de un territorio en particular. Se calcula que estos datos permiten definir cerca de 80.000 nuevos minigéneros, en base a un catálogo digital de cerca de 9.000 títulos.

El caso de House of Cards

Este trabajo con el Big Data le ha permitido a Netflix no solo refinar sus recomendaciones según el perfil del usuario, sino desarrollar contenidos que se adapten a estas preferencias.

Analizando los datos, se llegó a la conclusión de que una gran cantidad de usuarios habían visto la película “Red Social”, película dirigida por David Fincher, de principio a fin; que al versión británica de “House of Cards” había sido bien valorada; y que quienes habían visto la versión británica de “House of Cards”, también habían visto películas protagonizadas por Kevin Spacey y/o dirigidas por David Fincher.

La combinación de estos factores, sumados a la popularidad de los thrillers políticos, parecía cerrar una fórmula perfecta para Netflix. Pero eso no sería todo.

Además de decidir estrenar todos los capítulos de una misma temporada al mismo tiempo y de producir las dos primeras temporadas de manera seguida; tenían que promoverla. Y para ello también hicieron uso del análisis de datos.

Esto les permitió hacer trailers personalizados para cada usuario, además de 10 versiones de esos avances, de manera que se pudieran segmentar por el tipo de público y en base a su comportamiento de visualización anterior.  Así, si el usuario había visto muchas películas de Kevin Spacey, vería un tráiler donde él apareciera. Y quienes vieron una gran cantidad de películas con protagonistas mujeres vieron un tráiler con mujeres… y los fans de David Fincher vieron un tráiler con su toque.

“La hipercomercialización e hipersegmentación del cliente que se logra con una estrategia de Big Data permite a las empresas dar respuestas precisas a las nuevas demandas de consumo. A su vez, nos posibilita generar estrategias exitosas para retener a los existentes, maximizando beneficios y por ende, brindando un producto o servicio superior”, concluye Norte.