Desde el origen del negocio cinematográfico los productores han querido anticiparse a la audiencia y encontrar el modo de interpretar los datos para crear un contenido que tenga un éxito seguro. En la época del cine clásico, los estudios de Hollywood recurrían a la programación por géneros para conseguir esta seguridad económica. Veían cuáles eran los géneros que más demanda tenían y programaban la producción del año en función de dichos géneros. Este sistema fue aniquilado en los años 80 con el cansancio de la audiencia y la irrupción de géneros mixtos, temáticas sociales y subgéneros. Sin embargo, el Big Data en Netflix ha sido la manera de recuperar y superar el control de previsión del cine clásico.
Netflix representa un tercio del tráfico de Internet en hora punta en Estados Unidos, llegando en el cierre del último cuatrimestre del año pasado a superar los 75 millones de suscriptores. Parte del éxito lo ha obtenido gracias a la importancia que da al análisis de datos. Solo hemos de mirar sus ofertas de empleo para concluir que se toma el asunto muy en serio. Busca constantemente analistas especializados en múltiples áreas: personalización de contenido, mensajes, distribución, dispositivos, etc.
El gran secreto de Netflix es su capacidad para predecir los hábitos de visualización. Comenzaron en 2006, antes de dar el paso a emitir videos en Streaming. Pusieron en marcha un concurso premiado con un millón de dólares para encontrar un algoritmo que pudiera precisamente predecir el resultado de una película. Éste llegó en 2009 y desde entonces es clave en su motor de recomendación (aunque obviamente se vaya revisando y actualizando constantemente).
En un primer momento solo contaban con cuatro tipos de datos: El ID del cliente, ID de la película, la calificación y la fecha de reproducción. Cuando el Streaming irrumpió, se incluyeron la hora del día en que se veía la película, el tiempo empleado para seleccionarla, frecuencia de pausa (tanto por el usuario como por problemas técnicos),… Lo que ayudó a que paulatinamente fueran consiguiendo más suscriptores felices.
Un elemento importante para Netflix son las etiquetas con la valoración de los usuarios. Netflix lo potencia ofreciendo bonificaciones a los usuarios que las etiquetan. Gracias a esto, Netflix sugiere contenidos a sus suscriptores una vez han concluido el contenido seleccionado. A causa de estas etiquetas, el portal americano ha definido casi 80.000 nuevos micro-géneros basados en los gustos e intereses de sus clientes.
Como ya comentamos en un artículo anterior sobre aplicaciones del Big Data, el Big Data en Netflix consiguió predecir el éxito de House of cards. Todos los aspectos de producción estaban bajo control de Netflix y la información de sus datos sirvió incluso para la elección de los colores que tendría el cartel de portada de la serie.
El Big Dara en Netflix ha sido empleado para posicionarse como el líder de su sector, mediante la adopción de diversas redes de distribución y apostando por contenidos de producción propia, fundamentados en un modo innovador y en constante evolución de análisis de datos. El Big Data en Netflix analiza también otras dimensiones, como por ejemplo cómo afecta la ubicación física del contenido a la experiencia del espectador. Para esto se centran en la recogida de datos relativos al buffering y al bitrate, que afecta a la calidad de la imagen (una caída en la tasa de bits provoca que un contenido en alta definición pase a verse de repente con poca resolución).
No obstante, Netflix se enfrenta a una gran competencia que seguramente no tarde en hacerle frente. Entre sus competidores se halla Amazon, que adquirió en 2011 Lovefilm, competidor británico de Netflix. ¿Conseguirá la gran tienda Online, pionera en la recomendación a clientes, desbancar a Netflix de su trono entre los proveedores de contenidos en Streaming? ¿Lo hará el nuevo servicio Apple TV de los herederos de Steve Jobs? Suceda lo que suceda, hay una certeza absoluta: su éxito pasará por desarrollar estrategias analíticas precisas y profundas mediante tecnologías de Big data.
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