Netflix: Las claves del éxito basado en Big Data
14 agosto 2017

Netflix: Las claves del éxito basado en Big Data

– Utiliza la información de sus suscriptores para predecir qué contenidos tienen más probabilidades de triunfar

– Conoce el comportamiento y las preferencias de los usuarios que le permite ofrecer una programación segmentada por área geográfica

– Las recomendaciones personalizadas y el post-play le garantizan el uso del servicio y una mayor fidelidad de sus usuarios

Según el científico social Michal Kosinski, basta con conocer entre 100 y 250 likes de una persona en Facebook para saber su orientación sexual, su origen étnico, sus opiniones políticas, sus creencias religiosas, su grado de felicidad, si toma drogas… Con 150 likes, los algoritmos pueden predecir el resultado de su test de personalidad mejor que su propia pareja. Y con 250, mejor que uno mismo.

Una información con la que es posible incluso ganar elecciones. En una entrevista para The Clinic , Martin Hilbert, asesor tecnológico de la Biblioteca del Congreso de Estados Unidos, aseguró que tanto Barak Obama como Donald Trump debían su éxito electoral al Big Data.

Los candidatos a la Casa Blanca crearon millones de perfiles y elaboraron versiones personalizadas de cada mensaje para enviarlas a cada uno de ellos y, de ese modo, conseguir que fueran mejor aceptados.

 

Cómo convertir las predicciones en una ciencia exacta

Si el Big Data es capaz de lograr esto, ¿qué no podrá hacer en el campo del marketing? Observemos como ejemplo el caso de Netflix. La plataforma de vídeo por suscripción ha sabido aprovechar como nadie las posibilidades que le ofrece esta tecnología. No decide sus contenidos como lo hacen las cadenas tradicionales, consultando la “bola de cristal” de unos pocos directivos, sino que estudia el comportamiento y los hábitos de sus consumidores.

Netflix lo tiene fácil para acceder a la información de sus espectadores. A diferencia de medios como la televisión, que se basan en cuotas de pantalla, el proveedor de vídeo puede extraer los datos de todos sus usuarios:
– Qué búsquedas realizan
– Qué dispositivos usan
– Cuál es su día preferido
– Cuánto tiempo emplean en el servicio y en cada uno de los contenidos
– Si ven los capítulos enteros o parcialmente e, incluso, qué fragmentos vuelven a visionar
– En qué momento abandonan el visionado y si lo recuperan o abandonan
– Las valoraciones de los consumidores
– Qué preferencias tienen en común con sus amigos o con la audiencia de su misma zona geográfica
– La información de sus perfiles en redes sociales…

Todo ese conocimiento, esa inteligencia, hace que la definición de cada producto, cada programa, deje de ser un arte y se convierta en una ciencia exacta.

La información que han recopilado durante casi 20 años es lo que les permite decidir qué películas y series incluir en su parrilla. Y de esta forma la firma estadounidense arrasa en todos los países donde se implanta. En cada uno de ellos, ofrece una programación adaptada a los datos que ha recogido, almacenado y analizado de los espectadores de esa región.

Gracias al Big Data, Netflix ha logrado garantizar el éxito de sus productos, que le han valido varias nominaciones a los Emmy, los Globos de Oro y otros reconocidos premios del sector. Basta con comparar los resultados de las cadenas convencionales con los de la plataforma de vídeo en streaming:


Cuando un canal de televisión lanza una nueva serie, esta tiene tan solo un 35% de posibilidades de triunfar y mantenerse en la parrilla. Cuando lo hace Netflix, sus posibilidades ascienden al 70% (si nos fijamos en el número de contenidos propios que logran continuar una segunda temporada).


 

Apostando por el éxito: “House of Cards”

Es lo que ocurrió con la aclamada “House of Cards”. Netflix era entonces conocida como firma tecnológica y buscaba hacerse un hueco dentro del ámbito del entretenimiento. Y para ello apostó fuerte: invirtió 100 millones de dólares en producir una serie propia que, además, colgó del tirón en la plataforma, contraviniendo todos los usos y costumbres de los medios convencionales.

Fue un acierto sin precedentes que, sin embargo, no pilló por sorpresa a la propia compañía: “Podían hacerlo con seguridad porque habían analizado su audiencia, sabían cómo respondería a un drama político, que le gustaba el director David Fincher y que la versión británica había sido un éxito”, explicaba Kevin Spacey, protagonista de la serie.

Pero no utilizaron el Big Data solo para estar seguros de que “House of Cards” triunfaría, sino que además garantizaron que así fuera empleando una estrategia de promoción basada en datos. Para ello, hicieron 10 versiones del trailer dirigidas a diferentes audiencias, segmentadas en función de su comportamiento en la plataforma.

Como resultado de todas estas acciones, Netflix consiguió 3 millones de suscriptores nuevos en todo el mundo durante el primer trimestre de 2013, un 7% más que en el periodo anterior. Y con las cuotas de esos usuarios prácticamente amortizó el total de la inversión realizada para producir la serie.

Pero además, según una encuesta de Cowen and Co., el 86% de los suscriptores de la compañía tenía menos riesgo de darse de baja gracias al drama político protagonizado por Spacey.

En definitiva, el Big Data le ha servido también para mejorar la fidelidad de sus usuarios. ¿Pero cómo lo ha hecho exactamente?

 

Cómo subir el uso para conjurar el riesgo de baja

Netflix es capaz de determinar cuántas horas al mes debe un suscriptor utilizar el servicio para evitar que se plantee la baja. De manera que, en el momento en que se percata de que la cuota media de uso es inferior al ratio que ha identificado, toma medidas para incrementarla.

Por eso, la compañía ha puesto en marcha técnicas que facilitan que el usuario continúe en la aplicación una vez que acaba de ver el contenido elegido:
– En el caso de las series, cuando finaliza un capítulo se reproduce automáticamente el siguiente.
– Cuando se trata de películas, la plataforma lanza recomendaciones de otros contenidos (personalizados según los datos que tenga de ese consumidor) justo antes de que aparezcan los créditos. Para acceder a esos productos, basta con pulsar el botón indicado desde la misma pantalla.
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