Netflix: Las claves del éxito basado en Big Data

Gracias a su trabajo sobre el Big Data, Netflix ha pasado de ser una empresa de alquiler de DVD por correo a ser un líder mundial en la industria del entretenimiento. Netflix recoge y analiza todo tipo de datos del consumo que realizan sus usuarios. Desde qué buscan y cómo etiquetan cada contenido a dónde, cuándo y cómo consumen cada contenido. Sin duda, lo importante está en cómo aprovechan esta analítica de datos para mejorar sus servicios en los siguientes aspectos:

  • Hipersegmentar el cliente.
  • Predecir claves de éxito y tendencias, acertando mucho más que la competencia a la hora de producir y generar contenidos propios.
  • Recomendaciones individualizadas de contenido afín a los gustos que muestra tu consumo. De hecho, el 80% de las reproducciones son recomendaciones del algoritmo.
  • Una plataforma de contenidos simple, usable , con una mejor experiencia de usuario. Se estima que hay unas 40 millones versiones de Netflix.

Cómo convertir las predicciones en una ciencia exacta

Caso de exito Netflix La plataforma de vídeo por suscripción ha sabido aprovechar como nadie las posibilidades que le ofrece no ya solo el Big Data, sino el Deep Data, que desvela el verdadero valor de los datos. 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:

Datos explícitos
  • Qué búsquedas realizan
  • Las valoraciones de los consumidores
  • La información y comentarios de sus perfiles en redes sociales…
Datos implícitos
  • 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
  • Qué preferencias tienen en común con sus amigos o con la audiencia de su misma zona geográfica
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. 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 pasado de ser un distribuidor de contenido a convertirse en una de las productoras de mayor éxito, 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 de House of Cards o Narcos

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.

La misma receta fue usada para el diseño de Narcos. Netflix uso la analítica de Big Data para predecir el momento óptimo de lanzamiento, selección de actores y la evolución de la serie. En definitiva, el Big Data le ha servido también para mejorar la fidelidad de sus usuarios. ¿Pero cómo lo ha hecho exactamente?

La IA de Netflix y el transfer learning

Una vez los datos han sido recolectados y estudiados, Netflix emplea el uso de Inteligencia artificial para así hacer sugerencias de contenido muy ajustadas a cada usuario. Para ello utiliza las métricas mencionadas con anterioridad y formula una selección de contenidos acorde a los gustos e intereses de cada perfil. Este sistema se denomina transfer learning.  Algunas de las funciones de la Inteligencia Artificial de Netflix son:

  • Selección del lugar donde grabar cada tipo de contenido original calculando los costes del elenco y del equipo, la popularidad del tipo de show, por el idioma, las condiciones climáticas…
  • Predicción del éxito de un contenido según su repercusión y reacciones durante los primeros días.
  • Optimiza la calidad de transmisión mediante el almacenamiento de series y películas en servidores regionales según el crecimiento o decrecimiento del número de espectadores.
  • Y finalmente, es la encargada de crear el perfil de comportamiento de cada individuo para detectar las similitudes y así hacer sus famosas recomendaciones.

Cómo subir el clic y 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 a la ratio que ha identificado, toma medidas para incrementarla.

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.
  • Actualización constante de sus contenidos apostando por diferentes formatos según los intereses de la población, por ejemplo, los documentales o “docu-series” los cuáles se han puesto muy de moda durante el 2023.
  • Netflix utiliza una fórmula ganadora a la hora de elegir las miniaturas o portadas de sus películas y series. Para ello compara cientos de frames y los pone a prueba durante cierto tiempo (es por ello que a veces verás varias imágenes distintas para el mismo show o película) y comprueba cual es el más atractivo mediante los datos que se producen según la interacción. Otro gran ejemplo de uso de datos y métricas para personalizar la experiencia de usuario.
  • Tiene un apartado únicamente destinado a las tendencias actuales de la zona geográfica en la que se encuentre localizado el perfil. De este modo, Netflix nos indica que es lo que se está viralizando en nuestro entorno, para que en cierto modo nos sintamos conectados y actualizados.
  • Tras buscar un título que no se encuentre disponible, se nos muestra una selección de opciones similares con una gran precisión en cuanto a sus características. Esto tiene el nombre de Top N Ranker, y es un gran sistema para mantener al usuario conectado, pese a no poder cumplir con sus expectativas iniciales.

El éxito empresarial gracias al Big Data

Un factor determinante para su crecimiento ha sido una ingeniosa estrategia de marketing multicanal. Netflix no depende de una única plataforma para darse a conocer, de hecho, es común ver distintos tipos de publicidad según el medio por el que se esté promocionando.

Un buen ejemplo es su uso de Twitter, donde crea debate entre los seguidores y así ganan notoriedad, mientras que en Snapchat utilizan un filtro interactivo con el que los usuarios pueden compartir sus fotos y divertirse. Para ello compara los datos sobre el público que utiliza cada red (edad, sexo, idioma…) y adapta la publicidad para llegar al mayor número de usuarios posible, aunque de una manera personalizada y efectiva.

Los resultados de su estrategia han llevado a Netflix a ser una de las empresas de mayor crecimiento, con 31.620 millones de dólares en facturación en 2022 y cerca de 232,5 millones de abonados en su servicio de televisión on demand. Otras empresas como Spotify también le deben su éxito a los datos.

Como, Netflix tú también puedes monetizar tus datos y establecer modelos de análisis que ayuden a tu empresa a tomar decisiones sobre tus clientes y tu mercado potencial con mayor seguridad y rapidez que tus competidores. En Deyde DataCentric, somos expertos en el asesoramiento en estrategias de Big Data y en la gestión de bases de datos. Un asesoramiento y gestión que pueden otorgar a tu empresa la mayor ventaja competitiva de todas: el conocimiento de tus clientes y el sector.