El ascenso de Netflix a ser el principal servicio de transmisión de medios del mundo no fue casualidad. Se basó en una receta compleja de manipulación de datos y emoción que significa que la empresa sabe lo que quiere ver incluso antes de conocerse a sí mismo.
Según las últimas cifras trimestrales de Netflix, el servicio de transmisión de medios está acumulando casi 2 millones de suscriptores nuevos cada mes .
La razón de este crecimiento implacable (si crees que es bueno o malo) es más profundo que tener un servicio conveniente y de precio razonable. Por qué deberías ser feliz de pagar más por Netflix. ¿Por qué deberías pagar más por Netflix? Cada vez que Netflix aumenta su los precios, millones de usuarios de binge watching se niegan a la posibilidad de pagar un par de dólares más. Pero esto es tonto, porque Netflix es un robo absoluto. Leer más para vender. Va más allá de su enorme presupuesto de marketing y estrategias. Y sin duda va más allá de las 5 formas de buscar de Netflix, lejos de completar. 5 formas de buscar en Netflix, Hulu, Amazon y más a la vez. 5 formas de buscar en Netflix, Hulu, Amazon y más a la vez. Si todavía tiene problemas para decidir cuál de los servicios de transmisión de películas en línea es adecuado para usted, uno de los factores más importantes a considerar cuando se trata de tomar esta decisión es ... Leer más la biblioteca.
Es la salsa secreta de algoritmos, big data e instinto de Netflix que alimenta este crecimiento imparable. Es esta salsa secreta la que permite a Netflix no solo recomendar consistentemente el contenido que a los usuarios (probablemente) les encante, sino también financiar la creación de ese contenido, confiando en que será un éxito.
Cantidades increíbles de Big Data
No es de extrañar que los grandes datos jueguen un papel importante en la capacidad de Netflix para recomendar y financiar el contenido correcto. Sin embargo, lo que es sorprendente es el tipo de datos y la cantidad de datos que rastrea Netflix cada vez que utiliza el servicio.
De acuerdo con el blog oficial de Netflix Tech:
"Cada vez que un miembro comienza a ver una película o un episodio de TV, se crea una 'vista' en nuestros sistemas de datos y se recopila una colección de eventos que describen esa vista".
Como parte de este proceso, Netflix rastrea su "historial de visualización completo mientras [usted] esté suscrito". El sistema "reúne señales periódicas en cada vista para determinar si un miembro está o no está mirando". También realiza un seguimiento de sus búsquedas, clasificaciones, datos de ubicación geográfica, información del dispositivo, comportamiento de navegación, hora del día / semana que está viendo, cuando decide abandonar un espectáculo, hacer una pausa y avanzar rápidamente.
Con millones de usuarios de Netflix transmitiendo miles de millones de horas de contenido cada mes, la cantidad de datos que recopila la empresa es desconcertante. Esta información es enormemente importante para el éxito de la empresa.
En 2014 GigaOM parafraseó al científico de datos senior de Netflix Cómo convertirse en un científico de datos Cómo convertirse en un científico de datos La ciencia de datos pasó de ser un término recientemente acuñado en 2007 a convertirse en una de las disciplinas más buscadas en la actualidad. Pero, ¿qué hace un científico de datos? ¿Y cómo puedes irrumpir en el campo? Lea más, Mohammad Sabah, diciendo:
"El 75 por ciento de los usuarios selecciona películas según las recomendaciones de la compañía, y Netflix quiere que ese número sea aún mayor".
Los datos de este visor son enormes y es imperativo explicar por qué el servicio puede ser tan adictivo. Combinado con la gran cantidad de datos almacenados sobre cada programa, resulta difícil estar en desacuerdo con la teoría de David Carr de que "Netflix está encargando contenido original porque sabe lo que la gente quiere antes que ellos" (énfasis mío).
Algoritmos siempre mejorados
Por sí solo, los datos son de poca utilidad. Como Jason Gilbert escribió; "El éxito de [Netflix] se basa en lo bien que es capaz de elegir la programación que les gusta a los espectadores sin dejar de ser rentable".
Para hacer esto, Netflix usa algoritmos. Como director de ingeniería, Xavier Amatriain, le dijo a Wired:
"[La compañía ha desarrollado] varios algoritmos, cada uno optimizado para un propósito diferente. En un sentido amplio, la mayoría de nuestros algoritmos se basan en la suposición de que patrones de visualización similares representan gustos de usuario similares. Podemos usar el comportamiento de usuarios similares para inferir sus preferencias ".
Este enfoque en los patrones de visualización está demostrando ser mucho más confiable que mirar principalmente la calificación que le das a un espectáculo.
A medida que los datos sobre los usuarios y el contenido se incorporan a estas máquinas aprendiendo Cómo el software inteligente va a cambiar tu vida Cómo el software inteligente va a cambiar tu vida Skynet está por llegar, y será increíblemente popular. Están surgiendo nuevas tecnologías de inteligencia artificial que cambiarán la forma en que vivimos, jugamos y trabajamos, los comportamientos de los espectadores se pueden combinar con espectáculos que tienen ciertas similitudes: año de producción, elenco, director, etc. Como podemos ver en el número de horas de transmisión de medios en Netflix todos los días, estos algoritmos funcionan claramente. Pero siempre son un trabajo en progreso.
La compañía ejecuta constantemente un gran número de pruebas A / B (lo que permite que la experiencia del usuario y los cambios de algoritmo se desarrollen y prueben en pequeños subconjuntos de usuarios) para mejorar iterativamente cada uno de esos algoritmos. Según Amatriain estas pruebas "permítannos probar ideas radicales o probar muchos enfoques al mismo tiempo". El objetivo principal casi siempre es mejorar la "participación de los miembros (por ejemplo, horas de juego) y la retención".
Instinto
En otra publicación de Netflix Tech Blog, Xavier Amatriain afirma:
"La abundancia de datos de origen, mediciones y experimentos asociados nos permiten operar una organización basada en datos. Netflix ha incorporado este enfoque en su cultura desde que se fundó la empresa ".
La idea de que los shows se fabriquen y recomienden basados únicamente en datos es algo inquietante. Pero la industria de la televisión siempre ha dependido en gran medida de los datos (a menudo en forma de grupos focales y números de espectadores). Sin embargo, Netflix está dando algunos pasos más.
Dicho esto, Joris Evers, director de comunicaciones corporativas globales de la compañía, quería tranquilizar a los usuarios. Él le dijo al New York Times:
"No nos involucramos demasiado en el lado creativo ... Contratamos a las personas adecuadas y damos la libertad y el presupuesto para hacer un buen trabajo. Eso significa que cuando Seth Rogen y Kristen Wiig son anunciados como invitados especiales en próximos episodios de Arrested Development no es porque un análisis estadístico le haya dicho a Netflix que lo haga ".
En otras palabras, el valor de los big data y los algoritmos informa la decisión de Netflix en lugar de dictarlos. Las ideas creativas para las películas para financiar, y muestra la licencia vendrán gruesas y rápidas. Aquellos que se sienten bien, estarán sujetos a los datos. Si parece que una sección lo suficientemente grande de los usuarios de Netflix estará interesada, y la sensación instintiva de los responsables de la toma de decisiones dice que el programa será un éxito, se les da un pulgar hacia arriba y un cheque grande.
Esta receta parece funcionar
Esta mezcla de datos, algoritmos que mejoran continuamente y el instinto visceral parecen funcionar para Netflix. Tanto es así, de hecho, que la compañía tiene la confianza para financiar series enteras de espectáculos antes de lanzar un episodio piloto. La mayoría de las otras emisoras funcionan de la manera opuesta.
Los productores y directores pueden lanzar ideas creativas a Netflix. Si el big data y los presentimientos se suman, y sugieren que los costos se pueden recuperar en términos de nuevos suscriptores ganados y mayor retención, Netflix puede ir all-in. House of Cards es un ejemplo, donde la compañía invirtió $ 100 millones en dos temporadas sin siquiera ver un episodio piloto. Y es por eso que 2016 verá a Netflix produciendo contenido más original que la mayoría de las otras emisoras en varios años.
Esto no sería posible si Netflix no fuera capaz de ser desconcertantemente confiable para comprender y predecir lo que a usted (o al menos a la mayoría de la gente) le gustaría ver. Antes incluso de conocerte a ti mismo.
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Crédito de la imagen: pareja joven de Andrey_Popov a través de Shutterstock, Sala de servidores de Torkild Retvedt (Flickr)