Por Redacción - 16 Diciembre 2020
En la carrera por posicionarse en el mercado, Netflix ha sido pionera en el uso de nuevas tecnologías y de las últimas herramientas para leer el mercado, comprender mejor a los consumidores y ofrecerles los contenidos que esperan. Su historia suele acabar mencionándose cada vez que se habla de cómo los datos pueden ayudar a las compañías a encontrar su hueco en el mercado.
Netflix ha usado big data para entender los gustos de los espectadores y los patrones que estos ocultan. El big data les ha ayudado a personalizar la experiencia para los consumidores, pero también para determinar tendencias que señalan clases de contenidos que pueden triunfar. Su primer gran éxito, la serie House of Cards, fue una de las consecuencias de esa lectura de datos. El big data les indicó que podría triunfar, pero también cómo debían ajustar las campañas de marketing y publicidad para que cuajase.
Pero también la plataforma de VoD se ha convertido en un caso de éxito del uso de la inteligencia artificial para perfilar su estrategia de contenidos y su atención al consumidor. No es un secreto: la propia Netflix habla de ello en sus blogs corporativos y los medios estadounidenses han hecho ya varios análisis sobre qué hace la plataforma y cómo llega a sus mercados nicho.
Netflix emplea la inteligencia artificial para comprender mejor cómo y qué contenidos triunfarán y cómo establecer vínculos con las audiencias potenciales que podrían verlos. Como explican en Engadget, la IA les permite comprender las conexiones entre unos contenidos y otros y establecer modelos de audiencias.
¿Cómo trabaja la IA para ello? Netflix emplea el que llaman modelo de transfer learning, aprendizaje de transferencia. La IA aprende de una fuente y mejora con ello los resultados de un objetivo: estudia qué títulos de su catálogo conectan con los contenidos originales de la plataforma y qué tipo de visionado esos contenidos generarán. Como explican en Ubergizmo, usan los datos de lo que saben que te gusta para determinar qué éxito tendrán los contenidos y qué prácticas de visionado podrían esperar de sus espectadores.
Además, el trabajo de la inteligencia artificial les permite comprender cómo encajan los contenidos desde un punto de vista temático. Netflix, explican en el medio estadounidense, crea un mapa de similitudes que usando los metadatos, las etiquetas y las sinopsis de películas, series y programas es capaz de conectar unos títulos con otros. De este modo, se crean tipos de contenidos muy granulares. No se puede dividir solo algo por comedia, también se puede ajustar para que sea comedias de entrada en la edad adulta.
La IA permite, por tanto, separar los contenidos y establecer grupos que funcionarán de forma similar o despertarán los mismos intereses. También, y esto es destacado a la hora de establecer estrategias de comercialización, les deja adelantarse al mercado. El modelo les permite comparar audiencias en los diferentes países y adelantar qué tipos de contenidos funcionarán mejor en un país.
Así, pueden ajustar su estrategia de comercialización o su campaña de marketing, por ejemplo trabajando antes el subtitulado o el doblaje porque saben que ese público querrá ese contenido o apostando por hacer una campaña de marketing importante en esa área para que los consumidores descubran ese contenido.
No es la primera vez que se analiza cómo Netflix emplea el machine learning y la IA para llegar a los consumidores. Hace unos años, su tecnología ya les valió una recomendación de compra de los analistas de inversiones en Wall Street porque su redes neuronales y sus algoritmos propietarios les permitían mejorar sus recomendaciones de contenido y también afinar en su compra de contenidos y producción, como recogía entonces MarketWatch.
No estaban haciendo algo que no se hubiese podido hacer antes por sus competidores, explicaba entonces un experto, pero sí lo habían hecho de una manera que a los otros se les había pasado. Netflix podía analizar, apuntaban los analistas, los contenidos frame a frame para determinar qué escenas - y por tanto qué tipo de contenidos a un nivel mucho más granular - despertaban más engagement.
