Netflix es mucho más que un videoclub en línea. Gracia al big data, esta plataforma ha alcanzado un nivel de hipersegmentación tan elevado, que puede ofrecer a cada cliente una oferta individualizada única. 
Y es que el gigante del streaming tiene alrededor de 150 millones de suscriptores a nivel mundial y, unido a ellos, una cantidad ingente de datos, los cuales analiza para mejorar la experiencia de sus usuarios.
A diferencia de la mayoría de las otras marcas, el crecimiento de Netflix (que pasó de obtener 150 millones de dólares de beneficio, en 2002, a 15.800 millones en 2018) se atribuye más al contenido y la experiencia del usuario que al marketing, y este contenido está determinado en gran medida por la cantidad de datos recabados.
En ActionsDATA somos unos apasionados del big data, por ello te explicamos cómo lo utiliza Netflix para garantizar su éxito.
¿Para qué utiliza Netflix los datos?
Hay que tener en cuenta que, según las cifras que maneja la propia plataforma, el 80% de los contenidos que consume un usuario los elige debido a su sistema de recomendaciones.
Entendiendo esta forma de consumir de los nuevos usuarios, ya en 2009, Netflix regaló un millón de euros al grupo que ideó el mejor algoritmo para predecir qué películas querría ver un usuario, basándose en las calificaciones anteriores que este ha puesto a otras películas, aunque actualmente se basa en los contenidos que ya has consumido.
Otro algoritmo, introducido a finales de 2017, analiza las series y películas consumidas para mostrarte una u otra imagen en miniatura del contenido del catálogo según tus gustos, eligiendo entre una docena de fotogramas disponibles para cada título.
Y es que la retención de clientes es un factor fundamental para garantizar el éxito de Netflix, y de hecho, la plataforma ahorra mil millones de dólares al año por este concepto gracias a los algoritmos que usa.
¿Qué datos recaba Netflix?
Para entender la eficacia de Netflix a la hora de hacer ofertas individualizadas es preciso comprender la cantidad y variedad de datos que la plataforma puede recabar de un usuario. Incluyen:
- Sus búsquedas
- Dispositivos usados
- Cuántos días a la semana consumen productos en las plataformas
- Qué días de la semana ven más programas
- Cuántas horas invierten en visionado
- Qué fragmentos de una película ven más
- Información de sus perfiles en redes sociales
- Si ven episodios completos o solo fragmentos
- Valoraciones del contenido
- Intereses compartidos
Mediante diversas herramientas, Netflix analiza estos datos y consigue clasificar a sus usuarios según perfiles muy precisos. Después, utiliza estos perfiles para hacer recomendaciones a sus usuarios, con lo que llaman algoritmo de las recomendaciones.
Pero el uso y análisis de datos va más allá de recomendar visionados a cada cliente. Por ejemplo, para promover la exitosa serie “House of Cards”, crearon más de diez versiones de tráilers. Después, siguiendo las normas del micrortargeting, ofrecían a cada usuario un tráiler adaptado a sus preferencias. Por ejemplo, si has visto muchos programas de televisión protagonizados por mujeres, se te muestra un avance centrado en los personajes femeninos. Sin embargo, si has visto una gran cantidad de contenido dirigido por David Fincher, se te muestra un avance enfocado en los episodios dirigidos por este realizador.
La estrategia de contenidos de Netflix es tan exitosa que, actualmente, ha conseguido garantizar que el 90% de sus usuarios consuman sus contenidos originales.
Además, el enfoque de contenido de big data de Netflix es tan acertado que, en comparación con la industria de la televisión convencional, donde solo el 35% de los programas se renuevan después de su primera temporada, Netflix renueva el 93% de sus series originales.
En definitiva, Netflix es un caso más de éxito en el uso innovador de datos.
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