Por José Luis Casal

Asesor de LUA. Senior Advisor. Experto en modelos de negocio digitales

@jlcasal

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Hace pocos días leía el excelente artículo de mi querido Javi García en Sintetia sobre la cultura de innovación que Reed Hastings impulsó dentro de Netflix. Un reto nada fácil, pero que ha dado sus frutos. Cojo ahora ese invisible testigo para meterme yo en la parte más tecnológica y poner sobre la mesa cómo se han convertido, también, en un caso de éxito en la utilización del Big Data para entender mejor a su audiencia.

Netflix, los datos y su comprensión granular de los consumidores

¿Quién no conoce Netflix? Su éxito es tal que todo el mundo se busca la vida para evitar los bloqueos de los diferentes territorios y poder ver cualquier contenido en cualquier lugar. Y no deja de crecer.

Durante la pandemia su número de suscriptores se ha incrementado una locura -ya superan los 200 millones-, y han puesto la Inteligencia Artificial y los datos en el centro de su estrategia de negocio.

Así que todo lo que saben de nosotros, que es mucho, es impulsado por los datos, empezando por utilizarlos para entendernos mejor como consumidores, de modo que puedan comprender exactamente lo que estamos viendo y lo que nos ‘estamos saltando’.

Netflix destaca en los servicios de transmisión de vídeo y tiene acceso a un tesoro en forma de datos de clientes. Esto les da una gran ventaja en el mercado (muchos proveedores de contenidos no tienen la misma capacidad), tienen enormes volúmenes de datos, y su comprensión de nosotros como consumidores es cada vez más granular.

Así que hace poco lo hicieron. Se fijaron en las películas de terror, por ejemplo, así que pensaron, vale, si ves el 70% de una película, y de repente dejas de verla al final de la misma, probablemente indica que es casi demasiado aterradora para que la termines. Una vez lo saben, publican el top 10 de las películas más aterradoras que estamos demasiado asustados para terminar. Por si os animáis, en el top está Cabin Fever.

Netflix ha entendido bien que hay muchos nichos diferentes que a la gente le gusta ver, y si producen contenidos para esos nichos, tendrán una audiencia fiel enfocada en esos contenidos.

Inteligencia Artificial y el Big Data para recomendarnos lo que ‘ya saben’ que nos gusta

La gente ha visto tanto contenido de Netflix que ahora han agotado sus bibliotecas locales. De hecho, el uso de VPNs para Netflix ha aumentado exponencialmente, ya que la gente lo utiliza para acceder a librerías de otros países.

Y utilizan estos datos para producir nuevos contenidos porque saben lo que nos gusta y lo que no, así que en el pasado existía el temor de que al mirar lo que a los clientes les interesaba solo tendrían esas grandes películas de éxito que le gusta a todo el mundo.

Lo que Netflix ha entendido bien es que hay muchos nichos diferentes que a la gente le gusta ver, y si producen contenidos para esos nichos, tendrán una audiencia fiel enfocada en esos contenidos.

Lo que es interesante es que esto está haciendo que su contenido sea extremadamente exitoso: la tasa de éxito de los contenidos producidos en la televisión tradicional es de alrededor del 30-40 %, mientras que Netflix tiene una tasa de éxito que ronda el 80%, algo que, además, está dejando atrás a su competencia porque ahora han puesto en el centro su conocimiento del cliente para impulsar el contenido y las nuevas producciones.

big data e inteligencia artificial en Netflix

Si hablamos de las mejores formas de utilizar el Big Data para impulsar nuestros proyectos, Netflix es un caso de éxito en toda regla.

La segunda área en la que utilizan la Inteligencia Artificial y el Big Data es para recomendarnos nuevas películas y programas. Y ojo, les hacemos caso, porque el 80% de lo que vemos en su plataforma se debe a sus recomendaciones.

De nuevo, esto es algo completamente inédito y Netflix se ha esforzado mucho en afinar sus algoritmos para que nos entiendan como consumidores y nos recomienden contenidos que realmente disfrutemos. Esto no es un problema de seguridad o de privacidad.

IA y Machine Learning para la generación automática de miniaturas dentro de Netflix

Obviamente, también se dan cuenta de que pasamos muy poquito tiempo (entre un minuto y minuto y medio) decidiendo cuál será la próxima película o serie que veremos. Y en este tiempo, veremos entre 10 y 20 títulos, por lo que solo tienen una cantidad muy corta de tiempo para mostrarnos algo que podría o no interesarnos.

Por lo tanto, muestran estas pequeñas miniaturas con los títulos, pero la miniatura puede ser cualquier escena de la película, así que su misión es averiguar qué escena nos muestran y lo hacen utilizando el aprendizaje automático para extraer la miniatura que las máquinas han aprendido que nos va a gustar más.

Ya veis, si hablamos de las mejores formas de utilizar el Big Data para lograr impulsar nuestros proyectos, Netflix es un caso de éxito en toda regla.

Así, todo este proceso se automatiza ahora de forma dinámica y en el futuro podría incluso personalizarse: tú podrías ver una miniatura diferente para la misma película en comparación con tu amigo porque ellos saben a qué estás respondiendo…

No podemos perder de vista el uso que hacen de esta tecnología en su optimización del streaming, haciendo que la velocidad de conexión varíe y se adapte a las circunstancias de cada momento primando siempre la mejor calidad de imagen, intentando predecir los diferentes factores que pueden influir y, a partir de aquí, proporcionar y proponer contenido adecuado.

Otra área en la que Netflix está utilizando la IA es en su preproducción y postproducción

Especialmente en lo que respecta a la búsqueda de localizaciones para rodar una película. Por ejemplo, buscarán cosas como la disponibilidad de los actores o dónde han ubicado los equipos de cámara. Toda esta información se utiliza ahora para identificar los mejores lugares.

Y de nuevo, mirarán qué tipo de escenas se requieren. Esos escáneres de IA ahora recomiendan áreas, ciudades y lugares donde se podría querer rodar una película.

Con respecto a la postproducción, algo que siempre se ha hecho de forma manual, se añaden las comprobaciones de calidad que ahora dirige la inteligencia artificial. Por ejemplo, a la hora de detectar errores en la sincronización de subtítulos de alguna escena. Una fantástica ayuda a la hora de hacer una postproducción más rápida y eficiente.

No, no lo están haciendo nada mal. Habrá que seguirles de cerca en las próximas temporadas. ¡Acción!

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