Las compañías emplean los datos para para mejorar la experiencia de sus usuarios y proporcionarles información sobre lo que les interesa.

Plataformas de streaming cmo Nextflix han utilizado el big data para crecer. De hecho, ha llegado a convertirse en una empresa de 100.000 millones de dólares. Esto no debería sorprender a nadie, porque el big data ha sido fundamental en su modelo de negocio desde el día en que se lanzó la compañía.

Netflix es una de las plataformas OTT más reputadas, queridas, preferidas y de mayor envergadura, y también la que lleva más tiempo en el mercado. Aunque la competencia está en su punto álgido y sigue aumentando, la base de usuarios de Netflix no se redujo, sino que se amplió. A pesar de ser un servicio de suscripción de pago, sigue siendo imbatible. Por supuesto, las series web y las películas de Netflix desempeñan un papel importante, pero hay más historias detrás del telón.

Experiencia de usuario personalizada

1. Recomendaciones personalizadas

En cuanto un usuario abre Netflix, encuentra una lista de recomendaciones y casi todas ellas coinciden con lo que prefiere ver en ese momento. No es casualidad que Netflix ofrezca recomendaciones con tanta precisión, sino que existe un complejo proceso detrás de la exactitud.

Es obvio que Netflix recopila y procesa los datos de los usuarios y los utiliza para recomendar programas o películas para ver en Netflix. Pero, ¿qué datos procesa realmente? ¿Sólo el historial de visitas? Sorprendentemente, la respuesta es no. El historial de visionado es sólo una parte de los datos recogidos y procesados por ellos.

Netflix recoge datos sobre las búsquedas, la hora y la fecha en que se ha visto un programa o una película, el dispositivo utilizado y si el programa o la película se ha saltado, se ha puesto en pausa o se ha vuelto a ver.

Teniendo en cuenta la infinidad de contenidos que tiene la biblioteca de Netflix, será un caos que un usuario busque regularmente una categoría o un género de las películas. Aquí es donde estos datos recogidos se aseguran de que el usuario obtenga lo que quiere en ese momento y dispositivo en particular.

2. Tendencias

En la parte superior de la página de inicio, Netflix cuenta con una fila de «Tendencias» que permite a sus clientes averiguar «qué novedades pueden elegir». Es evidente que Netflix no sólo procesa los datos individuales, sino también los de la multitud. Intentan averiguar qué prefiere la multitud y asegurarse de que su público individual no se lo pierda.

Esta compleja mezcla de datos recogidos a nivel micro y macro también permite a Netflix decidir qué programas abandonar, lo que a su vez les ayuda a reducir los costes de alquiler de los servidores y a ahorrar y gestionar el espacio en su servidor de forma eficiente.

3. Contenido original

Otro nuevo concepto que ofrece Netflix en comparación con las plataformas de streaming tradicionales es «The Originals». Como se ha mencionado anteriormente, Netflix vigila de cerca el tipo de contenido que se desliza, se pausa, se ve y se vuelve a ver. Esto permite a Netflix obtener una visión general y un modelo exacto del tipo de programas en los que debe trabajar.

Esta es una de las razones clave por las que Netflix es un as en el campo de la producción de contenidos de alta demanda. Esta recopilación de datos y los algoritmos precisos permiten a Netflix identificar los contenidos de alta demanda.

Esto, a su vez, permite a los usuarios obtener el contenido que ansían ver y ayuda a Netflix a ganar más confianza y fiabilidad. Y, por tanto, a mantener y aumentar sus suscriptores.

4. Marketing

Quizá hayas notado que las miniaturas (o los carteles) de los espectáculos cambian de vez en cuando. Y no es casualidad que acabes haciendo clic en uno de los carteles del mismo espectáculo que elegiste saltar la última vez. Esto es lo que se llama el método de las pruebas A/B, que utilizan muchas empresas y que se puede entender como un método de acierto y error.

Netflix prueba y testea diferentes carteles y, como se ha mencionado, incluso recogen datos de cada clic que hacemos, y de ahí finalizan con éxito el cartel que podría ser clicado por la mayoría de los usuarios.