¿Cómo revolucionó Netflix Data la industria del entretenimiento?
Publicado: 2022-05-18La transformación digital ha revolucionado los negocios en todo el mundo. Las empresas que se han apegado a los métodos ancestrales están siendo compradas o han quebrado. Hay múltiples historias de una empresa técnicamente avanzada pero más pequeña que reemplaza a un gigante antiguo. Netflix no fue el padre del negocio de alquiler de películas en Estados Unidos. Blockbuster, fundada en 1985, revolucionó el espacio de alquiler de videos con casi 3k ubicaciones en todo el mundo. Sin embargo, vio caer su valoración de $ 8,4 mil millones en 1994 a solo $ 24 millones en 2010. Esto sucedió mientras Netflix seguía creciendo y alcanzó una valoración de $ 203 mil millones en 2021, comenzando con solo $ 50 millones en 2000. Lo sorprendente es que Netflix había ofrecido a Blockbuster adquirirlo y ejecutarlo como su marca en línea por solo $ 50 millones en 2000. Puede leer más sobre la historia aquí .
Lo más notable de la historia anterior no es solo el hecho de que las empresas impulsadas por la tecnología se hayan apoderado de sus contrapartes tradicionales. También se trata de cómo las empresas que han ignorado los datos se han enfrentado a la ira de los clientes. Empresas como Disney, Nike, Lego e IKEA, que solían asociarse más con configuraciones comerciales tradicionales, también se han aventurado en los campos digitales. Estos incluyen contenido digital y servicios basados en realidad aumentada. La revolución de los datos es la razón por la que empresas que llevan décadas funcionando han tenido que replantearse sus estrategias.
La revolución digital basada en datos
COVID-19 ha impulsado el crecimiento de los datos, ahorra dinero y aumenta el alcance de los usuarios. En este artículo de Forbes, se estimó que los datos globales crecieron de alrededor de 2 zettabytes a casi 44 zettabytes en 2020. El tamaño de los datos no es todo lo que ha crecido. Las empresas han aprendido a limpiar los datos automáticamente, crear canalizaciones ETL en la nube y extraer tendencias y hallazgos importantes de los datos. Estos, a su vez, se utilizan para garantizar que las empresas se basen en decisiones basadas en datos en lugar de "intuiciones".
Puede hacerse una idea de la cantidad de datos que se procesan actualmente al observar la gran cantidad de permisos que las aplicaciones móviles solicitan a los usuarios en estos días.
Se realiza un seguimiento de los patrones cambiantes de los clientes:
Mejor gestión de inventario
Para casi todo lo que antes comprabas en una tienda física, hoy encontrarás una alternativa online. Ya sea comestibles, comida a domicilio, cosméticos, artículos de uso diario o incluso medicamentos, hay un proveedor de servicios para todo. Sin embargo, estas empresas necesitan gestionar la disponibilidad de sus productos en varias ciudades, estados o incluso países. El mayor desafío que se plantea en ese caso es la gestión de inventario. Afectaría directamente el resultado final y la rentabilidad de cualquier empresa hoy en día. El uso eficiente de los datos de los clientes ayuda a las empresas a reducir el desperdicio y proporcionar a los clientes lo que quieran en un plazo más corto.
Desarrollo de nuevo producto
Las empresas emergentes están en aumento todos los días para resolver problemas y cuestiones urgentes. Sin embargo, comprender el enunciado del problema a menudo requiere un análisis de los datos del cliente. Esto es imprescindible para desarrollar un producto que tenga un propósito y sea la necesidad del momento.
Comprender el sentimiento del cliente
Hacer un seguimiento de los sentimientos de los clientes es esencial tanto para las empresas antiguas como para las nuevas. Un ejemplo fácil de esto es cómo las personas (especialmente en el mundo en desarrollo) se están moviendo hacia opciones más respetuosas con el medio ambiente. Esto puede ser cualquier cosa, desde usar leche de avena, en lugar de leche de vaca, o usar vehículos eléctricos en lugar de los grandes consumidores de gasolina. Las empresas necesitan hacer un seguimiento de estas tendencias y realizar cambios efectivos en su estrategia comercial.
Desarrollo de nuevo contenido
Ya sea que esté creando contenido de video, audio o texto, obtener el pulso de su audiencia es imprescindible. Esto ayudaría en una mayor comercialización de boca en boca y le dará un mejor seguimiento. Hoy, esto se hace a través de datos, estudiando las tendencias de las redes sociales y las últimas noticias.
¿Cómo utiliza Netflix la minería de datos?
“Si el secreto de Starbucks es una sonrisa al recibir tu latte… el nuestro es que la Web se adapte al gusto de cada uno.”
– Reed Hastings (CEO de Netflix)
Comenzando como una empresa de alquiler de DVD por correo, Netflix es ahora la empresa de transmisión de video más grande del mundo con cerca de 160 millones de usuarios. Lo que esto significa es que la empresa tiene toneladas de datos para analizar y mejorar su negocio.
Cada usuario de Netflix proporciona voluntariamente ciertos puntos de datos. Esto incluye-
- Nombre
- Dirección de correo electrónico y número de teléfono
- Dirección
- Puntajes y reseñas
- Detalles del pago
Netflix también recopila ciertos puntos de datos automáticamente.
- Dirección IP
- Dispositivos utilizados para ver Netflix
- Ver historial
- Datos de navegación, desplazamiento y búsqueda
- Tiempo dedicado a cada programa
La empresa también recopila datos demográficos, datos relacionados con la audiencia de contenido y datos de comportamiento en Internet de fuentes de terceros. Todos estos datos son los que impulsan el motor de recomendación por el que Netflix es más famoso. Este motor de recomendación decide qué programas y películas sugerirle cada vez que abre el sitio web o la aplicación.
Netflix personaliza imágenes, descripciones y avances para cada usuario. También procesa los datos disponibles para decidir el contenido que se mostrará a los usuarios a medida que se desplazan hacia abajo. Las sugerencias que proporciona son de 4 tipos:
- Muestra a los usuarios contenido que podrían haber dejado a mitad de camino.
- Recomienda nuevas películas/espectáculos junto con sus avances.
- Recomienda películas o programas de la "lista" personal que crea cada usuario.
- Da la opción de volver a ver cualquier contenido visto anteriormente.
Netflix aprovecha los datos desde el día 1
Uno de los primeros programas que prosperaron en Netflix fue también uno de los primeros intentos de crear contenido basado en datos. Sí, estamos hablando de “House of Cards”. Este programa le cayó tan bien a la audiencia cuando comenzó en 2013, ¡que tuvo 6 temporadas! Tenía ciertos puntos de datos que funcionaban para ello. Por ejemplo, se suponía que la pareja de Kevin Spacey con el director David Fincher funcionaría a la perfección. También encontraron que los dramas políticos basados en los presidentes y el parlamento de EE. UU. eran un éxito entre sus usuarios, según los patrones de visualización y el historial de búsqueda.
Netflix diseñó tráilers específicamente para mostrar a Spacey como protagonista en la carrera hacia la Casa Blanca y los diferentes factores en juego en los círculos políticos. Mostró los pasos que uno debe dar mientras sube la escalera, tanto éticos como no éticos. Netflix usó estas y otras tácticas para crear una sensación de misterio y lo que sucede a continuación entre todos los que vieron los avances o comenzaron a ver el programa.
Arte casándose con datos en Netflix
Se supone que el arte se siente, más que se calcula. Sin embargo, Netflix ha diseñado un modelo que lo ayuda a decidir qué tipo de contenido crear para atraer a una audiencia más amplia. Si bien los humanos son los que toman las decisiones finales, Netflix ha creado un conjunto de parámetros en función de los cuales decide el género, los actores, el escenario, los plazos y cuándo lanzar una serie.
Puedes ver un ejemplo de esto en Umbrella Academy, un éxito de Netflix, que tenía ciertos puntos de contacto que se suponía que iban a funcionar bien con la audiencia. Esto incluía–
- Cuentos de mayoría de edad.
- Argumento de aventuras de acción cómica.
- Elliot Page, que es un actor popular.
Si miras de cerca, verás una tendencia. Netflix ha invertido en múltiples series sobre la mayoría de edad como:
- Educación sexual
- Cosas extrañas
- Yo nunca he
- 13 razones por las cuales
- El stand de los besos
Y a todos les ha ido bien, y la mayoría de ellos han durado varias temporadas y han creado seguidores de culto de personas de varios grupos de edad. Netflix ha apostado mucho por las películas de terror, thriller de terror y apocalípticas. Algunos de los nombres más destacados son:
- El ritual
- Carga
- Caja de pájaros
- La maldición de Hill House
- Sierra circular de terciopelo
- Nadie duerme en el bosque esta noche
- La maldición de Bly Manor
- Misa del gallo
- todos nosotros estamos muertos
- Su casa
Ha cubierto casi todos los temas relacionados con el terror, desde vampiros hasta casas embrujadas. Ha repetido ciertos temas ya que funcionan bien con la multitud. Estos incluyen un grupo de vacaciones, una ciudad con un secreto y un virus u otros elementos que provocan el fin del mundo. También ha reutilizado a creadores como Mike Flanagan para crear obras similares cuando la primera funcionó bien (The Haunting of the Hill House, seguida de The Haunting of Bly Manor).
Estas tendencias solo serían visibles una vez que tenga los datos a lo largo de los años a su mano, y también tenga las etiquetas relevantes agregadas para cada programa o película. Nada de lo que hace Netflix es aleatorio.
Pensamientos finales
Netflix ha establecido el punto de referencia para el uso de datos para impulsar un negocio. La forma en que Netflix utiliza la minería de datos en cada paso de un proceso creativo es fascinante. El listón está demasiado alto y no se trata solo de los creadores de contenido. Toda empresa que quiera seguir siendo relevante y obtener beneficios necesitará tener su equipo de datos, que estaría en el centro de todos sus departamentos. Este equipo debe funcionar como un conducto para los datos y las decisiones basadas en datos para garantizar implementaciones exitosas. Cada vez que una empresa deja datos en el plato, simplemente permitirá que otro competidor los recoja y avance en la carrera.