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Netflix y Analítica Digital: caso de éxito

Se lee en 7 minutos

Netflix es uno de los gigantes de vídeo bajo demanda, una de las empresas que más ha crecido en los últimos años. Una empresa que ha sabido aprovechar tanto la necesidad de los usuarios como el cambio de paradigma tecnológico en el que las televisiones y los móviles se han convertido en ordenadores y en el que el ancho de banda ha crecido exponencialmente hasta permitir la descarga y retransmisión de contenido multimedia de una manera rápida y estable.

También se han beneficiado de la aparición de la analítica digital, cuyo principal objetivo es conseguir que las compañías obtengan información relevante sobre sus clientes y utilizar esta información para optimizar sus estrategias de marketing y ofrecer un mejor producto. La analítica proporciona a las compañías la información que necesitan para tomar mejores decisiones tanto a nivel cualitativo como cuantitativo.

Aparte del momento y el servicio que ofrecen, una de las principales fortalezas de Netflix es el entendimiento con sus usuarios, que se demuestra con el alto porcentaje de éxito que tienen su producciones y en todas esas pequeñas prestaciones que hacen que el uso de su servicio no suponga un quebradero de cabeza.

¿Te has preguntado alguna vez por qué Netflix suele recomendarte películas que podrían interesarte? ¿O por qué añaden funcionalidades muy útiles de manera tan habitual? ¿O por qué gran parte de las series de Netflix tienen un indice de éxito mayor que el resto de plataformas?

La respuesta es que Netflix, a día de hoy, es una compañía orientada al dato. Y aquí os explicamos cómo lo hace.

Evolución a través de la información

La principal ventaja de las compañías de vídeo bajo demanda –o streaming– frente a la televisión tradicional, se basa justo en lo comentábamos al principio sobre el objetivo de la analítica digital: la capacidad para capturar y analizar información de sus usuarios para tomar decisiones estratégicas.

Algunos ejemplos de la información que Netflix tiene sobre el uso de su plataforma:

  • Cuántas veces se ha pausado un capítulo.
  • Cuántas veces se ha avanzado o retrocedido en un capítulo.
  • Qué fechas suelen ser en las que más se ve un determinado tipo de serie.
  • A qué hora se suelen consumir determinados contenidos.
  • Desde dónde se visualizan esos contenidos.
  • Qué tipo de dispositivo se utiliza más o qué franja de edad utiliza más un tipo de dispositivo determinado.
  • Cuándo se deja de ver una serie o película y nunca se retoma.
  • Las puntuaciones obtenidas por los diferentes programas y qué personas los valoran más o menos (se realizan unos 4 millones de puntuaciones al día).
  • Los criterios de búsqueda (se hacen unos 3 millones de búsquedas diarias).
  • Usuarios que han comenzado una serie y la han terminado.
  • Y un largo etcétera.

Para hacerse una idea de la magnitud y el detalle al que llegan los datos que utiliza Netflix en sus análisis, debemos saber que Netflix llega al punto de extraer información de su propio contenido a través de capturas de pantalla y de sonido: el tipo de colores o sonidos que funcionan mejor con determinados usuarios, el tipo de fotografía, los escenarios… Algo que a priori puede parecer irrelevante pero está claro que a todos nos gustan más unas series u otras más allá de sus protagonistas o trama.

Preguntaos esto: ¿por qué Netflix quiere saber cuándo empiezan los créditos en una serie? Posiblemente porque quieren saber qué hacen sus usuarios después. ¿Van a las búsquedas? ¿Ven una serie parecida? ¿Siguen viendo la misma serie? Todas estas preguntas generan respuestas muy útiles. Respuestas que sirven para conseguir el ratio óptimo de tiempo de consumo frente a abandono de la aplicación. Respuestas que, tal vez, fueron la semilla de la funcionalidad tan querida por todo el mundo: la reproducción automática del siguiente capítulo.

Puede que los mas jóvenes no lo sepan pero Netflix, en sus inicios, era una videoclub que, además de alquilar DVDs, ofrecía un servicio de envío a domicilio. Los usuarios elegían las películas que querían ver y les llegaban a casa. Después, daban una puntuación. Lo ideal habría sido que la puntuación se basara sólo en el contenido de la película, para así poder recomendar películas similares y aumentar el uso del servicio, pero la realidad es que la puntuación evaluaba todo el proceso. Ahora, puede que la puntuación en algunos casos puntuales evalué en parte el servicio (sobre todo si ha habido algún error de reproducción) pero la mayoría de las puntuaciones van enfocadas al contenido consumido y no al continente del mismo.

Otro ejemplo de cómo la analítica digital ha ayudado a evolucionar a Netflix es el caso de pulgar hacia arriba o pulgar hacia abajo. Pasaron de un sistema basado en 5 estrellas a algo mucho más simple: me ha gustado o no me ha gustado. Se dieron cuenta que los usuarios no utilizaban tanto como esperaban la funcionalidad de puntuación. Con el cambio la cantidad de interacción con este sistema frente al anterior es de casi el doble, lo que se traduce en el doble de información sobre los gustos de sus usuarios que a su vez permite ofrecer un contenido más ajustado a los gustos de cada grupo de usuarios.

Netflix también incluye en sus ecuaciones información de sitios externos. Una de sus fuentes más fiables sobre los gustos y demandas de la gente (aparte de los términos de búsqueda dentro de su propia aplicación) son los sitios de piratería. Lo que mucha gente está dispuesta a piratear y descargar suele ser un buen aliciente para que estas personas piensen: “7,99 al mes no es tanto frente al esfuerzo de buscar, descargar y pasar a un dispositivo los contenidos. Si en Netflix está lo que busco, igual me sale más rentable pagar y evitarme el riesgo de que se infecte mi ordenador con algún virus –además de ser un buen ciudadano y no cometer un delito como la piratería–”.

El gran caso de éxito de la Analítica Digital: House of Cards

En 2011 Netflix tomó una decisión muy importante basándose en la analítica digital: compraron, por delante de AMC o HBO, los derechos para la versión estadounidense de House of Cards. El precio de esta operación fue de mas de 100 millones de dolares. Una gran apuesta teniendo en cuenta que el éxito de las series nunca había estado asegurado anteriormente. Y os preguntaréis ¿qué pinta la analítica digital dentro del proceso apostar por crear una serie? Veamoslo:

Antes de lanzarse a crear la serie House of Cards Netflix ya tenía la siguiente información:

  • La versión británica de House of Cards había sido bastante vista.
  • Muchos usuarios habían visto, de manera íntegra, la película del director David Fincher: La Red Social.
  • Aquellas personas que habían visto la versión británica de House of Cards también habían visto y les habían gustado las películas de Kevin Spacey.
  • Muchas personas que habían visto la versión inglesa de House of Cards también habían visto y les habían gustado varias películas dirigidas por David Fincher.
  • En todos estos sectores, el volumen de personas era muy grande (si no House of Cards se habría planteado como una serie de nicho)

Conclusión de Netflix: House of Cards + David Fincher + Kevin Spacey = Alta probabilidad de éxito.

Esta combinación de factores fue lo que propician la inversión de más de 100 millones de dolares por parte de Netflix para comprar y rodar la serie. De hecho Jonathan Friedland CCO de Netflix dijo: “Gracias a la relación tan directa y cercana que tenemos con nuestros clientes podemos conocer sus gustos y saber qué les gusta ver. Esto nos ayuda a entender cómo de grande va a ser el interés sobre una serie o película concreta. Esto fue lo que nos dio la confianza para creer que íbamos a tener una buena audiencia en una serie como House of Cards”.

Por su parte, el VP de Comunicación, Steve Swasey comentó: “Tenemos un alto grado de confianza en la serie House of Cards basado en el director, el productor y el protagonista. No necesitamos gastar millones en publicidad para hacer que al gente le guste o quiera verla. Con nuestros algoritmos sabemos quién está interesado en Kevin Spacey, los dramas políticos y decirles: ‘¡Hey, puede que te apetezca ver esto!’”

Después de la decisión y la puesta en marcha de la producción de la serie, la analítica digital de la información que tiene Netflix siguió jugando un papel fundamental en sus estrategias, concretamente en la promoción: Netflix creó 10 tipos de trailers diferentes para cada tipo de usuario al que según sus análisis iba dirigido. Aquellos a los que les gustaba más Kevin Spacey recibían una versión del trailer en la que el protagonista aparecía más y tenía un mayor peso frente por ejemplo al trailer que veían las personas a las que les gustaban mucho las películas dirigidas por David Fincher que estaba mucho más enfocado a mostrar el estilo característico del director

La traducción de todos estos factores es una serie de éxito que trajo 3 millones nuevos de suscriptores sólo en el primer cuatrimestre de 2013 (un incremento de casi el 10% sobre el anterior trimestre). La mayoría de ellos pagaron Netflix para poder ver House of Cards.

Conclusión

Para que nos podamos hacer una idea de la magnitud y potencial de lo que os hemos contando y de la importancia de la analítica digital en este tipo de plataformas y formatos pensad en lo siguiente. El ratio de éxito de una nueva serie está estimado en torno a un 35%. Esto quiere decir que, aproximadamente, de cada 10 nuevas series, sólo triunfarán 3 o 4. El resto no se renovarán ni tendrán una segunda temporada. Gracias a la recolección de datos e información digital y su posterior análisis, de las 7 últimas series que ha producido Netflix, 5 de ellas van a tener una segunda temporada. Esto supone un incremento del ratio de éxito de casi el doble para las nuevas series producidas, un dato nada insignificante y por el que muchos matarían por conseguir.

Queda claro que la analítica es una herramienta que ha venido para quedarse y que supone un beneficio para los principales actores implicados, en este caso: Netflix y sus clientes. Netflix consigue más usuarios, más beneficios y mayor tasa de éxito de sus producciones. Y por nuestra parte los usuarios conseguimos contenido más adecuado a nuestros gustos, funcionalidades que nos hacen la vida más cómoda y la capacidad descubrir series y películas que nos encantan pero que, de otra manera, jamás habríamos llegado a conocer. Lo que la información y el análisis de la misma nos proporciona son ideas y aproximaciones sobre gustos y tendencias y aquellos que tengan esta información y sepan manejarla partirán desde un punto más aventajado con respecto a sus competidores en cualquier ámbito.

4 Comentarios

    • Marta Llorente Responder

      Muchas gracias Juan Manuel, nos alegra que sea de tu interés!

      Un saludo,
      Marta

  1. Ricard Vilarrasa Responder

    Un fantástico ejemplo de Transformación Digital muy bien analizado.
    En sus inicios, Netflix se basaba en métodos anticuados; la única tarea automatizada era el cierre de los sobres antes del envío de los DVD por correo normal.
    Cinematch, con su lista de sugerencias destinada a aumentar y mejorar el customer experience del suscriptor, piedra angular en la gestión y evolución del negocio Netflix.

    • Marta Llorente Responder

      Gracias por tus palabras y por seguir nuestras publicaciones, Ricard.

      Un saludo,
      Marta

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