El gigante Netflix. Una de las empresas de entretenimiento y streaming más grande y conocida, sino la más grande. Con millones de suscriptores en todo el mundo, su éxito, a pesar de una competitividad inmensa, radica en su enfoque centrado en el cliente o customer centric, respaldado por una profunda comprensión del poder del big data.
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La empresa utiliza el análisis de datos para recopilar información sobre los hábitos de visualización, las preferencias y los intereses de sus usuarios. Esta riqueza de datos permite a Netflix personalizar las recomendaciones de contenido para cada usuario, brindando una experiencia altamente personalizada y adaptada a los gustos individuales.
En el artículo de hoy analizaremos cómo aplica esta tendencia en diversos campos dentro de su estrategia de experiencia de cliente.
Personalización: la mayor apuesta de Netflix
Como recoge un artículo de la Universidad MSMK, para comprender los fundamentos de las recomendaciones de Netflix es necesario adentrarse en el funcionamiento de los algoritmos empleados por esta plataforma. Estas métricas analizan meticulosamente los datos de búsqueda generados por cada usuario al interactuar con el servicio, lo que da lugar a la creación de perfiles individuales que reflejan sus gustos y preferencias.
NETFLIX REALIZÓ DIEZ TRAILERS DISTINTOS SOBRE LA MISMA SERIE
PARA ADAPTARLA A LOS GUSTOS DE DIFERENTES USUARIOS
Además, el big data y la personalización no se quedan únicamente en las recomendaciones. Estas dos herramientas permiten a la empresa predecir qué temáticas pueden triunfar más, en qué momento del año es más idóneo su presentación e incluso en qué estilo ofrecerlas para garantizar el éxito de la producción.
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Otro aspecto importante es el análisis de datos de reproducción en tiempo real. Netflix monitorea el comportamiento de los usuarios mientras están viendo un programa o película, recopilando datos sobre qué escenas se repiten, qué momentos generan pausas o adelantamientos rápidos y qué programas generan el mayor compromiso y retención de los usuarios. Estos datos ayudan a la marca a mejorar la calidad del contenido y optimizar la experiencia de visualización de los usuarios.
Además, por si aún tienes alguna duda acerca de su estrategia, te gustará saber que ellos mismos lo explican en detalle en su propia web.
Una interfaz muy trabajada
Más allá de todas las recomendaciones que nos aparecen de forma especializada al abrir Netflix que ya mencionamos con anterioridad, el uso del big data le brinda a una ventaja competitiva significativa al ajustar el diseño de la interfaz de su servicio en diferentes dispositivos, como televisores, teléfonos móviles, ordenadores y tablets. Sus modificaciones siempre generan movimiento y son noticia, más aún durante la época de pérdida de usuarios a la que se enfrentó la plataforma a comienzos de 2023.
Al mismo tiempo que recopila y analiza grandes cantidades de datos para recomendarte la siguiente serie que te va a atrapar, Netflix utiliza el big data para evaluar la usabilidad y eficacia de su servicio en distintos dispositivos. Puede identificar qué elementos de la interfaz generan más interacción, cómo los usuarios navegan por el catálogo de contenido y qué características son más populares. Con esta información realiza ajustes continuos en su diseño, mejora la navegación y optimiza la experiencia del usuario, lo que resulta en una mayor retención de los suscriptores y en la atracción de nuevos usuarios.
Trabajo al detalle incluso en los trailers
Como apunta el portal Data Centric, el caso de la compañía con la reputada serie ‘House of Cards’ es digno de mención. Más allá de utilizar esta herramienta para asegurarse previamente de que la inversión sería exitosa, aumentaron el nivel. Para promocionar la serie realizaron ni más ni menos que una decena de versiones del trailer dirigidas a segmentos de audiencias diferentes. Más dramático, más movido, más reflexivo, más inquietante… Además, y tras observar el éxito de esta estrategia, Netflix realizó la misma operación con la popular ‘Narcos’, repitiendo los grandes resultados.
