¿Usa Netflix nuestros datos a la hora de producir contenido original? Sí, aunque no como piensas

Fotograma de 'Fuimos Canciones'.
Fotograma de 'Fuimos Canciones'.

Netflix

  • Que Netflix utiliza los datos de los usuarios para tomar ciertas decisiones de negocio es de sobra conocido.
  • Sin embargo, Ted Sarandos, director ejecutivo de Netfix, hacía una aclaración esta semana sobre esa afirmación: en el caso de la creación de contenidos es importante "no usarlos en exceso" porque hacer lo que se conoce como "ingeniería a la inversa" nunca sale bien.
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Que Netflix utiliza los datos de sus usuarios para tomar ciertas decisiones de negocio es un hecho. Los propios ejecutivos de la compañía lo han declarado en infinidad de ocasiones. El último en hacerlo ha sido Ted Sarandos durante la Code Conference que se ha celebrado esta semana. Sarandos, no obstante, hacía en esta ocasión una aclaración: en el caso de la creación de contenido es importante tener cuidado y no usarlos en exceso “porque hacer ingeniería a la inversa con una historia nunca sale bien". Esta expresión (ingeniería a la inversa) aplicada a la producción de contenido indica que la creación no se produce en la dirección habitual (de idea de en la mente del creador a contenido frente al espectador) sino en sentido contrario (se toman como punto de partida una serie de preferencias ya validadas por la audiencia y se ‘destila’ un contenido nuevo a partir de  ellas). 

Más de lo mismo. Una mala copia de tal o o cual serie. No decide el creador, decide el algoritmo. En la mente de muchos las plataformas de streaming en general, y Netflix en particular, han convertido el proceso creativo en una suerte de laboratorio en el que determinados ingredientes (objetivamente válidos porque han funcionado con anterioridad) se replican, procesan y empaquetan, solo que con distinto envoltorio. Y puede que sea cierto, aunque solo en parte.

La ingeniería a la inversa de Hollywood 

El periodista Alexis Madrigal fue el primero que vinculó el concepto de ingeniería a la inversa con Netflix. En un artículo publicado en The Atlantic explicaba el peculiar sistema con el que Netflix trataba de descubrir el mapa de preferencias audiovisuales de sus clientes para poder recomendarles mejor. Por aquella época el número de referencias de su catálogo ya era considerable y los clientes parecían tener cada vez más dificultades para encontrar algo que ver. 

Para conocer de verdad los gustos de la audiencia Netflix había llegado a la conclusión de que era tan importante conocer qué hacían los usuarios cada vez que se conectaban a la plataforma (esto es, la huella digital que dejaban) como los contenidos que formaban parte de su oferta. Para conocer bien los contenidos se habían provisto de un equipo de personas (los taggers) encargadas de ver programas de todo tipo y registrar toda la información relevante que se podía asociar al mismo. 

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Estos metadatos, en la práctica, eran de lo más variopintos, desde cuestiones objetivas como el lugar o la época como aspectos subjetivos relacionados con las emociones que generan. Este conocimiento tan profundo, tal y como le dijeron trabajadores de la compañía a Madrigal, era lo que les había permitido entender qué era lo que, de verdad, motivaba elegir un contenido y no otro. Los datos (de los usuarios y de los contenidos) les permitían recomendar mejor. 

House of cards: el primer experimento de datos aplicados a la producción

'House of Cards'.
'House of Cards'.
Netflix

El artículo de Madrigal se publicó en 2014 y, por aquel entonces, el catálogo de Netflix  era casi en su totalidad contenido de terceros. Pero empezaban a producir y, en su debut ya habían usado los datos para hacerlo de forma más eficaz. 

Se acababa de estrenar su primer gran original, House of Cards y Netflix había declarado públicamente que antes de autorizar semejante inversión multimillonaria sus analistas de datos se habían pasado meses "cruzando" información de los clientes de su plataforma: cuántos veían programas de género similar o con los mismos protagonistas, o series parecidas, o películas del mismo director… Con toda esta actividad lo que pretendían era cuantificar la audiencia potencial de House of Cards entre los clientes del servicio. Los datos en aquel momento se emplearon para aislar la audiencia de la plataforma interesada en dicho programa, no para crear una serie a partir de todas esas preferencias que descubrieron por el camino.  

Datos y Netflix Originals

Los datos, por sí solos, no valen gran cosa. La verdadera riqueza está en la utilidad que se les dé y en su capacidad para mejorar la toma de decisiones. En el caso de Netflix, el Big Data se ha convertido en un eje estratégico que explica gran parte del éxito que ha cosechado a lo largo de los años. Almacenan infinidad de información, como el día y la hora, la ubicación, el tipo de dispositivo, las búsquedas, el contenido que se selecciona y el que se abandona o el número de horas que destinan a ver un contenido, entre otros. 

Reed Hastings llegó a decir en una ocasión que los datos sugerían diferentes patrones de visionado dependiendo del día de la semana, la hora del día, el dispositivo y, a veces, incluso la ubicación geográfica. Ahí estaba la clave: en el proceso de análisis que permite dar sentido a los datos, no en los datos en bruto. Esto es lo que les ha permitido construir una suerte de predictor de preferencias. El Big Data no les dice cómo hacer el programa pero sí el tipo de programa que deberían estar haciendo, que es el que tiene potencial para ser visto. Usar una información tan valiosa como esta a la hora de producir contenido original es, en realidad, una  decisión muy  lógica para el tipo de compañía que es Netflix. Como plataforma, ganar y retener clientes necesita la gasolina de los contenidos. Y los contenidos cuestan mucho dinero, por lo que necesitan ser lo más eficientes posibles con cada inversión. 

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Según Netflix los datos se tienen muy en cuenta a la hora de dar luz verde a los proyectos. Los ejecutivos de contenidos de la compañía aseguran que siempre existe una máxima a la hora de tomar este tipo de decisiones: que exista cierta proporcionalidad entre lo que el programa cuesta y los clientes del servicio que, potencialmente, estarán interesados en el mismo. Los datos también entran en juego en el diseño de producción. En este caso, llevando a la práctica las ideas del creador para optimizar al máximo el rodaje, en términos por ejemplo de localizaciones, logística y horarios. También a la hora de promocionarlo realizando un marketing personalizado, con distintas interfaces, piezas promocionales o tráileres.

La gran pregunta es ¿hay libertad creativa total? De entrada, no, pero todos los proyectos comportan cierto nivel de acompañamiento del productor. Algunos creadores, incluso, han alertado de las presiones de la compañía pidiendo cambios. Pero donde el creador ve injerencias es probable que la plataforma vea la posibilidad de mejorar el contenido en términos de conexión con el público, ese público que tan bien conocen. Y al final son ellos los que pagan la fiesta. 

Que los programas, como ha dicho Sarandos, no se hagan a medida no significa que no se hagan siguiendo una supuesta fórmula de éxito que, en la práctica, está reduciendo el riesgo y la experimentación a la mínima expresión. El Big Data, aunque útil, podría estar sentando los cimientos de una producción de tendencias preestablecidas, invirtiendo en series y películas que generen cierta sensación de familiaridad para superar las dos grandes barreras a las que se enfrenta el espectador hoy en día: la sensación de sentirse abrumado y los programas cuya originalidad le exijan demasiado.

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