El valor de un sistema de recomendación


En lo que para muchos será una hipérbole de la economía del dato, los responsables de producto de Netflix han valorado su sistema de recomendación en mil millones de dólares anuales.

Netflix no es Blockbluster. A diferencia de éste, posee un extenso catálogo donde uno puede encontrar el título que desee. Hay tantas películas como gustos tienen sus clientes.

Pero la abundancia de oferta, los psicólogos nos alertan, esconde una paradoja: disponer de más opciones aumenta la presión para hacer la elección perfecta, llegando frecuentemente a generar una parálisis en la toma de decisiones.

Sin ir más lejos, yo mismo la otra noche después de navegar durante 10 minutos por el catálogo de películas de mi operador me aturullé y terminé apagando la televisión. Para Netflix debo tener una paciencia infinita porque sus clientes si no encuentran algo que les interese en 90 segundos se van a otro lado.

Ofertar todo el catálogo disponible en un breve lapso de tiempo es sencillamente imposible o, mejor aún, innecesario. Tener una amplia oferta no significa que esta deba trasladarse al cliente. No si puede diseñarse una arquitectura de decisión que reduzca las opciones de forma personalizada, anticipando qué es y qué no es relevante para un cliente dado.

Así, una vez conocidos los gustos y presentada la oferta personalizada no sólo se retiene al cliente captando su atención en esos preciados segundos, sino que se abre la puerta para que Netflix rentabilice la “larga cola” de su catálogo; explotando títulos “marginales” o engrosando el mismo con aquellos que sabe que podrá monetizar.

El reto está servido: anticipar los gustos de los clientes para mostrar una oferta personalizada, y hacerlo a escala global.

Aquí entran en juego los sistemas de recomendación. Sin embargo, hacer que estos funcionen no es tarea fácil. Así, Netflix descarta que nuestros gustos vengan determinados por la edad, sexo, geografía … No, nuestros gustos son más difíciles de desentrañar.

Para ello va a ser necesario no un algoritmo, sino una familia de ellos que generen y contrasten hipótesis, que realicen testeos continuos mejorando unos modelos que disparen una recomendación en el preciso instante que los clientes interactúan con su plataforma.

No sabemos cómo Netflix ha calculado el ahorro de costes o la generación de ingresos derivados de este sistema. Pero sí lo que invierte 5000 miilones de dólares en contenidos al año – Cualquier mejora aquí…- o qué porcentaje de sus clientes utilizan el sistema de recomendación (80%) frente a las búsquedas (20%).

Pero no, no es solo un sistema de recomendación de lo que hablamos, sino también de haber resuelto un reto contemporáneo: conjugar las exigencias de inmediatez y personalización del cliente con la abundancia de opciones a su alcance. Y esto es algo que, aunque con matices, encontramos en el supermercado, en una librería,… O en una web de citas.

Netflix ha encontrado la llave que, anticipando nuestros gustos a una escala sin precedentes, reduce nuestro coste de decisión y capta nuestra cada vez mas preciada atención. Consiguiendo con ello también abrir la puerta a monetizar la “larga cola” de su catálogo al menor coste posible.

No sé cuántos millones valdrá esta llave que esconden los sistemas de recomendación. Lo que sí sé es que seguro que en manos de mi plataforma de televisión tendría menos “apagones” y vería más cine. Ya sabrán ellos cómo monetizarlo o qué costes se ahorrarán.

Lo que está claro es que Netflix sí lo sabe: ¡Mil millones de dólares cada año!

PD.1 Algunas referencias:

Responsables de producto de Netflix valorando su sistema de recomendación [Germen de este artículo]

Psicólogos alertando que “más es menos”: Entrevista de Eduart Punset a Barry Shwartz [Programa de redes]

Netflix descartando que nuestros gustos estén determinados por edad, sexo,… [Artículo]

El problema de la sobreabundacia de opciones en el caso de las webs de citas.

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