Fuerza de Netflix nace en los algoritmos que permiten mejorar la experiencia del usuario

Estos algoritmos son clave en el negocio de la compañía. La efectividad para mostrar títulos que cautiven a los suscriptores, basados en sus gustos o historiales de búsqueda, se traduce en una menor tasa de cancelación del servicio.

Su éxito también se refleja en una mayor rentabilidad en las inversiones que Netflix realiza  en el crecimiento de su catálogo de obras, dice Gómez Uribe, mismas que en el primer semestre del año ascendieron a US$1.562.7 millones.

"No hay incentivos perversos: si mejoras el producto, la gente le saca más valor y cancela menos", afirma en entrevista.

Aunque Gómez Uribe mantiene la tasa de cancelación en secreto, las cifras de la compañía muestran un crecimiento en su base de usuarios. Tan sólo en Estados Unidos, alcanzó los 36,2 millones de usuarios en junio, un crecimiento de 21,4% desde los 29,8 millones de usuarios de un año anterior. El 96% de ellos son suscriptores de paga.

A nivel mundial, Netflix alcanzó en junio sus primeros 50 millones de suscriptores, un aumento de 25% respecto a los 37,5 millones del año previo.

Netflix invierte cerca del 9% de sus ingresos en tecnología y desarrollo de su plataforma, incluyendo los algoritmos principales que hacen funcionar su sistema de recomendaciones: ranking de títulos, el algoritmo que define la experiencia de búsqueda, el que construye las páginas de recomendaciones y similitud de videos.

"También tenemos otros que son más chicos como la predicción de calificaciones, algoritmos sociales usando datos de Facebook, selección de la evidencia (imágenes) que mostramos en cada recomendación, hay algoritmos que usamos para lanzar videos nuevos en el catálogo y decidir que hacemos con un video nuevo en los primeros días que esté en el servicio", dice.

Aquí, los usuarios no tienen nombre. Cada uno se convierte en un vector que representa sus hábitos de consumo. Y los videos también son fórmulas matemáticas.

"Si quiero saber qué tan relevante es este video, que tiene un vector, para un usuario, que tiene otro vector, voy a calcular la distancia entre esos dos vectores y si están cerca, digo que sí. Tenemos un montón de formas de describir a los usuarios y a los videos, y es lo interesante que los combinamos todos con experimentos para crear la mejor experiencia que podamos", explica.

Estos cálculos matemáticos permiten analizar, por ejemplo, cuando un usuario es fanático de una serie de televisión y enviarle un correo electrónico personalizado para avisarle cuando una nueva temporada se integre al catálogo de Netflix.

Contextualización y realidad virtual
Gómez Uribe dice que Netflix es el rey de las recomendaciones, una tecnología que han desarrollado desde que la compañía se dedicaba sólo al envío de DVD a domicilio.

Con la llegada del servicio de streaming, el primer acercamiento fue el mostrar los títulos por popularidad, orden alfabético o por fecha de publicación, un criterio intuitivo, reconoce. Ahora las cosas han cambiado con la evolución de los algoritmos que permiten conocer más detalladamente los gustos de los usuarios.

"Si ves un usuario para el que no funciona el algoritmo de Mejores Selecciones, pues no mostrársela o mostrarla hasta abajo. Si es un usuario que le encanta consumir de la hilera de Similares, pues en vez de tener cuatro títulos y en medio de la página, a lo mejor te ponemos 20 y hasta arriba. Fue un algoritmo difícil de desarrollar en parte porque no hay investigación al respecto y después de dos años de investigación, salió", asegura.

Ahora la evolución de los algoritmos, de acuerdo con Netflix, estará encaminada a la generación de recomendaciones contextuales, donde factores como la hora, el lugar, el día y el tipo de dispositivos sean considerados como factores para sugerir títulos a cada uno de los suscriptores.

"Es algo que estamos desarrollando y estoy seguro que en un año o dos va a estar en producción. Va despacito, no tenemos prisa en esa área en específico pero eso ya es muy real", dice.

Y en su visión a futuro, Gómez Uribe asegura que también tienen en la mira nuevas tecnologías para mejorar la experiencia de Netflix en nuevas plataformas, como gafas inteligentes o pantallas curvas e incluso la inclusión de realidad virtual y búsquedas a través de comandos voz.

"Tratamos de entender nuestro ecosistema y en base a eso vemos en qué le vamos invirtiendo", agrega.

Una tarea compleja
El desarrollo de los algoritmos no es una tarea sencilla. Durante los más de cuatro años que Gómez Uribe ha estado en el área de Innovación de Producto, asegura que la mayoría de los proyectos en los que trabajan no resultan exitosos. Pero cuando lo son, representan un cambio significativo para la plataforma, aunque los resultados de los experimentos pueden tardar varios meses o incluso años en reflejarse.

"Imagina tratar de cambiar un sistema súper complejo de manera que ayuden de manera significativa a todos nuestros usuarios a encontrar videos muy fácilmente. Lo que acaba ocurriendo es que tenemos un portafolio de proyectos y los evaluamos todos. La mayoría de nuestros experimentos son neutrales y varias veces al año encontramos cambios que claramente disminuyen la tasa de cancelación y aumentan el nivel de consumo y de uso de Netflix aunque nos toma muchos tests para encontrar cada una de estas mejoras", explica.

Los cambios pueden ser menores, desde la adición de un botón que anuncie el mes gratis de servicio a los usuarios nuevos, en la página de inicio, hasta el cambio de visualización o el orden de los títulos en las plataformas para PC, móviles, consolas de videojuegos y televisores inteligentes. Pero detrás de cada uno de ellos hay un amplio trabajo de investigación científica y tecnológica, aplicada a la evolución de los hábitos de consumo de las audiencias hacia los ambientes completamente digitales.