Netflix, un ejemplo de la importancia de los sistemas de recomendación

La compañía asegura que el 75% de los contenidos que se consumen en su servicio son fruto de las recomendaciones automáticas.

Netflix ha dedicado una entrada de su blog a hablar sobre la importancia del sistema de recomendaciones. La compañía ha asegurado que el 75 por ciento de los contenidos que se consumen en su servicio son fruto de las recomendaciones automáticas que ofrecen a los consumidores. Se trata de un ejemplo más del éxito de este tipo de sistemas para que se adaptan a las preferencias de los usuarios.

El comercio electrónico continúa su avance y parece que sus características se están perfeccionando y comienzan a destacar. Entre estas características, la función de recomendar contenidos y productos en función de los intereses de cada internautas cada vez consigue mejores resultados.

Compañías como Amazon o Appleya han demostrado que analizar las preferencias y gustos de los usuarios puede ser muy útil. Con este sistema, el consumidor recibe información sobre contenidos atractivos, lo que mejora su experiencia, y las compañías optimizan la distribución, con lo que mejoran sus ventas.

Apple con Genius y Amazon con los productos relacionados a las búsquedas realizadas pueden dar fe de que la recomendación es un éxito. Normalmente las compañías no comparten datos precisos sobre la influencia de este sistema, pero tanto estas como los desarrolladores suelen destacar en eventos y ponencias que se trata de una herramienta clave para fidelizar al consumidor y generar consumo.

Netflix es otra compañía que ha confirmado que facilitar el acceso a contenidos que pueden ser del interés de los usuarios es un éxito. En este sentido, Netflix ha trabajado duro para perfeccionar su sistema de recomendaciones, que poco a poco se ha ido convirtiendo en una de sus herramientas más potentes y productivas. Según la compañía, el 75 por ciento de los visionados de contenidos en 'streaming' se producen gracias a los sistemas de recomendación.

Teniendo en cuenta que solo en el cuarto trimestre de 2011 se produjeron 2.000 millones de horas de consumo de 'streaming' en el servicio, que tres cuartas partes sean fruto de las recomendaciones hace que sea un sistema que consigue un éxito increíble.

Lo cierto es que consumir contenidos que otras personas, contactos o amigos ya han visto ha sido siempre una práctica extendida. Con la llegada de Internet, las compañías han adaptado este sistema de recomendación para que sea automático. Netflix ha explicado que ha invertido tiempo y dinero en conseguir que desarrollar un mecanismo que se sepa interpretar distintos parámetros para presentar a los usuarios los contenidos que más pueden gustarle.

De esta manera, el sistema de Netflix trata de personalizar cada recomendación, pero lo hace de una forma muy particular. En su blog oficial, la compañía ha explicado que han encontrado que en muchas ocasiones una misma cuenta de Netflix la utiliza toda una familia. De esta manera, las recomendaciones se complican ya que los perfiles de consumo son muy distintos. Por ello, el sistema de Netflix se ha adaptado para presentar contenidos variados, adaptados a los distintos perfiles que utilizan una misma cuenta e identificado para los mismos.

Este objetivo de personalización es básico para el triunfo de las recomendaciones. En Netflix, al igual que en Amazon o en Apple, es fundamental que los contenidos se adapten a las necesidades y gustos de los usuarios. En este sentido, un aspecto destacado es generar la confianza en los usuarios de que los contenidos propuestos responderán a sus gustos. Por ello, Netflix comenta los motivos por los que propone cada contenidos.

Para no fallar en sus recomendaciones, Netflix se basa en tres pilares fundamentales. El primero es el gusto de los internautas. Atendiendo a la valoración que los usuarios hayan hecho de los contenidos consumidos, el sistema identifica otras opciones que puedan ser de su interés.

En segundo lugar, la relación con sus contactos puede aportar información sobre series o películas que pueden interesar al usuario. En tercer y último lugar, el sistema también busca similitudes entre los contenidos visionados y otros del catálogo. Gracias a estos tres puntos, el sistema es capaz de identificar contenidos que pueden ser del interés de los usuarios. 

Perfeccionar el sistema de recomendaciones puede ser muy costoso, pero Netflix defiende que permite ofrecer una experiencia única para cada usuario. El hecho de que actualmente el 75 por ciento de los contenidos del servicio se consuman gracias a las recomendaciones dota de más valor a la afirmación de Netflix y deja patente que esta posibilidad del comercio online ya es una realidad y un éxito.