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Big Data y sistemas de recomendación. Así cocina Netflix lo que nos gusta

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Presentación en el Salón del Cine y de las Series de L´Hospitalet (2018)

Published in: Technology
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Big Data y sistemas de recomendación. Así cocina Netflix lo que nos gusta

  1. 1. BIG DATA Y SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN ASÍ COCINA NETFLIX LO QUE NOS GUSTA
  2. 2. #SalóndelCineylasSeries @salondelcine @Elena_Neira
  3. 3. LA TELEVISIÓN POR INTERNET LÍDER EN EL MUNDO • Más de 117 millones de suscriptores. • Presente en 190 países. • +1.000 millones de horas de contenido reproducido semanalmente. FUENTE 4T 2017 Carta a accionistas. Netflix.com
  4. 4. BIG DATA La clave para entender… • El contenido que ofrecen (adquirido y original). • La forma en la que muestra el contenido dentro de la aplicación. • La calidad del streaming desde un punto de vista técnico. • Su expansión global. Ilustración: David Galletly. Fuente : The Hollywood Reporter.
  5. 5. EL USUARIO SE HA CONVERTIDO EN UNA MINA DE ORO Ver contenido audiovisual mediante un dispositivo conectado a Internet nos convierte en generadores de datos.
  6. 6. ¿CUÁL ES EL MODELO DE NEGOCIO DE NETFLIX? • Un modelo no publicitario. Como no dependen de la publicidad no se tienen que preocupar de las audiencias. • Su beneficio es proporcional al número de suscriptores. • Dos objetivos: 1. Aumentar y retener clientes. 2. Reducir las bajas. • El contenido tiene que ser eficiente, algo directamente vinculado al número de horas vistas. El servicio que sueles dar de baja es aquel que menos usas.
  7. 7. CUANTOS MÁS MARATONES NOS PEGUEMOS ¡¡¡MEJOR!!!
  8. 8. CONOCE BIEN A TUS USUARIOS • Tipo de contenido visto o descartado. • Características de la reproducción. • Intensidad de la reproducción. • Valoración del usuario. • Tipo de dispositivo. • Caminos que ha recorrido el usuario dentro de su app. . • Ubicación, día y hora. • Aspectos técnicos del suministro del contenido al usuario. Monitorízalo todo… ¡¡¡Por tu p**a madre!!!
  9. 9. ADEMÁS DE BIG DATA, HAY OTRO INGREDIENTE SECRETO… • Netflix analiza y etiqueta cada película y programa de televisión existente, aunque no esté disponible en su plataforma. • Usan a personas entrenadas para ver programas y asignarle todo tipo de etiquetas. • Estas etiquetas, combinadas con los hábitos de visionado de sus usuarios, se han convertido en la principal ventaja competitiva para Netflix.
  10. 10. ADIÓS A LA CARÁTULA DEL DVD • Además de los taggers, Netflix contrata a personas entrenadas para ver contenido y escoger los mejores planos y escenas. • Estos juicers identifican aquellos estímulos gráficos más representativos de cada contenido. • Con ellos el sistema genera, mediante algoritmos y sistemas de IA, visualizaciones dinámicas de contenido.
  11. 11. NOS OBSERVAN…
  12. 12. QUE EL USUARIO ENCUENTRE EL CONTENIDO, EL GRAN RETO DE NETFLIX • Un montón de contenido y una ventana crítica de 60-90 segundos. • Las categorías y la forma que organizan el contenido es la manera que tienen de conseguir reducir el tiempo de elección.
  13. 13. • Netflix personaliza la selección de contenidos ¡cada vez que entras! • En la práctica, la interfaz puede llegar a mostrar hasta 40 filas con selecciones de contenidos y géneros. • 2/3 horas de contenido reproducido en Netflix se «encuentra» aquí. QUE EL USUARIO ENCUENTRE EL CONTENIDO, EL GRAN RETO DE NETFLIX
  14. 14. ¡¡¡LOS ALGORITMOS!!! • Personal Video Ranker: establece conexiones entre películas y crea categorías afines al usuario. • Top N Video Ranker (Top picks): selección de recomendaciones en las categorías PVR, filtradas por popularidad y personalizadas. • Trending Now: categorías-tendencia. • Continue Watching Ranker: categoría personalizada que tiene en cuenta todos aquellos datos que le permite saber qué contenido colocar en primer lugar. • Video-video similarity (Because you watched): contenidos relacionados con un título que el usuario ya ha visto.
  15. 15. UN NUEVO PROTOTIPO DE LA AUDIENCIA • No se limitan a clasificar a sus suscriptores en base a género o edad. • Han identificado más de 1,300 comunidades de gustos. • Un usuario medio pertenece a una media de 3-4.
  16. 16. EL CASO THE DEFENDERS
  17. 17. BYE BYE STARS… HELLO THUMBS!!
  18. 18. NETFLIX ORIGINALS, O CÓMO ASEGURARSE DE QUE UN PROGRAMA GUSTE
  19. 19. NETFLIX ORIGINALS, O CÓMO ASEGURARSE DE QUE UN PROGRAMA GUSTE • Netflix diseña contenido audiovisual «a medida». • El Big Data les ayuda perfilando una audiencia potencial, con unas características y dimensiones específicas. • Los datos no les dicen cómo hacer un programa pero sí les dicen qué programa deberían estar haciendo.
  20. 20. EL NICHO ES AHORA GLOBAL • El aumento de Netflix Originals ha discurrido en paralelo al diseño de programas eficientes, la filosofía de poner al usuario en el centro y el desembarco en nuevos territorios. • Su expansión les ha permitido conocer nuevos tipos de espectadores. Y, gracias al Big Data, han identificado segmentos de audiencia similares en territorios diferentes.
  21. 21. ¡¡¡¡MUCHAS GRACIAS!!! @Elena_Neira elena@laotrapantalla.com www.laotrapantalla.com

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