El lenguaje de programación del servicio de video se basa en cientos de "señales" o comportamientos de los usuarios. Hay tres particularmente importantes, señala Carlos Gómez, vicepresidente de Innovación de Producto: Algoritmos de Personalización.
El primero determina cada hilera o categoría de recomendaciones en la página de acceso personal de cada usuario, el que define el orden en que se presentan esos videos, y el de búsqueda, todos personalizados para cada usuario.
Después, se toman en cuenta los datos medibles como el momento en que una persona puso pausa a una película, si llegó a ella a través de una búsqueda y si vuelve para terminarla o la abandona por completo, entre muchos otros, para así determinar una manera de hacer que los suscriptores usen más el servicio.
"Cuando les mostramos mejores recomendaciones, los usuarios pasan más tiempo viendo (películas o programas). La gente que hace eso encuentra más valor en la suscripción y tiende a cancelar menos", comentó el vicepresidente de innovación.
La información que arrojan los algoritmos sobre los gustos de la audiencia también sirve a Netflix para definir la creación de contenidos originales, como la exitosa serie House of Cards, protagonizada por Kevin Spacey, o el relanzamiento de la serie de comedia Arrested Developement.
Carlos Gómez, quien por iniciativa personal propuso un algoritmo que analizara las 100 películas más parecidas a una en particular, asegura que Netflix no utiliza los datos privados ni información descriptiva de los usuarios. Lo que hace es analizar su comportamiento y cómo éste ayuda a generar recomendaciones para personas con intereses similares.
Una vez que los clientes llegan a la plataforma, el trabajo de Gómez es hacer que se queden.
