LA NATURALEZA DE LA COMPETENCIA ANALÍTICA

LA NATURALEZA DE LA COMPETENCIA ANALÍTICA UTILIZANDO ANALYTICS PARA CONSTRUIR UNA CAPACIDAD DISTINTIVA

EN 1997, UN HOMBRE TREINTA Y ALGO CUYO RESUMEN INCLUYE

Geek del software, reformador de la educación y cinéfilo alquiló el Apolo 13

de la cadena de alquiler de videos más grande de Blockbuster y

recibió $ 40 en cargos por pagos atrasados. Esa abolladura en su billetera lo hizo pensar:

¿Por qué las tiendas de videos no funcionaban como clubes de salud, donde pagabas un piso?

¿Cuota mensual para usar el gimnasio tantas veces como quieras? Debido a esto

experiencia, y armado con los $ 750 millones que recibió por vender

su empresa de software, Reed Hastings saltó al espumoso mar de

la "nueva economía" y comenzó N etflix, Inc.

Pura locura, ¿verdad? Después de todo, Blockbuster ya estaba obteniendo ingresos de más de $ 3 mil millones por año de sus miles de tiendas.

en todo Estados Unidos y en muchos otros países, y no fue el único

competidor en este espacio. ¿Realmente la gente pediría sus películas en línea?

esperar al Servicio Postal de EE. UU. (cada vez más conocido como "caracol

correo "a finales de la década de 1990) para entregarlas y luego volver al buzón para devolver las películas.

nuevas empresas de Internet que tenían un "modelo de negocio" y un discurso de marketing pero sin clientes.

Y, sin embargo, sabemos que la historia resultó diferente, y una razón importante del éxito de Netflix hoy en día es que se trata de un análisis analítico.

competidor. La empresa de creación y distribución de contenido online,

que ha crecido de $ 5 millones en ingresos en 1999 a $ 8,3 mil millones

en 2016, es un ejemplo destacado de una empresa que compite sobre la base de

su destreza matemática, estadística y de gestión de datos. Netflix

transmite una amplia gama de contenido, incluidas películas, programas de televisión,

documentales y programación original, a más de 93 millones de suscriptores en 190 países en todo el mundo. Cada minuto, los clientes de Netflix transmiten 69,444 horas de video. Los clientes ven su cinemática opciones en su tiempo libre; no hay cargos por pagos atrasados.

N etflix emplea la analítica de dos formas importantes, ambas impulsadas por el comportamiento del cliente y los patrones de compra. La primera es una recomendación de película."motor" llamado Cinematch que se basa en algoritmos patentados software impulsado. Netflix contrató matemáticos con experiencia en programación para escribir los algoritmos y el código para definir grupos de películas.

conectar las clasificaciones de películas de los clientes con los clústeres, evaluar miles de calificaciones por segundo y factor en el comportamiento actual del sitio web, todo para garantizar una página web personalizada para cada cliente visitante.

Netflix también creó un premio de $ 1 millón para analistas cuantitativos fuera de la empresa que pudieran mejorar el algoritmo Cinematch al

al menos el 10 por ciento. Fue un enfoque innovador para el análisis de crowdsourcing, incluso si el algoritmo ganador era demasiado complejo para adoptarlo por completo. Pero sin duda, los científicos de datos de Netflix aprendieron del trabajo y mejoraron

los propios algoritmos de la empresa. El director ejecutivo, Reed Hastings, señala: "Si el secreto de Starbucks es una sonrisa cuando obtienes tu café con leche, el nuestro es que el sitio web se adapta al gusto del individuo ". 1 N etflix analiza las elecciones de los clientes y comentarios de los clientes sobre las películas que han visto (más de mil millones) reseñas de películas que les gustaron, amaron, odiaron, etc., y recomiendan películas de una manera que optimice el gusto del cliente. Netflix a menudo recomendará películas que se ajusten al perfil de preferencias del cliente pero que no tienen una gran demanda. En otras palabras, su territorio principal es en "la cola larga, los límites exteriores de la curva normal donde la mayoría los productos y las ofertas populares no residen "2.

Ahora que Netflix está sólidamente en el negocio de crear entretenimiento nuevo, la compañía ha utilizado la analítica para predecir si un televisor

El programa será un éxito entre el público antes de que se produzca. Lo mas el ejemplo más destacado de los esfuerzos predictivos de Netfiix es House of Cards, la primera serie original de la compañía. El drama político está protagonizado por Kevin Spacey y ahora está entrando en su quinta temporada. N etfiix ha gastado al menos $ 200 millones produciéndolo hasta ahora, por lo que es una gran decisión. La empresa

no publica cifras de audiencia, pero el programa es ampliamente considerado

como un jonrón. Y no es por accidente. Netfiix empleó análisis para

aumentar la probabilidad de éxito. Usó análisis de atributos, que

que desarrolló para su sistema de recomendación de películas, para predecir si

a los clientes les gustaría la serie y ha identificado hasta setenta mil atributos de películas y programas de televisión, algunos de los cuales

se basó en la decisión de crearlo:

N etfiix sabía que a muchas personas les había gustado un programa similar,

la versión británica de House of Cards

• Sabía que Kevin Spacey era un protagonista popular

• Sabía que las películas producidas o dirigidas por David Fincher

(Productor de House of Cards) fueron del agrado de los clientes de Netfiix

Ciertamente, todavía existía cierta incertidumbre sobre la inversión en

mostrar, pero estos hechos hicieron una apuesta mucho mejor. La empresa también

usó análisis predictivo en el marketing de la serie, creando diez avances diferentes para ella y prediciendo para cada cliente cuál sería

será más probable que apele. Y, por supuesto, estas apuestas dieron sus frutos. Netfiix es

se estima que ha ganado más de 3 millones de clientes en todo el mundo

solo por House of Cards.

Y aunque no conocemos los detalles de la analítica de N etfiix sobre su

otros programas, parece estar utilizando enfoques similares en ellos. Prácticamente todos los espectáculos originales que N etfiix produjo se renovaron después de

sus primeras temporadas, el promedio de bateo de la compañía está muy por encima de .900.

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