arabera felipe hincapie murillo 4 years ago
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Honelako gehiago
En el caso analizado vemos cómo la extracción y manejo de datos, y su posterior análisis y toma de decisiones, se ha convertido en una ventaja competitiva para el negocio. Un negocio orientado a su oferta en función de la demanda y gustos del usuario.
El empleo de técnicas de minería de datos permite a la compañía Netflix la segmentación de sus clientes, y la identificación de clusters de usuarios a los que poder observar y ofrecer contenidos personalizados. saber qué quieren o qué necesitan sus usuarios y con ello reducir las bajas de su servicio.
Netflix ha convertido el conocimiento de sus usuarios en la piedra angular de su modus operandi
Podemos concluir que la internacionalización del servicio ha sido, curiosamente, el paso decisivo para superar la fragmentación cultural por países. Gracias a su flujo de inteligencia de negocio, dinámico, circular y basado en modelos de machine learning (Govind, 2015) han podido evolucionar en la identificación de nichos más globales y en la producción de contenidos a medida de un público objetivo que ha crecido con la incorporación de nuevos mercados.
Netflix ahora recomienda, adquiere y produce para el mundo consideramos que el estudio de los big data aplicado al negocio de la distribución y consumo de contenido audiovisual bajo demanda sugiere comenzar nuevas líneas de investigación que entiendan la relación de las nuevas tecnologías con los usuarios y los creadores de contenidos.
capa de negocio denominada Business intelligence, que es la destinada a tomar las mejores decisiones.
En el caso de usuarios de una plataforma online es crucial poder establecer patrones de hábitos de visionado y consumo. A tal efecto, es útil el trabajo de aprendizaje automático, también llamado Machine learning (rama de la inteligencia artificial destinada a lograr que las computadoras aprendan) El diseño de este tipo de productos “a medida” de los clientes es una manifestación clara de la capa de Business intelligence. Esto es posible gracias a que los big data perfilan un público potencial con unas dimensiones definidas cuya predisposición a visionar el contenido es el camino para conseguir lo que ellos quieren: maximizar la fidelización con el servicio.
Netflix utiliza los datos obtenidos de sus usuarios no para negociar con los anun- ciantes o las agencias de medios, sino para captar y retener suscriptores, mini- mizar las bajas, conseguir fidelidad con el servicio a largo plazo, y lograr buenos índices de satisfacción con su producto
¿De dónde surgen los datos? En el caso de Netflix vendría definida por la información que proviene de su propio usuario. Hablamos de un servicio que demanda un dispositivo conectado a la Red permitiendo muchísimas posibilidades de obtención de datos, interactuación y convergencia.
Criterios de análisis: -Tipo de contenido reproducido o descartado -Características de la reproducción (si se realiza a ritmo normal, si se avanza o retrocede, se pausa o se abandona) -Intensidad de la reproducción (frecuencia y número de horas de streaming por sesión) -Valoración que el usuario le otorga al contenido (teniendo en cuenta las valoraciones otorgadas a otros contenidos) -Tipo de dispositivo desde el que se accede (televisión conectada, tableta, móvil o descodificador).
Evalúa la situación tecnológica de cada reproducción (Govind, 2014): - cómo la tasa de almacenamiento de contenido (rebuffer) y la velocidad de su transmisión (bit rate) afectan el com- portamiento del usuario (las horas que dedica al servicio) - cómo se pueden crear experiencias personalizadas (según la tecnología que emplean o la calidad de su ancho de banda) - cómo mejorar la entrega de contenidos (qué contenidos deberían ubicar en la cola de los servidores para que se reproduzcan más rápido, mejoras técnicas de audio, sub- títulos, etc.).
2.1 se identifican los objeti- vos que se quieren conseguir; esto permitirá establecer sus métricas e indicadores de rendimiento, también conocidos como KPI (key performance indicators).
paquetes de información individualizada, cuya gestión y analítica ayuda a Netflix a comprender su situación en el mercado y tambiéna identificar sus objetivos.
OBJETIVOS Utilizar los datos obtenidos de sus usuarios no para negociar con los anunciantes o las agencias de medios, sino para captar y retener suscriptores, minimizar las bajas, conseguir fidelidad con el servicio a largo plazo, y lograr buenos índices de satisfacción con su producto.
SUBOBJETIVOS -control de calidad de los contenidos cuyos derechos han adquirido. -tamaño óptimo de su catálogo: como explica Jenny Mc- Cabe en Netflix quick guide (McCabe, 2013), Netflix no aspira a tenerlo todo, sino a garantizar que el contenido que tienen interese y se consuma. -posibilidad de ofrecer recomendaciones personalizadas de contenidos a sus suscriptores y ayudarles a elegir evitando que se sientan abrumados por el volumen del catálogo. - producir contenidos teniendo en cuenta las preferencias de sus clientes.
El análisis de datos que les permite conocer a sus clientes, por tanto, es una de las claves estratégicas que garantizan el éxito de este servicio de VOD. Al no depender de la publicidad, el beneficio de Netflix es proporcional al número de suscripto- res que pagan una cuota.
