Un recomendador único, ¿la solución a la fatiga de elección en el streaming?

La idea de una gran unión de plataformas que ofrezca acceso a los principales servicios del mercado es tan seductora como difícil de llevar a la práctica.

Para muchos ejecutivos, como David Zaslav, una alianza entre servicios serviría en bandeja una solución rápida a uno de los grandes problemas que padece el sector: la dificultad de fidelizar a un cliente con mucha oferta a su alcance y con tarifas cada vez más elevadas.

Una oferta agregada sería más competitiva en términos económicos, ya que la contratación del paquete sería más ventajosa que el alta por separado. También sería mucho más cómodo y probablemente incentivaría el consumo, al tener toda la oferta dentro de un mismo ecosistema.

Esta gran plataforma de plataformas, además, abriría la puerta a una funcionalidad cada vez más demandada en los hogares que cuentan con varias opciones de streaming: un sistema de recomendación único para todos los contenidos de los servicios a los que se tiene acceso.

La fatiga de decisión

El volumen de programación predispone a los usuarios a sufrir lo que se conoce como fatiga de decisión. Esto provoca que seleccionar algo que ver se convierta en una tarea pesada y, muchas veces, infructuosa.

La recomendación de contenidos no solo es imprescindible en servicios con catálogos muy amplios para evitar que esto ocurra. También es uno de los elementos que más impulsa el visionado.

Netflix es, sin duda alguna, la compañía que más recursos destina a conseguir que sus usuarios encuentren algo que les guste lo antes posible. Tráilers autorreproducibles, stories en las versiones móviles, rankings de popularidad, interfaces personalizadas, algoritmos de recomendación…

Toda la arquitectura tecnológica sobre la que se sustenta la plataforma trata de poner remedio a esta fatiga de decisión en la que nos ha situado este nuevo ecosistema televisivo.

Como explicaba recientemente Eunice Kim, jefe de Producto de la compañía, en una entrevista para LA Times, la precisión de sus recomendaciones se sustenta en un ejercicio de observación del historial de visionado (productos similares) y otros marcadores de interés, como el hecho de haber visto el tráiler varias veces o haber abierto un email de la empresa informando del estreno.

La recomendación también se nutre de una correcta clasificación de los contenidos y la búsqueda de puntos de contacto entre los contenidos que forman parte de lo que se ha visto. Más allá de las críticas que, de manera habitual, se hacen a los algoritmos de recomendación de Netflix, son responsables del 75% de lo que se ve en la plataforma, según la compañía.

Un recomendador para unirlos a todos

La realidad es que una gran proporción de espectadores de contenidos en streaming no son clientes de una, sino de varias plataformas: entre dos y tres, según datos de la consultora GECA. Por lo tanto, su experiencia de consumo no se circunscribe a un único servicio. Aunque en su cabeza la experiencia es fluida e indiferenciada, las recomendaciones están encerradas en cada servicio.

A medida que ha ido aumentando la oferta disponible, la demanda de un megarrecomendador se ha generalizado. No parece, sin embargo, que las plataformas tengan particular interés en hacerlo realidad. Participar en la generación de un sistema de recomendación colectivo y transversal plantea el peligro de generar conversión en contenidos de la competencia.

Con frecuencia, especialmente en el mundo tecnológico, la satisfacción de la demanda se abre paso incluso cuando no hay ninguna iniciativa de la parte interesada. Servicios como Apple TV Channels o My TV de Google ya generan sus propios lineales de recomendación con contenidos de distintas plataformas mediante inteligencia artificial y la huella de visionado que el usuario genera.

Solo hace falta que el usuario introduzca sus credenciales de acceso para que el sistema pueda observar y aprender de sus preferencias. Bubbo, una startup zaragozana que también emplea la IA para recomendar contenidos de streaming a nivel global, sigue la misma filosofía.

“El objetivo de Bubbo es ahorrar tiempo a los usuarios a la hora de elegir qué ver gracias a recomendaciones personalizadas con las que descubrir nuevas películas, series y documentales de las principales plataformas de streaming que existen en el mercado” afirma Javier Pérez, fundador y CEO.

La propuesta de valor de la empresa, explican, reside en sugerir recomendaciones de contenido gracias a la inteligencia artificial, basadas en los gustos y preferencias de cada usuario para poder ofrecer una experiencia personalizada.

La app, disponible en App Store y Play Store en 11 idiomas y 176 países ya cuenta con más de 50.000 usuarios en España. Su objetivo para este 2024 es llevar su producto de la pequeña pantalla a la Smart TV.

El streaming hace tiempo que entendió que las horas vistas es el mejor instrumento de fidelización de clientes. Tal vez en la creación de un espacio común de recomendaciones esté la clave para crear mejores entornos de visionado y un negocio más sostenible para todos.

Las plataformas, al menos de momento, se han mostrado muy celosas de sus espacios de consumo. Pero si la fórmula es capaz de mejorar la retención de clientes, especialmente tras un año en el que el usuario solo ha recibido malas noticias de los servicios de streaming, es como para planteárselo.

Elena Neira

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