La idea de una gran uni\u00f3n de plataformas que ofrezca acceso a los principales servicios del mercado es tan seductora como dif\u00edcil de llevar a la pr\u00e1ctica.<\/p>\n
Para muchos ejecutivos, como David Zaslav, una alianza entre servicios servir\u00eda en bandeja una soluci\u00f3n r\u00e1pida<\/a> a uno de los grandes problemas que padece el sector: la dificultad de fidelizar a un cliente con mucha oferta<\/strong> a su alcance y con tarifas cada vez m\u00e1s elevadas.<\/p>\n Una oferta agregada ser\u00eda m\u00e1s competitiva en t\u00e9rminos econ\u00f3micos, ya que la contrataci\u00f3n del paquete ser\u00eda m\u00e1s ventajosa que el alta por separado. Tambi\u00e9n ser\u00eda mucho m\u00e1s c\u00f3modo y probablemente incentivar\u00eda el consumo, al tener toda la oferta dentro de un mismo ecosistema.<\/p>\n Esta gran plataforma de plataformas, adem\u00e1s, abrir\u00eda la puerta a una funcionalidad cada vez m\u00e1s demandada en los hogares que cuentan con varias opciones de streaming: un sistema de recomendaci\u00f3n \u00fanico para todos los contenidos de los servicios a los que se tiene acceso.<\/p>\n El volumen de programaci\u00f3n predispone a los usuarios a sufrir lo que se conoce como fatiga de decisi\u00f3n. Esto provoca que seleccionar algo que ver se convierta en una tarea pesada y, muchas veces, infructuosa<\/strong>.<\/p>\n La recomendaci\u00f3n de contenidos no solo es imprescindible en servicios con cat\u00e1logos muy amplios para evitar que esto ocurra. Tambi\u00e9n es uno de los elementos que m\u00e1s impulsa el visionado.<\/p>\n Netflix es, sin duda alguna, la compa\u00f1\u00eda que m\u00e1s recursos destina a conseguir que sus usuarios encuentren algo que les guste lo antes posible<\/a>. Tr\u00e1ilers autorreproducibles, stories <\/em>en las versiones m\u00f3viles, rankings de popularidad, interfaces personalizadas, algoritmos de recomendaci\u00f3n\u2026<\/p>\n Toda la arquitectura tecnol\u00f3gica sobre la que se sustenta la plataforma trata de poner remedio a esta fatiga de decisi\u00f3n<\/a> en la que nos ha situado este nuevo ecosistema televisivo.<\/p>\n Como explicaba<\/a> recientemente Eunice Kim, jefe de Producto de la compa\u00f1\u00eda, en una entrevista para LA Times<\/em>, la precisi\u00f3n de sus recomendaciones se sustenta en un ejercicio de observaci\u00f3n del historial de visionado (productos similares) y otros marcadores de inter\u00e9s, como el hecho de haber visto el tr\u00e1iler varias veces o haber abierto un email de la empresa informando del estreno.<\/p>\n La recomendaci\u00f3n tambi\u00e9n se nutre de una correcta clasificaci\u00f3n de los contenidos y la b\u00fasqueda de puntos de contacto entre los contenidos que forman parte de lo que se ha visto. M\u00e1s all\u00e1 de las cr\u00edticas que, de manera habitual, se hacen a los algoritmos de recomendaci\u00f3n de Netflix<\/a>, son responsables del 75% de lo que se ve en la plataforma, seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda<\/strong>.<\/p>\n La realidad es que una gran proporci\u00f3n de espectadores de contenidos en streaming no son clientes de una, sino de varias plataformas: entre dos y tres, seg\u00fan datos de la consultora GECA. Por lo tanto, su experiencia de consumo no se circunscribe a un \u00fanico servicio. Aunque en su cabeza la experiencia es fluida e indiferenciada, las recomendaciones est\u00e1n encerradas en cada servicio<\/strong>.<\/p>\n 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 inter\u00e9s en hacerlo realidad. Participar en la generaci\u00f3n de un sistema de recomendaci\u00f3n colectivo y transversal plantea el peligro de generar conversi\u00f3n en contenidos de la competencia.<\/p>\n Con frecuencia, especialmente en el mundo tecnol\u00f3gico, la satisfacci\u00f3n 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 recomendaci\u00f3n con contenidos de distintas plataformas mediante inteligencia artificial<\/a> y la huella de visionado que el usuario genera.<\/p>\n 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 tambi\u00e9n emplea la IA para recomendar contenidos de streaming a nivel global, sigue la misma filosof\u00eda.<\/p>\n \u201cEl objetivo de Bubbo es ahorrar tiempo a los usuarios a la hora de elegir qu\u00e9 ver gracias a recomendaciones personalizadas con las que descubrir nuevas pel\u00edculas, series y documentales de las principales plataformas de streaming que existen en el mercado\u201d afirma Javier P\u00e9rez, fundador y CEO.<\/p>\n 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.<\/p>\n La app, disponible en App Store y Play Store en 11 idiomas y 176 pa\u00edses ya cuenta con m\u00e1s de 50.000 usuarios en Espa\u00f1a. Su objetivo para este 2024 es llevar su producto de la peque\u00f1a pantalla a la Smart TV.<\/p>\n El streaming<\/a> hace tiempo que entendi\u00f3 que las horas vistas es el mejor instrumento de fidelizaci\u00f3n de clientes. Tal vez en la creaci\u00f3n de un espacio com\u00fan de recomendaciones est\u00e9 la clave para crear mejores entornos de visionado y un negocio m\u00e1s sostenible para todos.<\/p>\n Las plataformas, al menos de momento, se han mostrado muy celosas de sus espacios de consumo. Pero si la f\u00f3rmula es capaz de mejorar la retenci\u00f3n de clientes, especialmente tras un a\u00f1o en el que el usuario solo ha recibido malas noticias de los servicios de streaming, es como para plante\u00e1rselo.<\/p>\n Elena Neira<\/em><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La idea de una gran uni\u00f3n de plataformas que ofrezca acceso a los principales servicios del mercado es tan seductora como dif\u00edcil de llevar a la pr\u00e1ctica. 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