Netflix, algoritmo global e um modelo de negócios interessante

Por Joyce Macedo | 22.02.2016 às 11:00

No início deste ano, a Netflix anunciou sua expansão para mais 130 países, totalizando 190 nações atendidas pelo serviço de streaming. Para conseguir atender com excelência uma demanda tão grande e com tantos perfis de usuários diferentes, a empresa precisou repensar uma de suas características mais marcantes: seu sistema de recomendação.

Na última quarta-feira (17), a Netflix fez um post em seu blog técnico explicando os desafios por trás da possibilidade de oferecer conteúdo relevante para seus assinantes em diferentes países. Tudo se resume a quatro coisas: disponibilidade, consciência cultural, idioma e qualidade.

Desde seu início, a empresa tem trabalhado para aperfeiçoar seu sistema de personalização, que usa diversas ferramentas para sugerir filmes e séries que você pode gostar. O sistema, como um todo, é composto por cerca de uma dúzia de algoritmos diferentes, e alguns deles faziam com que a Netflix sugerisse títulos baseados na localização geográfica do usuário; ou seja, as recomendações eram feitas com base em pessoas com gostos semelhantes ao seu e que viviam na mesma região que você. "Por exemplo, espera-se que filmes de Bollywood tenham uma popularidade diferente na Índia e na Argentina", explica a empresa em seu blog.

Tendo em mente que o serviço tem cerca de 45 milhões de assinantes nos Estados Unidos – o que rende uma massa enorme de dados de pessoas com gostos variados – isso pode até funcionar bem. Mas este sistema não é tão interessante em outras regiões, uma vez que as recomendações ficariam restritas ao gosto da pequena população ou de um número de assinantes reduzido.

Por esses e outros motivos, em dezembro de 2015 a empresa introduziu um novo algoritmo que analisa os gostos pessoais de um usuário juntamente com os dados da comunidade de usuários parecidos com ele (fãs de terror, por exemplo), independentemente do local onde vivem. Ao desenvolver o seu novo algoritmo global, a empresa descobriu que, embora as regiões apresentem diferenças quanto a gosto, cultura, idioma, entre outras coisas, o mundo inteiro gosta de uma boa história.

"Grandes histórias viajam. Elas simplesmente não tinham uma boa plataforma para viajar, mas agora nós somos capazes de encontrar a melhor história para cada pessoa, independentemente de que lugar do mundo essa história veio", disse Gomez-Uribe, que liderou a equipe de 60 pessoas responsável pelo desenvolvimento do algoritmo global. "O sistema de recomendação global revelou uma verdade esmagadora: grandes histórias transcendem as fronteiras", completou.

Vamos falar de negócios

Um dos benefícios de um sistema de recomendação que não é limitado geograficamente é que ele deve melhorar a experiência da Netflix em países onde o serviço acabou de ser lançado. Isso porque os novos assinantes não precisarão esperar que outros membros juntem-se ao time de viciados em Netflix para receber recomendações relevantes para seu perfil.

"Mesmo se você fosse o primeiro assinante em uma pequena ilha, no momento em que [os algoritmos] descobrirem que você gosta de documentários sobre a Segunda Guerra Mundial, automaticamente serão capazes de mapeá-lo a essa comunidade de pessoas em todo o mundo que estão relacionadas a documentários sobre a Segunda Guerra Mundial e outros assuntos militares", disse Gomez-Uribe.

Se você ainda não entendeu por que a satisfação dos usuários com o sistema de recomendação da Netflix é tão importante para a empresa, nós explicamos: isso é, basicamente, o que mantém o negócio funcionando.

Diferente de serviços de TV à cabo ou via satélite – onde ficamos horas pendurados em uma ligação para tentar cancelar uma assinatura – usuários da Netflix podem cancelar sua assinatura quando bem entenderem, sem grandes dificuldades. Portanto, é preciso mantê-los entretidos e felizes. Afinal, se percebermos que não temos nada interessante para assistir na plataforma, qual é a razão para continuar pagando por ela?

Fazer com que um usuário encontre rapidamente títulos que sejam do seu interesse é parte primordial do trabalho da Netflix para fazer o dinheiro girar. Uma pesquisa apontou que um usuário típico do serviço de streaming perde o interesse depois de passar entre 60 a 90 segundos escolhendo algo para assistir. Logo, é preciso "fisgar" sua atenção assim que ele acessa a página inicial da plataforma.

Em outras palavras, o sistema de recomendação ajuda o usuário a encontrar rapidamente algo interessante para assistir, o que, por sua vez, ajuda a prevenir o abandono do serviço por uma opção de entretenimento alternativa.

Atualmente, a Netflix tem mais de 65 milhões de membros que fluem mais de 100 milhões de horas de filmes e séries por dia. Sem a personalização, todos eles iriam se deparar com os mesmos vídeos recomendados, o que não é nada empolgante.

Além disso, a personalização permite que a plataforma encontre um público interessado mesmo para vídeos de nichos que, relativamente, não fariam muito sentido para os modelos de difusão de TV, pois o público seria muito pequeno para suportar as receitas significativas de publicidade, ou simplesmente para ocupar um espaço na transmissão de um canal.

De qualquer forma, a adição de um algoritmo que ajude as pessoas a encontrarem com mais facilidade conteúdo relevante para assistir também deve ser muito bem-vista pelos assinantes da Netflix. E você, já sentiu a diferença no sistema de recomendações da Netflix?