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Big data, long game y los resultados de Netflix

Big Data – En varias ocasiones he escrito sobre el uso de la analítica de datos por parte de Netflix y sobre cómo esa estrategia le proporcionaba una clara ventaja sobre los estudios tradicionales que tomaban decisiones en función del «olfato comercial» de algún directivo. Ahora, en las dos grandes citas comerciales de la industria cinematográfica, tenemos pruebas tangibles acerca del resultado de esta estrategia: si el pasado diciembre pudimos ver cómo Netflix dominaba las nominaciones a los Golden Globes, ahora, en los Oscars, comprobamos que la compañía repite su éxito con 22 nominaciones, de nuevo por encima de todo el resto de estudios.

Por Enrique Dans, Profesor en Sistemas de Información en el IE Businnes School

Algunos personajes de la industria del cine tradicional, seguramente, no estarán demasiado contentos con el enorme éxito de la compañía, convertida ya en indudable líder de la industria. Un liderazgo asentado en la puesta en práctica de una estrategia completamente diferente a la del resto de competidores, que algunos ahora ya intentan abiertamente imitar, y que se asienta en dos cuestiones fundamentales: la ya comentada analítica de datos, o big data, y el apostar a largo plazo, o long game.

¿Casualidad? Va a ser que no. El uso del big data por parte de Netflix ha sido ya comentado en infinidad de análisis: parte de la base de la supremacía del canal, algo que la compañía comenzó a comprobar cuando enviaba DVDs por correo, pero de la que fue completamente consciente cuando comenzó a utilizar el streaming como medio de envío. Un canal que le ofrece no solo una capilaridad muy superior de los datos, sino un feedback prácticamente instantáneo, y sobre todo, diferencialmente superior a lo que un estudio tradicional es capaz de obtener. Los datos de taquilla pueden ser interesantes, pero por mucho que los torturemos, no son capaces de ofrecernos el nivel de detalle que pueden brindarnos los que obtenemos en la red, con unos usuarios que votan en tiempo real con los clics de su ratón o su mando a distancia. La idea de Netflix, por mucho que Steven Spielberg pretendiese considerarlos parte de una «liga menor» por utilizar fundamentalmente la televisión frente a la gran pantalla, no es dominar los contenidos televisivos, sino dominar los contenidos. Punto. Se consuman donde se consuman.

La idea de Netflix no es dominar los contenidos televisivos, sino dominar los contenidos. Punto. Se consuman donde se consuman.

El big data, en cualquier caso, no es magia. Según los propios directivos de Nettflix, los datos obtenidos juegan, a la hora de tomar decisiones sobre producción, un papel siempre supeditado al de la dirección artística, y es cuando las oportunidades de fichajes, contratos o desarrollo e ideas relacionadas con la producción de una película o serie han sido decididas desde ese punto de vista con un peso de alrededor del 70%, cuando el análisis de datos entra en juego, un 30% de la decisión generalmente relacionado con el volumen de recursos que se pondrán encima de la mesa. Según Ted Sarandos, «elegir contenido y trabajar con la comunidad creativa es una función muy humana, los datos no te ayudan en nada en ese proceso, te ayudan a evaluar la inversión».

¿Cuántas cosas cambiarían en las compañías si contásemos con sistemas de toma de decisiones basados en una arquitectura analítica de datos adecuada, en vez de basarse en esa tan sobrevalorada «intuición» de los directivos? Al final, la supuesta experiencia que guía esa intuición termina probando que todos los directivos se equivocan en un porcentaje aproximadamente similar, y que algunos, simplemente, tienen suerte y consiguen que sus errores más gruesos coincidan con decisiones que no tenían demasiado impacto. El éxito de Netflix prueba que esto es precisamente así: que si de manera consistente recurrimos al análisis de datos, un mayor porcentaje de nuestras decisiones estarán mejor tomadas, los riesgos que corremos estarán mejor balanceados, y los resultados, simplemente, serán mejores.

Una conclusión así puede llevar a que muchos directivos se retuerzan con rabia en sus sillas y pretendan que, en realidad, el autor no tiene ni maldita idea del conceptos como valor de la experiencia, el papel de la intuición o la importancia de los intangibles en la toma de decisiones. Y curiosamente, no es la única parte de la estrategia de Netflix que produce esa reacción: la otra es la orientación a largo plazo. Para los directivos tradicionales, ver más allá del trimestre que determina, en muchos casos, el importe de sus bonus es algo muy difícil y poco justificable. Viven con la presión del resultado trimestral, con la angustia de no defraudar a los analistas que determinan el valor de su paquete de stock options, y por ello, cuando ven casos como el de Netflix, una compañía que lleva perdiendo cantidades importantes de dinero desde sus orígenes, y un directivo, Reed Hastings, que afirma con orgullo que esas pérdidas continuarán por muchos años, califican rápidamente todo eso como de «estafa piramidal» y lo ponen en el capítulo de «anécdota», de «rareza inexplicable que por alguna razón el mercado tolera, pero con la que no se puede competir», además de vaticinar que «ya caerá por su peso».

Hace unos días, esa «rareza» llamada Netflix ganó a todos los estudios tradicionales y se situó como el líder de la industria. En realidad, lleva ya varios años haciéndolo en múltiples entregas de premios, tendencia únicamente interrumpida ocasionalmente por cuestiones como el canto del cisne de «Juego de Tronos», y confirmando que el modelo, simplemente, es superior al tradicional. Lo mismo podríamos decir de otras empresas que juegan sin dudarlo y de manera exitosa al juego del largo plazo, como Tesla o Amazon, y que posiblemente también escandalicen a esos directivos antes mencionados. Si está entre los que se escandalizan con esos ejemplos, tenga cuidado: es únicamente una prueba de que sus modelos de análisis y decisión están anticuados. Y en algún momento, ese temor se convertirá en evidencia. No diga entonces que no se lo hemos advertido.

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