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Home SOCIEDAD

Cuál es la estrategia de Netflix para recomendar series y películas

05/09/2018
in SOCIEDAD
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Daniel Yankelevich, director de aceleración digital de negocios en Practia Global, brindó una charla sobre Netflix, inteligencia artificial y segmentación en el marco del IAB Now 2018, el evento donde expertos de marketing y publicidad exponen distintas temáticas del sector.

"Atrás de la tecnología hay un montón de gente resolviendo cosas pequeñitas y todos ellos resuelven grandes problemas. De eso se trata el crowdsourcing", explicó Yankelevich.

De esta manera, según contó el director de Practia Global, Netflix quiso mejorar su algoritmo de recomendación como premisa inicial para mejorar su plataforma.

Netflix propuso una forma nueva de seleccionar algoritmos: el modelo interleaving. Con este formato se entrelazan dos posibles listas de recomendaciones de tal manera que aparezcan juntas y, a partir de la selección, se mejorarán las recomendaciones.

Este trabajo conlleva juntar datos, desarrollo de nuevos modelos de trabajo (como el interleaving o el A-B testing), para luego poner a funcionar el mejor modelo. El nuevo desafío es acortar los tiempos de evaluación.

"No hay segmentación, sino personalización. Para eso se necesitan algoritmos que puedan resolverlo. Netflix está ahora en el negocio de las recomendaciones. Conocer sobre los gustos y las preferencias de los usuarios y ese negocio va más allá de las películas y puede ampliarse", dijo Yankelevich.

"Tenemos todavía que mirar adentro de la caja negra. Los consumidores argentinos no se comportan igual que en otros países y no es lo mismo trabajar con cualquier red y cualquier algoritmo. Hay que hacerse preguntas desde el negocio y no de la técnica", avanzó.

Esto va a implicar que, durante un tiempo, la publicidad y la tecnología deben trabajar juntos y se profundizará aún más y para eso, ademas, "necesitamos desarrollar un lenguaje común", concluyó.

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