Analítica predictiva para satisfacer al consumidor de contenidos audiovisuales

Según la CNMC (Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia), durante el segundo trimestre de 2021 más de la mitad de los hogares españoles (53,1%) utilizó plataformas de pago para visualizar contenidos. Este dato es especialmente relevante si tenemos en cuenta que la cifra en 2019, solo dos años antes, era de un 37,1%. Las plataformas online de pago están creciendo exponencialmente, cambiando el panorama en el mercado audiovisual. La competencia aumenta progresivamente e incluso las cadenas o grupos tradicionales ya se han unido a la creación de plataformas de pago con contenidos exclusivos.

Ante una mayor oferta, el usuario se vuelve también más exigente, y aparece entonces el reto de satisfacer sus deseos y darle una oferta atractiva para posicionarse por encima de la competencia. Más allá del contenido de calidad, por supuesto fundamental, tecnologías como la analítica predictiva podrán mejorar la experiencia gracias a la personalización.

Personalización avanzada para captar y retener al usuario

La personalización resultará fundamental tanto para captar como para retener usuarios en las diferentes plataformas de contenido audiovisual. Por un lado, será importante en la realización de campañas de Marketing y, por otro, en la fidelización de los usuarios una vez han contratado el servicio. La analítica predictiva puede ayudarnos a ir un paso más allá en cuanto a personalización, gracias al Clustering, la segmentación de usuarios y las recomendaciones automáticas.

Analítica Predictiva para la segmentación de usuarios

Para entenderlo mejor, la analítica predictiva es capaz de generar predicciones (como su propio nombre indica) en base a datos. Aplicado a la segmentación, será capaz a partir de los datos de los usuarios de crear segmentos con características similares. Estableciendo una serie de patrones, podrá predecir su comportamiento y comprender las palancas que deben de utilizarse en las estrategias de Marketing.

Analítica predictiva para la recomendación de contenidos

Por otro lado, la combinación de la analítica predictiva con los modelos de Machine Learning facilitará la creación de modelos de recomendación avanzados. Por ejemplo, si un usuario ha visto cinco series y tenemos otro usuario que ha visto cuatro de estas cinco series y se encuentra en el mismo segmento que el anterior, tendrá sentido que el sistema le recomiende ese quinto contenido. Es decir, que a partir de aquellos contenidos que consume una persona con gustos o comportamientos similares, podrá recibir recomendaciones de contenido que pueda gustarle.

También podrán influir las temáticas, duración, actores, directores, etc., y cómo éstas se adapten a su perfil. Sumando todas las variables, el consumidor recibirá sugerencias y encontrará su contenido favorito al alcance de manera sencilla. Esto es muy importante, ya que por mucho y muy buen contenido que tenga una plataforma, el usuario no lo percibirá cómo tal si no encuentra aquello que se adapta a sus intereses.

De cualquier forma, la personalización puede ir más allá, con elementos que algunas compañías ya están aplicando. Por ejemplo, las carátulas de las películas o series pueden variar según la persona y lo que a esta le resulta normalmente más atractivo. Estos pequeños detalles pueden marcar la diferencia, el éxito o el fracaso, en un entorno de medios en el que la cantidad de contenido es inmensa y la competencia crece día a día.