¿Cómo las plataformas saben lo que querés escuchar?
Las plataformas de streaming utilizan el aprendizaje automático (ML) para incrementar la participación de los clientes, conseguir un mayor éxito y rendimiento para sus producciones y mejorar la experiencia de los usuarios. Para eso usan técnicas como el filtrado colaborativo o las recomendaciones basadas en redes neuronales, para efectuar sugerencias sobre otros contenidos similares a los ya vistos o escuchados que también podrían interesarle a la persona.
Estas plataformas aprovechan los datos del usuario, desde la creación de listas de reproducción hasta el historial de escucha o visualización, y cómo interactúa con la plataforma, para predecir lo que podría querer escuchar o ver a continuación.
Listas personalizadas
En Latinoamérica, Spotify se usa en promedio unos 117 minutos por día y por persona. Con tan alta participación de sus usuarios obtiene una gran cantidad de datos sobre sus gustos y hábitos. Por ejemplo con Spotify Wrapped, cada usuario recibe un resumen anual de lo que más escuchó, entre otras estadísticas, con la posibilidad de compartirlo en redes.
El sistema de recomendaciones de Spotify se organiza en base a modelos matemáticos o algoritmos que proponen música similar a la ya seleccionada por los usuarios, a nivel de géneros, artistas y estilos; y lo mismo hacen con los podcasts.
Spotify tiene una variedad de funciones influenciadas por ML en su plataforma, como “descubrimiento semanal” y “lanzamiento de radar”; también tienen otras listas de reproducción únicas, donde el usuario puede volver a familiarizarse con la música que solía escuchar o continuar reproduciendo la misma.
Recomendaciones personalizadas
Netflix invierte millones para ajustar y configurar su sistema de recomendaciones, y llega incluso a personalizar el arte de las películas de acuerdo con las preferencias de los espectadores.
Los datos recopilados ayudan a definir qué contenidos pueden tener mayores posibilidades de éxito, qué estrategia de marketing y de negocios podría funcionar, qué se podría modificar para mejorar la experiencia del usuario; también detectan tendencias, optimizan las tasas de conversión y personalizan el contenido, etc.
En Digital House puedes seguir las tendencias e innovaciones relacionadas con estas tecnologías emergentes estudiando de manera remota Data Science para aprender los fundamentos del machine learning, trabajar con algoritmos y dominar el proceso de extracción, procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos, con el objetivo de apoyar a las organizaciones que buscan sacar ventaja del aprendizaje automático.