Netflix sa davvero cosa vogliamo vedere?
Una delle caratteristiche che contraddistingue Netflix dagli altri servizi di streaming è la complessità e l’efficacia del suo algoritmo di raccomandazione. Un sistema sofisticato che propone agli utenti una serie di titoli, autoprodotti o in licenza, in un ordine tutt’altro che casuale. Come dichiarato più volte dalla piattaforma l’obiettivo è quello di impiegare il minor tempo possibile per proporre ad un consumatore il prodotto che sceglierà di visionare. Se le persone riproducessero solo ciò che digitano nella barra di ricerca, ciò sarebbe relativamente facile. Netflix stima però che solo il 20% delle scelte proviene dalla ricerca ed in genere questo avviene quando la piattaforma non è stata in grado di consigliare un titolo adeguato. Il restante 80% proviene da consigli. Numerose ricerche sostengono che il membro medio di Netflix, alle prese con la scelta del contenuto, perde interesse dopo 60-90 secondi o dopo aver esaminato da 10 a 20 titoli, soffermandosi al massimo su 3 contenuti in dettaglio.
Di conseguenza o l’utente trova qualcosa di interessante subito o il rischio che abbandoni il servizio aumenta notevolmente. Essendo il mantenimento dei clienti l’asset principale su cui si basa il profitto di Netflix, attirare l’attenzione in breve tempo con il contenuto giusto diventa fondamentale. Netflix ritiene che potrebbe perdere più di 1 miliardo di dollari ogni anno dagli abbonati che lasciano il servizio se non fosse per il suo motore di raccomandazione personalizzato.
Ovviamente il posizionamento del titolo è importante. L’interfaccia attuale di Netflix è strutturata in righe orizzontali, ogni riga contiene film relativi ad un genere specifico. Più un genere corrisponde a ciò che l’algoritmo ritiene abbia alte possibilità di essere visionato da quell’utente in quel momento più la riga di quel genere si troverà in alto nella schermata iniziale. Allo stesso modo all’interno delle righe i titoli saranno disposti dando la precedenza a quelli che rispettano maggiormente i parametri ritenuti più rilevanti in quel momento dall’algoritmo. Dietro a questo complesso sistema di posizionamento ci sono circa 800 ingegneri che quotidianamente lavorano all’efficientamento di vari algoritmi, supportati da un team di 40 persone che tagga manualmente tutti i contenuti presenti sulla piattaforma. Da una parte, attraverso l’utilizzo di una moltitudine di tag e metadati si individuano parametri di somiglianza tra i prodotti, dall’altra si esamina il comportamento degli utenti: titoli riprodotti, luogo, giorno e orario di navigazione, dispositivo utilizzato, interazioni, ricerche effettuate, comportamento di scorrimento e valutazioni dei contenuti. Questi dati vengono inseriti in diversi algoritmi, ciascuno ottimizzato per uno scopo diverso ma tutti basati sullo stesso presupposto: modelli di visualizzazione e valutazione simili rappresentano gusti degli utenti simili. La tendenza generale è quindi quella di dedurre le preferenze di un determinato utente facendo riferimento al comportamento precedente di utenti con caratteristiche di visualizzazione e valutazione simili.
Attraverso i criteri di valutazione Netflix ha creato un database incentrato sui gusti dei propri utenti che ha portato un enorme vantaggio da quando la piattaforma ha cominciato a produrre contenuti. Nell’aprile 2017, per ottimizzare i criteri di valutazione, Netflix ha lanciato un nuovo sistema. In precedenza, gli utenti valutavano film e programmi TV tramite un giudizio da 1 a 5 stelle. Eseguendo alcuni test, gli analisti della piattaforma hanno scoperto che un criterio di valutazione più semplice come “pollice su e pollice giù” avrebbe ottenuto il doppio dei riscontri da parte degli utenti. Recentemente Netflix ha inserito la possibilità di aggiungere il doppio pollice in su, aggiungendo un ulteriore parametro per ricevere informazioni ancora più dettagliate sulle preferenze degli utenti mantenendo comunque alto il numero dei fruitori inclini ad inserire la loro opinione sul film.
Francesco Silveri