IMAGE: Freestocks.orgLas cadenas de televisión de toda Europa intentan alianzas múltiples que combinan todo lo combinable, incluso rivales de toda la vida, con el fin de intentar enfrentarse mediante plataformas online a servicios como Netflix o AmazonPrime. En Francia se llama Salto, en UK es Freeview, en España es LOVEStv, en Alemania aún no tiene ni nombre. En los Estados Unidos, AT&T, la nueva propietaria de HBO tras la adquisición de Time Warner, está intentando desesperadamente hacerla crecerintroducir cambios en el servicio para convertirla en algo más parecido a Netflix, un movimiento muy interesante cuando hace unos seis años, antes de que Netflix comenzase su estrategia de creación de contenido original, Netflix afirmaba que su estrategia era “convertirse en HBO más rápido que HBO pueda convertirse en nosotros“.

Todos esos intentos están destinados al fracaso. Lo dije ya en una frase hace algunos años a cuenta de otro tema, pero que resulta perfectamente aplicable a este: el valor de la innovación no está en evitar que te copien, sino en conseguir que todos te quieran copiar. Y Netflix, sin duda, lo ha conseguido. Todos la quieren copiar, pero copiarla únicamente está al alcance de compañías muy especiales, completamente obsesionadas con la tecnología y el análisis de datos, no de cualquiera, por muchos contenidos o capacidad para producirlos que pueda tener.

Para entender Netflix, me ha parecido fantástico este análisis largo del ex-director de estrategia de Amazon Studios, Matthew Ball, publicado en tres capítulos en los que explica, primero, que la compañía en realidad invierte mucho más en desarrollo de contenidos de lo que muchos creen; segundo, que Netflix es por encima de todo una compañía tecnológica; y tercero, que con sus multimillonarios acuerdos de contenidos, Netflix no está haciendo nada alocado ni rompiendo el techo del mercado, sino jugando a un juego al que nadie más se atreve a jugar. Estos tres artículos largos deberían convertirse en lectura obligada para todo directivo de empresas audiovisuales que aspire a seguir siéndolo dentro de pocos años, aunque lo más posible es que pueda hacer poco más que frustrarse y pensar lo que le gustaría que su compañía fuese y no es – o si tiene las habilidades oportunas, pensar en salir corriendo para intentar ser fichado por Netflix o Amazon.

En efecto, entender Netflix implica entender lo que puedes hacer con una plataforma de alcance tan ilimitado como millones de suscriptores consiga tener en todo el mundo, y sobre todo, con una capacidad analítica que le permite apostar lo justo, arriesgando únicamente lo que los números le dicen que puede arriesgar, y dejando muy poco a la intuición de sus directivos. Cuando Netflix ofrece un acuerdo multimillonario a Shonda RhimesRyan Murphy o a Barack y Michelle Obama, no lo hace porque a algún directivo se le ha ocurrido esa posibilidad y arriesga a que será capaz de producir un contenido multimillonario que compense los costes de producción, sino porque los datos le dicen que un contenido de unas características determinadas va a resultar irresistible para un número determinado de suscriptores. Suscriptores con nombre y apellidos, con dispositivos múltiples con los que acceder a sus contenidos, con hábitos y gustos que la compañía conoce perfectamente y es capaz de anticipar. Netflix no solo sabe cuáles de sus series vas a ver, sino que es incluso capaz de anticipar con qué cadencia vas a verlas, si esperarás semana a semana por cada nuevo episodio o si te pegarás un atracón de binge-watching en un fin de semana sin levantarte del sofá. Es la culminación de la supremacía de un modelo analítico sobre uno tradicional: para saber lo que quieren sus clientes y cuánto están dispuestos a pagar por ello, Netflix no necesita hacerles encuestas, consultar servicios de control de audiencias o ver los comentarios que dejan en Twitter o en su página web – comentarios que, de hecho, está eliminando por considerarlos inútiles: le basta con analizar los datos que ya tiene en su propia casa.

A lo largo de los últimos cinco años, la base de suscriptores de Netflix ha crecido a un ritmo medio del 29%, sus ingresos se han incrementado a una media del 35%, y sus gastos en creación de contenidos se han elevado más aún, con una media del 39%. La compañía pierde más dinero cada año que pasa, y su fundador, Reed Hastings, ha prometido que esas pérdidas se mantendrán durante muchos años. Y sin embargo, la capitalización de la compañía excede los 176,000 millones de dólares y mantiene una marcha impresionantemente ascendente. Si vemos las cuentas de la gran mayoría de las cadenas clásicas de televisión, mucho me temo que responden a esquemas muy diferentes.

Netflix lleva veinte años haciendo lo que hace: antes de la popularización de internet, lo hacía enviando DVDs por correo postal. Después, fue eliminando ese servicio e invirtió en un medio que le permitía acercarse tanto al usuario, que podía prácticamente estar a su lado, viendo todo lo que hacía, en tiempo real: sus gustos, sus hábitos, sus intereses… para ahora, ser capaz de ofrecer a cualquier creador de contenidos la posibilidad de poner esos contenidos directamente ante los ojos de millones de usuarios en todo el mundo, sin intermediarios, sin pasar por una cadena de valor anticuada y unos esquemas geográficos que, en plena era digital, no hacían más que destruir cantidades ingentes de valor. La carrera para convertirse en Netflix no implica alianzas entre rivales históricos, creación de servicios en la web o acuerdos para la producción de contenidos: implica una nueva mentalidad, una fortísima transformación digital y un cambio en la forma de entender el negocio que está completamente fuera del alcance de la gran mayoría de las compañías tradicionales de televisión. Como bien dice Ball, la compañía no quiere ser ni “un líder en vídeo”, ni “el líder en vídeo”: quiere convertirse en la televisión. Entender lo que hace Netflix y, sobre todo, cómo lo hace implicaría un cambio tan grande para los directivos de las televisiones del siglo pasado, para esos que aún creen que el negocio consiste en martirizar a sus usuarios con cuantos más anuncios sea posible antes de que pierdan la paciencia y se vayan a otro sitio, que tendrían que pasar por un trasplante de cerebro para conseguirlo.

 

IMAGE: Joshjdss (CC BY)

Amazon adquiere en exclusiva un paquete de derechos de retransmisión exclusiva de partidos de la Premier League británica, arrebatándoselos a compañías tradicionales de televisión como Sky o empresas de telecomunicaciones con oferta audiovisual como BT, que llevaban varios años reteniéndolos. El paquete incluye veinte partidos durante tres años, será emitido para los suscriptores de Amazon Prime en el Reino Unido, y es fruto de una estrategia diseñada por el CEO de la Premier League, Richard Scudamore, para atraer a nuevos competidores a la subasta de sus contenidos, enfocándose particularmente en compañías tecnológicas.

La subasta confirma mis predicciones de que, en muy poco tiempo, los derechos de las grandes competiciones deportivas y los eventos en directo ya no estarían en manos de cadenas de televisión tradicionales, sino de lo que hoy conocemos como compañías tecnológicas, dispuestas a pagar más en función de expectativas de monetización superiores. Las inversiones de compañías como Google, Netflix y otras compañías tecnológicas para impulsar el vídeo en 8K no reflejaban otra cosa más que el interés por competir en la oferta audiovisual con las compañías tradicionales, una batalla que en muchos sentidos están ganando ya a la luz de la evolución de la competencia entre la televisión tradicional, pautada y con pausas publicitarias, y las ofertas procedentes de Netflix, YouTube, Amazon y compañía con servicios de suscripción, con calidad elevada y adaptativa a las condiciones de ancho de banda, sin interrupciones, y sin una programación marcada. 

La televisión tradicional únicamente mantiene su atractivo entre los mayores de 65 años. El resto del abanico sociodemográfico se caracteriza ya por consumir sus contenidos de otra manera, con otras mecánicas y otras pautas alejadas del tradicional modelo de interrupción. La idea de ver la televisión cuando un ejecutivo de programación decide emitir el contenido que queremos ver y con cortes publicitarios que no queremos ver resulta cada día menos atractiva. En esta evolución, únicamente parecían estar quedándose relativamente al margen contenidos como los boletines de noticias y los eventos en directo, como las competiciones deportivas. Amazon, embarcado en una fortísima estrategia de crecimiento para posicionar su oferta de contenidos audiovisuales, ha retransmitido ya competiciones como el US Open y varios eventos del ATP World Tour de tenis, así como varios partidos de la NFL. Por lo general, la estrategia de la compañía es hacerse con los derechos a nivel mundial, algo que no ha sido posible en el caso de una Premier League que cuenta con muy lucrativos acuerdos por país, pero que muy posiblemente cambiará en el futuro. 

Esto solo es el principio, una cuestión de tiempo y de lógica. Pronto, veremos acuerdos similares en la mayoría de los contenidos capaces de garantizar un nivel de interés razonable entre la base de suscriptores de estas compañías, acuerdos para territorios en los que los propietarios de los derechos no conseguían un contrato que considerasen interesante, o macrosubastas a precios previsiblemente mareantes, inaccesibles para competidores locales, para hacerse con contenidos ya probados o susceptibles de generar interés a nivel mundial. Para los canales tradicionales, la rentabilidad de este tipo de contratos está cada vez más en entredicho, y la caída progresiva de sus audiencias, hartas de su fórmula de financiación a base de publicidad de interrupción, no hace más que acentuar ese problema. Frente a eso, una Amazon que busca incrementar la propuesta de valor de su Amazon Prime, pero que en realidad, se financia solo: no solo muestra un fuerte crecimiento, sino que lo hace en hogares de ingresos elevados y menos sensibles al precio, y además, se acompaña con un incremento muy fuerte (casi el doble) del consumo medio por hogar. Con usuarios así, lo menos que puedes intentar darles es acceso a una buena oferta de contenidos. 

¿Imaginamos una Champions League, un Torneo de las Seis Naciones o una Final Four de la EuroLeague, por poner algún ejemplo, siendo emitidos no por un canal tradicional o de pago, sino por una compañía tecnológica, como un Amazon, un Netflix o un YouTube? Pues vayamos empezando a imaginarlo…

 

IMAGE: Freestocks - CC0 licenseVarios artículos inciden en la enorme inquietud que ha generado en los estudios de Hollywood, entre las productoras de cine y televisión y, en general, entre los actores tradicionales de la industria la reciente oleada de acuerdos multimillonarios de Netflix con estrellas como Shonda Rhymes, Ryan Murphy o el matrimonio Obama para la producción de contenidos y su explotación a través de la plataforma. Frente al dinamismo de Netflix, la industria tradicional de los contenidos se encuentra atrapada por un mecanismo de producción anquilosado, que depende enormemente de las secuelas, precuelas y remakes de producciones que anteriormente demostraron algo de éxito, y en la que los ingresos o la popularidad que genera cada producción depende aparentemente de factores casi aleatorios o desconocidos.

La gran realidad del momento es que Netflix, alimentado por una corriente incesante de éxitos mundiales y con una entrada constante de dinero fresco procedente de las cuotas de sus ciento veinticinco millones de suscriptores, puede comprar absolutamente cualquier cosa y atraer a quien buenamente considere interesante atraer. La valoración de la compañía ha crecido más de un 70% desde el pasado enero, y de hecho, ha superado a Disney como compañía de medios más valiosa del mercado. La valoración actual de Netflix, 164,000 millones de dólares, contrasta con los 152,000 de Disney, con algunas diferencias fundamentales: la primera tiene en plantilla algo menos de cinco mil empleados frente a los casi doscientos mil de la segunda, y además, parece haber encontrado el secreto del éxito permanente para la inmensa mayoría de sus producciones.

En octubre de 2015, justo antes de la entrada de Netflix en el mercado español, escribí un position paper con las expectativas que dicha entrada podía generar, y apunté a “un primer año de toma de posiciones moderado, seguido de una expansión intensa y de un crecimiento progresivo a medida que incrementa su oferta gracias a la recuperación de los contratos de sus series más conocidas y al desarrollo de su oferta de producción propia”. A la luz de los datos, mi optimismo inicial se ha visto incluso superado por los resultados, y ello se debe, fundamentalmente, al hecho de introducir en el análisis un factor fundamental: la supremacía de los modelos basados en la analítica de datos.

Para el viejo Hollywood y para las productoras de contenidos tradicionales, el éxito es una variable escurridiza y difícil de entender. El mix entre temática, estilo, argumento, estrellas, directores y demás factores que afectan a la aceptación del producto en el mercado ha sido analizado durante décadas sin resultados demasiado concluyentes, o que simplemente afirman que “a más, mejor”: fuera de la obviedad de que acumular talento y argumentos o temáticas probadas en una producción supone un éxito, poco más se sabe, y los éxitos ocasionales inesperados en producciones de bajo presupuesto o que generan sorpresa se tratan como eso, como excepciones derivadas de algún tipo de capricho de los mercados. A lo largo de muchas décadas de historia, la industria de los contenidos no ha sabido hacer mucho más que eso, y la predicción del éxito es cosa de algunos cotizados expertos trabajando con metodologías parecidas a la alquimia.

Frente a eso, llega Netflix y aplica algo mejor: la analítica. Cada usuario de Netflix deja en la compañía no solo sus sustanciosas cuotas mensuales, sino también algo mucho más valioso: una gran cantidad de información detallada sobre sus gustos, sus hábitos y sus intereses. Con todos esos datos, Netflix es capaz de elaborar un cuidadoso análisis que permite no solo elaborar un algoritmo de recomendación en el que los usuarios confían porque tiende a acertar de manera muy habitual, sino además, toda una maquinaria de predicción de la demanda. Cuando Netflix cierra un acuerdo con Shonda Rhymes, Ryan Murphy o el matrimonio Obama no lo hace siguiendo algún tipo de inspiración, sexto sentido o instinto: lo hace siguiendo un modelo de datos que le dice que esa combinación de talento junto con una serie de argumentos esperables en función de su trayectoria y sobre los que Netflix podría, además, influir, tiene un porcentaje determinado de probabilidad de éxito. De hecho, no solo sabe qué probabilidad de éxito tiene, sino prácticamente quienes de sus clientes van a ver esa producción, y hasta con qué cadencia. Una capacidad de análisis que la industria tradicional, a pesar de los avances que ha supuesto la actividad de compañías como Rentrak (desde 2016, parte de ComScore) que intentan aproximarse a esas metodologías, se limita habitualmente a trabajar con datos agregados de distintas plataformas y con un nivel de información sociodemográfica mucho más básico.

La industria de los contenidos está siendo sometida a un tratamiento que vamos a ver en todas las demás: para ser exitosos, los modelos de negocio en la actualidad deben ser capaces de apalancarse en una generación de datos lo más detallada posible – y además, como bien sabemos en pleno momento de la entrada en vigor de GDPR, percibidos como razonablemente respetuosos con la privacidad – que sean capaces de alimentar modelos de datos sofisticados, algoritmos de machine learning adecuadamente entrenados que permitan entender el negocio: predicciones, expectativas, excepciones y todo tipo de información que permita gestionar de una manera cada vez más cuantitativa, más exacta, más científica. Las series de Netflix no están ahí porque un productor haya tenido una inspiración divina o un momento de lucidez, sino porque un modelo de datos afirma que van a funcionar. Netflix, en ese sentido, es claramente un modelo analítico del siglo XXI frente a los modelos trasnochados y basados en la intuición de las productoras de contenidos del siglo XX. Y en consecuencia, llegan unos resultados sostenidos a lo largo del tiempo que, para quien entienda el poder de la analítica, de los algoritmos y del machine learning… tienen poco de sorprendentes.

 

IMAGE: Freestocks - CC0 licenseVarios artículos inciden en la enorme inquietud que ha generado en los estudios de Hollywood, entre las productoras de cine y televisión y, en general, entre los actores tradicionales de la industria la reciente oleada de acuerdos multimillonarios de Netflix con estrellas como Shonda Rhymes, Ryan Murphy o el matrimonio Obama para la producción de contenidos y su explotación a través de la plataforma. Frente al dinamismo de Netflix, la industria tradicional de los contenidos se encuentra atrapada por un mecanismo de producción anquilosado, que depende enormemente de las secuelas, precuelas y remakes de producciones que anteriormente demostraron algo de éxito, y en la que los ingresos o la popularidad que genera cada producción depende aparentemente de factores casi aleatorios o desconocidos.

La gran realidad del momento es que Netflix, alimentado por una corriente incesante de éxitos mundiales y con una entrada constante de dinero fresco procedente de las cuotas de sus ciento veinticinco millones de suscriptores, puede comprar absolutamente cualquier cosa y atraer a quien buenamente considere interesante atraer. La valoración de la compañía ha crecido más de un 70% desde el pasado enero, y de hecho, ha superado a Disney como compañía de medios más valiosa del mercado. La valoración actual de Netflix, 164,000 millones de dólares, contrasta con los 152,000 de Disney, con algunas diferencias fundamentales: la primera tiene en plantilla algo menos de cinco mil empleados frente a los casi doscientos mil de la segunda, y además, parece haber encontrado el secreto del éxito permanente para la inmensa mayoría de sus producciones.

En octubre de 2015, justo antes de la entrada de Netflix en el mercado español, escribí un position paper con las expectativas que dicha entrada podía generar, y apunté a “un primer año de toma de posiciones moderado, seguido de una expansión intensa y de un crecimiento progresivo a medida que incrementa su oferta gracias a la recuperación de los contratos de sus series más conocidas y al desarrollo de su oferta de producción propia”. A la luz de los datos, mi optimismo inicial se ha visto incluso superado por los resultados, y ello se debe, fundamentalmente, al hecho de introducir en el análisis un factor fundamental: la supremacía de los modelos basados en la analítica de datos.

Para el viejo Hollywood y para las productoras de contenidos tradicionales, el éxito es una variable escurridiza y difícil de entender. El mix entre temática, estilo, argumento, estrellas, directores y demás factores que afectan a la aceptación del producto en el mercado ha sido analizado durante décadas sin resultados demasiado concluyentes, o que simplemente afirman que “a más, mejor”: fuera de la obviedad de que acumular talento y argumentos o temáticas probadas en una producción supone un éxito, poco más se sabe, y los éxitos ocasionales inesperados en producciones de bajo presupuesto o que generan sorpresa se tratan como eso, como excepciones derivadas de algún tipo de capricho de los mercados. A lo largo de muchas décadas de historia, la industria de los contenidos no ha sabido hacer mucho más que eso, y la predicción del éxito es cosa de algunos cotizados expertos trabajando con metodologías parecidas a la alquimia.

Frente a eso, llega Netflix y aplica algo mejor: la analítica. Cada usuario de Netflix deja en la compañía no solo sus sustanciosas cuotas mensuales, sino también algo mucho más valioso: una gran cantidad de información detallada sobre sus gustos, sus hábitos y sus intereses. Con todos esos datos, Netflix es capaz de elaborar un cuidadoso análisis que permite no solo elaborar un algoritmo de recomendación en el que los usuarios confían porque tiende a acertar de manera muy habitual, sino además, toda una maquinaria de predicción de la demanda. Cuando Netflix cierra un acuerdo con Shonda Rhymes, Ryan Murphy o el matrimonio Obama no lo hace siguiendo algún tipo de inspiración, sexto sentido o instinto: lo hace siguiendo un modelo de datos que le dice que esa combinación de talento junto con una serie de argumentos esperables en función de su trayectoria y sobre los que Netflix podría, además, influir, tiene un porcentaje determinado de probabilidad de éxito. De hecho, no solo sabe qué probabilidad de éxito tiene, sino prácticamente quienes de sus clientes van a ver esa producción, y hasta con qué cadencia. Una capacidad de análisis que la industria tradicional, a pesar de los avances que ha supuesto la actividad de compañías como Rentrak (desde 2016, parte de ComScore) que intentan aproximarse a esas metodologías, se limita habitualmente a trabajar con datos agregados de distintas plataformas y con un nivel de información sociodemográfica mucho más básico.

La industria de los contenidos está siendo sometida a un tratamiento que vamos a ver en todas las demás: para ser exitosos, los modelos de negocio en la actualidad deben ser capaces de apalancarse en una generación de datos lo más detallada posible – y además, como bien sabemos en pleno momento de la entrada en vigor de GDPR, percibidos como razonablemente respetuosos con la privacidad – que sean capaces de alimentar modelos de datos sofisticados, algoritmos de machine learning adecuadamente entrenados que permitan entender el negocio: predicciones, expectativas, excepciones y todo tipo de información que permita gestionar de una manera cada vez más cuantitativa, más exacta, más científica. Las series de Netflix no están ahí porque un productor haya tenido una inspiración divina o un momento de lucidez, sino porque un modelo de datos afirma que van a funcionar. Netflix, en ese sentido, es claramente un modelo analítico del siglo XXI frente a los modelos trasnochados y basados en la intuición de las productoras de contenidos del siglo XX. Y en consecuencia, llegan unos resultados sostenidos a lo largo del tiempo que, para quien entienda el poder de la analítica, de los algoritmos y del machine learning… tienen poco de sorprendentes.

 

IMAGE: Freestocks - CC0 licenseVarios artículos inciden en la enorme inquietud que ha generado en los estudios de Hollywood, entre las productoras de cine y televisión y, en general, entre los actores tradicionales de la industria la reciente oleada de acuerdos multimillonarios de Netflix con estrellas como Shonda Rhymes, Ryan Murphy o el matrimonio Obama para la producción de contenidos y su explotación a través de la plataforma. Frente al dinamismo de Netflix, la industria tradicional de los contenidos se encuentra atrapada por un mecanismo de producción anquilosado, que depende enormemente de las secuelas, precuelas y remakes de producciones que anteriormente demostraron algo de éxito, y en la que los ingresos o la popularidad que genera cada producción depende aparentemente de factores casi aleatorios o desconocidos.

La gran realidad del momento es que Netflix, alimentado por una corriente incesante de éxitos mundiales y con una entrada constante de dinero fresco procedente de las cuotas de sus ciento veinticinco millones de suscriptores, puede comprar absolutamente cualquier cosa y atraer a quien buenamente considere interesante atraer. La valoración de la compañía ha crecido más de un 70% desde el pasado enero, y de hecho, ha superado a Disney como compañía de medios más valiosa del mercado. La valoración actual de Netflix, 164,000 millones de dólares, contrasta con los 152,000 de Disney, con algunas diferencias fundamentales: la primera tiene en plantilla algo menos de cinco mil empleados frente a los casi doscientos mil de la segunda, y además, parece haber encontrado el secreto del éxito permanente para la inmensa mayoría de sus producciones.

En octubre de 2015, justo antes de la entrada de Netflix en el mercado español, escribí un position paper con las expectativas que dicha entrada podía generar, y apunté a “un primer año de toma de posiciones moderado, seguido de una expansión intensa y de un crecimiento progresivo a medida que incrementa su oferta gracias a la recuperación de los contratos de sus series más conocidas y al desarrollo de su oferta de producción propia”. A la luz de los datos, mi optimismo inicial se ha visto incluso superado por los resultados, y ello se debe, fundamentalmente, al hecho de introducir en el análisis un factor fundamental: la supremacía de los modelos basados en la analítica de datos.

Para el viejo Hollywood y para las productoras de contenidos tradicionales, el éxito es una variable escurridiza y difícil de entender. El mix entre temática, estilo, argumento, estrellas, directores y demás factores que afectan a la aceptación del producto en el mercado ha sido analizado durante décadas sin resultados demasiado concluyentes, o que simplemente afirman que “a más, mejor”: fuera de la obviedad de que acumular talento y argumentos o temáticas probadas en una producción supone un éxito, poco más se sabe, y los éxitos ocasionales inesperados en producciones de bajo presupuesto o que generan sorpresa se tratan como eso, como excepciones derivadas de algún tipo de capricho de los mercados. A lo largo de muchas décadas de historia, la industria de los contenidos no ha sabido hacer mucho más que eso, y la predicción del éxito es cosa de algunos cotizados expertos trabajando con metodologías parecidas a la alquimia.

Frente a eso, llega Netflix y aplica algo mejor: la analítica. Cada usuario de Netflix deja en la compañía no solo sus sustanciosas cuotas mensuales, sino también algo mucho más valioso: una gran cantidad de información detallada sobre sus gustos, sus hábitos y sus intereses. Con todos esos datos, Netflix es capaz de elaborar un cuidadoso análisis que permite no solo elaborar un algoritmo de recomendación en el que los usuarios confían porque tiende a acertar de manera muy habitual, sino además, toda una maquinaria de predicción de la demanda. Cuando Netflix cierra un acuerdo con Shonda Rhymes, Ryan Murphy o el matrimonio Obama no lo hace siguiendo algún tipo de inspiración, sexto sentido o instinto: lo hace siguiendo un modelo de datos que le dice que esa combinación de talento junto con una serie de argumentos esperables en función de su trayectoria y sobre los que Netflix podría, además, influir, tiene un porcentaje determinado de probabilidad de éxito. De hecho, no solo sabe qué probabilidad de éxito tiene, sino prácticamente quienes de sus clientes van a ver esa producción, y hasta con qué cadencia. Una capacidad de análisis que la industria tradicional, a pesar de los avances que ha supuesto la actividad de compañías como Rentrak (desde 2016, parte de ComScore) que intentan aproximarse a esas metodologías, se limita habitualmente a trabajar con datos agregados de distintas plataformas y con un nivel de información sociodemográfica mucho más básico.

La industria de los contenidos está siendo sometida a un tratamiento que vamos a ver en todas las demás: para ser exitosos, los modelos de negocio en la actualidad deben ser capaces de apalancarse en una generación de datos lo más detallada posible – y además, como bien sabemos en pleno momento de la entrada en vigor de GDPR, percibidos como razonablemente respetuosos con la privacidad – que sean capaces de alimentar modelos de datos sofisticados, algoritmos de machine learning adecuadamente entrenados que permitan entender el negocio: predicciones, expectativas, excepciones y todo tipo de información que permita gestionar de una manera cada vez más cuantitativa, más exacta, más científica. Las series de Netflix no están ahí porque un productor haya tenido una inspiración divina o un momento de lucidez, sino porque un modelo de datos afirma que van a funcionar. Netflix, en ese sentido, es claramente un modelo analítico del siglo XXI frente a los modelos trasnochados y basados en la intuición de las productoras de contenidos del siglo XX. Y en consecuencia, llegan unos resultados sostenidos a lo largo del tiempo que, para quien entienda el poder de la analítica, de los algoritmos y del machine learning… tienen poco de sorprendentes.