Recomendaciones Netflix con un enfoque Global

COMUNICADO OFICIAL.-  Cuando se lanzó Netflix en 130 países adicionales en enero, queríamos que nuestro servicio funcionara bien en todo el mundo y, para eso, tuvimos que solucionar muchos problemas técnicos complejos con un enfoque global.

Por ejemplo, las recomendaciones personalizadas que les ofrecemos a nuestros miembros son una parte primordial de la experiencia de Netflix, ya que ayudan a encontrar algo excelente para ver de manera rápida y fácil. En general, nuestros algoritmos analizan una increíble cantidad de información para generar estas recomendaciones, y hacer que este proceso funcionara globalmente fue un desafío en varios frentes. En esta entrada del blog, mis colegas Yves Raimond y Justin Basilico se sumergen en los desafíos que enfrentamos con nuestra tecnología. Después de un año entero, el esfuerzo de decenas de equipos en toda la empresa y una investigación intensa, desarrollamos e implementamos un sistema global de recomendaciones que beneficiará a los miembros de Netflix en todo el mundo.

A lo largo del recorrido, vimos que las grandes historias trascienden las fronteras y que los espectadores de todo el mundo tienen más en común de lo que creen. Por ejemplo, una manera en que Netflix genera recomendaciones personalizadas para cada miembro implica la identificación de comunidades de otros miembros con preferencias similares en películas y programas de TV, y luego hacer recomendaciones en función de lo que resulta popular en esa comunidad. En lugar de analizar a un público a través de la lente de un solo país y catálogo, el sistema global de recomendaciones de Netflix identifica las comunidades globales más relevantes en función de los gustos y las preferencias personales de una persona, y utiliza esos conocimientos para ofrecer mejores títulos para cada miembro, independientemente del lugar donde viva.

En resumen, recurrir a conocimientos globales permite que nuestras recomendaciones personalizadas sean mejores, porque ahora nuestros miembros se benefician de los espectadores afines sin importar en qué lugar del mundo estén. Si bien esto es útil si un miembro se encuentra en un mercado nuevo o más pequeño, también somos capaces de servir mejor a los miembros de los mercados más grandes y consolidados que tienen gustos muy específicos.

Tomemos como ejemplo el anime. Nuestros datos nos ayudaron a identificar una comunidad de miembros que realmente disfruta el tipo específico de anime ejemplificado por las siguientes recomendaciones:

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Aunque no es sorprendente que el país con la mayor representación en esta comunidad sea Japón, es importante tener en cuenta que menos del 10 % de las personas en esta comunidad están en Japón. ¡El resto proviene de todas partes del mundo! En este caso, agrupar datos de todos los países para esta comunidad realmente nos ayuda a mejorar nuestras recomendaciones para todos los miembros de Netflix en este grupo, sin importar dónde viven.

Otro ejemplo de lo que significa para los miembros de todo el mundo nuestro sistema global de recomendaciones proviene de la comunidad mundial de apasionados por la gastronomía preocupados por la salud, que están muy interesados en aprender acerca de los alimentos y la industria que los rodea. Las recomendaciones a continuación son ejemplos de los tipos de videos que disfruta esta comunidad global:

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El porcentaje de miembros de cada país en esta comunidad es, en realidad, relativamente bajo. Así que, si confiáramos en los datos de un solo país (en especial, uno nuevo con una cantidad pequeña de miembros), como resultado, nuestras recomendaciones personalizadas sufrirían. Al hacer uso de los datos de todo el mundo y de países de todos los tamaños, nuestros algoritmos globales son capaces de aprovechar estos conocimientos para hacer recomendaciones más precisas y robustas para esta comunidad gourmet.

El sistema global de recomendaciones también complementa el trabajo que estamos haciendo para mejorar la localización global, con el objetivo común de ofrecer un servicio más personalizado a los miembros de todo el mundo. Mientras que nuestros esfuerzos de localización se centran en agregar contenido local, idiomas, formas de pago, etc., el sistema global de recomendaciones permite a los miembros beneficiarse por separado de la comunidad global que construimos.

-Carlos Gómez-Uribe, Vice President, Personalization Algorithms