Por Willard Manrique, CEO del Grupo Crosland y especialista en Dirección Comercial por el PAD
Durante años, el negocio del streaming se interpretó desde una lógica relativamente simple: la mejor plataforma es la que tiene mejores películas, series más comentadas o estrenos más atractivos. Pero esa lectura hoy parece reduccionista. En un mercado saturado de opciones, el valor ya no estaría solo en tener un catálogo amplio o contenidos potentes, sino también en la capacidad de hacer que estos aparezcan frente al usuario correcto, en el momento adecuado y con la presentación adecuada.
Este es uno de los hallazgos más interesantes del análisis “The Value of Personalized Recommendations: Evidence from Netflix”, publicado por la Kellogg School of Management de la Universidad Northwestern. El estudio plantea una pregunta clave para entender la economía del streaming: cuánto del consumo responde al atractivo propio de una película o serie, y cuánto al empuje del sistema de recomendaciones. Lo que sugiere esta investigación es que el desempeño de un contenido no dependería únicamente de su fortaleza intrínseca, sino también de cómo circula dentro de la plataforma.
Eso permitiría mirar el caso de Netflix desde otro ángulo. La plataforma no opera exactamente como una vitrina neutra donde el usuario entra, revisa y decide libremente entre miles de opciones. Más bien, organiza la experiencia: prioriza títulos, personaliza filas, adapta portadas y sugiere contenidos en función del historial, las preferencias y el momento de consumo de cada usuario. Desde hace años, la propia compañía ha explicado -en su blog tecnológico- que uno de los objetivos centrales de su sistema es poner los títulos correctos -de series, películas y/o documentales- frente a sus miembros en el momento correcto, lo que da cuenta de que la personalización ocupa un lugar importante dentro del producto.
Por eso, la discusión entre contenido y algoritmo podría ser menos una disyuntiva y más una relación de complementariedad. El contenido sigue siendo indispensable, pero el algoritmo parecería influir en cómo se descubre, se prueba y se sostiene en el tiempo. En un entorno donde la abundancia de oferta convive con la escasez de atención, reducir fricción y facilitar descubrimiento se vuelve, al menos, tan relevante como producir o adquirir buenos títulos. No se trata solo de tener algo que ver, sino de aumentar las probabilidades de que el usuario lo encuentre antes de abandonar la plataforma o volver a lo ya conocido. Esa lógica también aparece en “Netflix: Your Data, Your Show, Your Experience”, un artículo publicado en la plataforma Digital Initiative de Harvard Business School, que explica cómo los datos y la personalización inciden en la experiencia de consumo dentro de Netflix.
En la plataforma, los grandes éxitos no requerirían demasiado impulso adicional, y los títulos muy marginales difícilmente ampliarían su alcance más allá de audiencias específicas. Donde el sistema parecería aportar más valor es en la zona media: contenidos con nichos claros y potencial de consumo, pero sin suficiente fuerza para imponerse solos. Es allí donde la recomendación ayudaría a conectar mejor la oferta con la demanda y a aprovechar mejor la profundidad del catálogo.
Las marcas, considerando “economía de la atención”, tenemos que entender que crear valor podría no ser suficiente si no existe también una lógica que lo vuelva visible. Netflix parecería saber que, cuando la oferta se multiplica, recomendar bien deja de ser solo una función de apoyo y empieza a tener un peso estratégico. En ese escenario, el algoritmo no reemplaza al contenido, pero sí parecería influir en su capacidad de circulación, descubrimiento y permanencia.
