Se você tem um perfil em alguma rede social, principalmente no Instagram, provavelmente notou a enxurrada de compartilhamentos dos usuários do Spotify com as retrospectivas de suas próprias informações no streaming de música. Como já virou tradição, todo fim de ano a plataforma libera a tão aguardada análise feita especialmente para cada usuário, com o ranking de bandas ou cantores, músicas e podcasts mais ouvidos, além de traçar até a personalidade das pessoas de acordo com os seus gostos musicais e comportamentos, entre outras informações.
Mas você já parou para pensar em como os serviços de streaming – que permitem os usuários transmitirem e acessarem conteúdos de qualquer dispositivo ligado à internet – acumulam esse mundo de informações? Como o Spotify, por exemplo, guarda todas as músicas que ouvimos, quantas vezes tocamos? Ou como identifica os gêneros musicais, e como cria playlists temáticas? A resposta é simples: Big Data, Inteligência Artificial e governança de dados!
E eles não são os únicos, a Netflix é outro exemplo de bom uso dos dados para melhorar a experiência dos usuários. Por meio de algoritmos e Machine Learning, o streaming de entretenimento cria listas de recomendações personalizadas – inclusive para cada um dos perfis dentro de uma mesma conta. Isso é feito com base no comportamento dos seus assinantes para identificar os seus interesses e tendências.
A forma como essas duas empresas utilizam os seus dados é um exemplo de como eles são ativos fundamentais para as companhias, e como é possível crescer com uma boa governança de dados. O que vale não só para empresas de tecnologia, como para qualquer empresa, de qualquer setor.
Então, que tal aprender um pouquinho mais das estratégias dos serviços de streaming utilizando a análise de dados?
Como funciona a análise de dados do Spotify
Em seu próprio site, o Spotify explica o quão profundo pode ser o conhecimento dos usuários através da análise dos seus dados:
“Um físico. Um psicólogo social. Uma ex-musicista e atual neurocientista computacional. O que traz pessoas com trajetórias tão diversificadas ao Spotify? Elas estão dedicadas a entender as pessoas através da música, em um projeto de pesquisa que passou a ocupar um lugar central na missão de análise de dados do Spotify. O trabalho delas está baseado na seguinte hipótese: como ouvir música é uma atividade tão emocional, tão universal e — agora, graças ao streaming — tão explorável, ela é capaz de gerar insights mais profundos do que o consumo de outros tipos de conteúdo, como filmes e programas de televisão”.
E é assim, com a análise de dados, que a plataforma entende cada vez mais os seus usuários: através das informações geradas pelo próprio comportamento deles. Esses dados são usados tanto para a tomada de decisões em relação à previsão e análise de negócios, sobre publicidade e insights de artistas, por exemplo, quanto para recomendar músicas e programas aos seus usuários. Uma cultura centrada em dados que faz parte do DNA da empresa.
Assim como na Netflix, o ponto central da análise de dados no Spotify também é a personalização. A plataforma indica os “taste profiles” (ou perfis de gosto), que são mostrados a partir de cada usuário, cruzando informações como as faixas e artistas mais ouvidos, o número de vezes ouvidas, as características das músicas, etc. Somado a isso, o streaming também usa informações de contexto, como a idade daquele usuário, gênero, localização, etc
A retrospectiva é só um dos exemplos de sucesso da plataforma usando a análise de dados. Lançado em 2015, hoje, a maioria de seus usuários aguarda ansiosamente o dia de divulgação de suas retrospectivas. E os recursos visuais – que este ano foram lançados em formato de Stories, como no Instagram – ajudam ainda mais o compartilhamento dessas informações na internet.
Funciona assim: se você utilizou por pelo menos alguns minutos a plataforma no último ano, você tem acesso à sua lista de músicas, artistas e podcasts mais ouvidos. E em 2022 o Spotify ainda trouxe uma novidade: é possível descobrir também Sua Personalidade Sonora e o Seu Dia em Áudio, baseados no seu comportamento dentro da plataforma. Os usuários também podem ver vídeos dos artistas agradecendo a preferência dos fãs. Além disso, o serviço também mostra informações sobre músicas e artistas mais ouvidos no mundo.
Machine Learning é fundamental para o sucesso da Netflix
Personificação também é palavra de ordem para a Netflix. E para isso, precisamos falar de uma ferramenta fundamental: machine learning, usada para análise estatística baseada em Inteligência Artificial.
Essa análise é feita a partir do comportamento dos usuários dentro da plataforma, como quais gêneros de filmes e séries mais assistem, em quais dispositivos, com que frequência, em quais horários, por quanto tempo e até se eles pausam ou não. Além disso, também são analisados os termos nas pesquisas, os trailers assistidos, o que é colocado na lista de preferências, entre outros.
Há ainda a análise de tendências, reunindo as informações pessoais de cada um com a análise de comportamentos semelhantes dos usuários para traçar probabilidades. Os cientistas de dados da Netflix não só trabalham para encontrar padrões e aplicar estatística e modelos de aprendizado de máquina para responder a tomada de decisão de negócios, como também para gerar novos questionamentos e “prever” o futuro.
Tudo isso permite que a plataforma promova aos seus usuários uma experiência customizada e de qualidade com o objetivo de fazer com que eles permaneçam por mais tempo nela.
Leia também o nosso artigo sobre como fazer com que a cultura de dados seja orientada a resultados.
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