{"id":1098,"date":"2023-01-16T11:57:18","date_gmt":"2023-01-16T14:57:18","guid":{"rendered":"https:\/\/capabilitybuild.tsr.wiv.mybluehost.me\/?p=1098"},"modified":"2026-03-11T13:52:26","modified_gmt":"2026-03-11T16:52:26","slug":"5-pasos-cultura-datos-netflix","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/capabilitybuild.com\/es\/5-pasos-cultura-datos-netflix\/","title":{"rendered":"5 pasos para instalar una cultura Data Driven como la de Netflix y aumentar tus ventas un 23% por a\u00f1o"},"content":{"rendered":"\n\n\n\n\n

Alex trabaja en una de las empresas fintech<\/em> m\u00e1s grandes de Latinoam\u00e9rica. Es tan buen profesional, que est\u00e1 a cargo del lanzamiento de un nuevo feature<\/em> para la plataforma que har\u00e1 un cambio radical en las operaciones de la compa\u00f1\u00eda. Pero lo cierto es que tras largas jornadas de sprint<\/em> y manejo del equipo, Alex necesita aliviar su carga mental.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed que \u00faltimamente cuando llega a casa lo primero que hace es entrar a Netflix, porque sabe que ninguna propuesta lo decepcionar\u00e1: desde M\u00e1s Populares<\/em> pasando por Documentales<\/em> hasta su Lista<\/em>, las recomendaciones son tan exactas y personalizadas que se detiene en todas. El contenido de Netflix siempre lo atrapa, y para bien.<\/p>\n\n\n\n

Sabe que en 20 minutos ya habr\u00e1 relajado su mente, porque siempre encuentra algo que realmente le gusta<\/strong> para ver. Netflix lo hizo: Alex, como usuario, termina su d\u00eda largo con un contenido que le interesa por s\u00f3lo 10 USD mensuales, mientras que Netflix aumenta sus ventas un 23% al a\u00f1o<\/strong>, desde hace ya 10 a\u00f1os. Un verdadero win-win<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo hace Netflix para tener tanto \u00e9xito?<\/h2>\n\n\n\n

Gracias a sus algoritmos, cada una de las decisiones que la compa\u00f1\u00eda toma est\u00e1 basada en un dato exacto sobre sus m\u00e1s de 220 millones de usuarios: de todo el contenido que Alex visualiza, casi el 80% es una recomendaci\u00f3n personalizada para \u00e9l<\/strong>. Y todas las sugerencias que elige cuando llega a casa le agradan tanto \u2026 porque son el resultado de m\u00e1s de cuatro algoritmos entrecruzando sus datos.<\/p>\n\n\n\n

Y seguramente Alex seguir\u00e1 eligiendo esta plataforma, porque resulta que 9 de las 10 series originales m\u00e1s populares del mundo son una producci\u00f3n propia de Netflix<\/strong>. \u00bfCasualidad? En absoluto. Desde los actores principales hasta los temas de cada pel\u00edcula, la duraci\u00f3n de las series y el estilo de las escenograf\u00edas, todo lo que Netflix hace se basa en datos de los televidentes. Este es el nivel de \u00e9xito que una organizaci\u00f3n puede alcanzar si se vuelve Data Driven<\/em><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfPor qu\u00e9 las empresas no manejan datos al nivel de Netflix?<\/h2>\n\n\n\n

Si Netflix lleg\u00f3 a retener al 93% de sus clientes gracias al uso de datos<\/a>, \u00bfpor qu\u00e9 las empresas tardan tanto en usarlos correctamente? La consultora especialista en datos New Vantage Partners<\/a> ha estado registrando el proceso de incorporaci\u00f3n de datos de grandes compa\u00f1\u00edas de EEUU y afirma que desde 2012 hasta 2022 s\u00f3lo el 26.5% de las empresas<\/strong><\/a> que est\u00e1n invirtiendo en una transformaci\u00f3n data driven<\/em> ha conseguido incorporar datos en sus acciones<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Si buscamos una verdadera transformaci\u00f3n organizacional, s\u00f3lo el 19.3% de las compa\u00f1\u00edas investigadas logr\u00f3 establecer una verdadera \u201ccultura Data Driven\u201d<\/a><\/strong>. Adem\u00e1s, aunque el 73.7% de las empresas incorpor\u00f3 especialistas en data de alto rango<\/strong> durante 2022, s\u00f3lo el 40.2% de ellas afirma que este rol tuvo \u00e9xito<\/a><\/strong> en la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Si estas compa\u00f1\u00edas est\u00e1n haciendo grandes inversiones en su transformaci\u00f3n, tienen a los mejores profesionales de su lado e incluso est\u00e1n registrando su progreso en una investigaci\u00f3n anual \u2026 \u00bfpor qu\u00e9 no pueden funcionar como Netflix?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Porque aunque tengan a los mejores Analytic Officers<\/em> y a la mejor tecnolog\u00eda de su lado, sus datos quedar\u00e1n en un registro si no hay una cultura de datos que los lleve a la acci\u00f3n y los use para mejorar<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo es la cultura Data Driven de Netflix?<\/h2>\n\n\n\n

En Netflix, el rol de los datos es tan crucial que el departamento de especialistas en datos no existe: hay roles de data analytics<\/em> en todos los departamentos para que asesoren cada decisi\u00f3n que se toma<\/a>. Incluso los datos deben ser tan accesibles que existe el rol de Visualizadores de Datos<\/a><\/em>: son los encargados de encontrar la mejor manera de representar la data, entenderla y hacerla aplicable para todos.<\/p>\n\n\n\n

Aunque los algoritmos de Netflix y su inteligencia artificial son tecnolog\u00edas de punta, todas las grandes compa\u00f1\u00edas podr\u00edan adquirirlas. Lo que no han podido adquirir hasta ahora es el nivel de alineaci\u00f3n de sus equipos<\/strong>, la comprensi\u00f3n de datos para que cada colaborador tome decisiones aut\u00f3nomas<\/strong> y la adaptaci\u00f3n al cambio<\/strong> que s\u00f3lo tienen quienes ya han visto resultados tan exitosos, que se suben a los nuevos procesos sin dudarlo.<\/p>\n\n\n\n

Por lo menos el problema est\u00e1 identificado: el 90% de las compa\u00f1\u00edas<\/strong> estadounidenses investigadas por New Vantage aseguran que el cambio cultural es lo que les impide obtener ganancias<\/strong>. S\u00f3lo el 8% todav\u00eda cree que el impedimento es tecnol\u00f3gico.<\/p>\n\n\n\n

\"datos\"<\/figure>\n\n\n\n

Cinco pasos para instalar una cultura Data Driven<\/h2>\n\n\n\n

Si no basta con inteligencia artificial ni con grandes especialistas en datos, \u00bfC\u00f3mo hacemos que nuestros equipos inicien un cambio cultural que nos acerque al \u00e9xito de Netflix?<\/p>\n\n\n\n

Con cinco pasos simples de entender, pero sobre todo muy, muy humanos de aplicar:<\/p>\n\n\n\n

1- Empieza con el ejemplo.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Si un l\u00edder empieza por explicar los datos<\/strong> de \u00edndice de abandono del g\u00e9nero Acci\u00f3n en el \u00faltimo a\u00f1o y luego exponer la decisi\u00f3n<\/strong> de reducir las producciones originales de pel\u00edculas de acci\u00f3n durante el pr\u00f3ximo per\u00edodo, los colaboradores que quieran ser tomados seriamente se comunicar\u00e1n con ellos en su mismo lenguaje.<\/p>\n\n\n\n

No olvides que los superiores son quienes tienen el mayor poder para normalizar comportamientos<\/strong> en un grupo humano.<\/p>\n\n\n\n

2- Elige las m\u00e9tricas y los m\u00e9todos con mucho cuidado.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Si el \u00e1rea de contenido de Netflix tuviera que navegar todo el volumen de datos cada vez que quiere tomar una decisi\u00f3n, las posibilidades de error ser\u00edan muchas. En cambio, la compa\u00f1\u00eda facilita su trabajo brind\u00e1ndole las m\u00e9tricas exactas ya definidas para analizar y decidir: el R\u00e1nking Personalizado de Video, el Ranqueador de Tendencias Actuales, el Ranqueador de Continuar Viendo y el Ranqueador de Similitud Video a Video<\/a><\/em> son los algoritmos propios del sector de contenido, cada uno con un modelo de representaci\u00f3n particular para el tipo de decisiones que se precisa tomar.<\/p>\n\n\n\n

3- Usa las anal\u00edticas a favor de tus equipos, no s\u00f3lo de tus clientes.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Netflix no se limita a medir qu\u00e9 extensi\u00f3n de cap\u00edtulos satisface m\u00e1s a sus usuarios, sino tambi\u00e9n qu\u00e9 herramientas les permiten trabajar menos horas a sus equipos y cu\u00e1n creativos resultan luego de una tarde libre. Los datos obtenidos le permiten a la compa\u00f1\u00eda adoptar pol\u00edticas como vacaciones libres y licencias de paternidad a criterio<\/em><\/a>, y les dieron uno de los NPS m\u00e1s altos de la industria tech<\/em><\/a>.<\/p>\n\n\n\n

4- No a\u00edsles a tus especialistas en datos.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Como ya hemos visto, los roles anal\u00edticos de Netflix no est\u00e1n aislados horizontalmente en un departamento del cual los datos no salen: est\u00e1n distribuidos verticalmente entre cada una de las ramas de la empresa<\/em><\/a> y tienen la obligaci\u00f3n de priorizar proyectos.<\/p>\n\n\n\n

La f\u00f3rmula de rigurosidad en los datos sumada al manejo del contexto les da la libertad necesaria para ser l\u00edderes en cada \u00e1rea e influir directamente sobre el destino de los proyectos<\/strong>: elegir el lanzamiento de Stranger Things<\/em> sobre otro lanzamiento, no fue casualidad.<\/p>\n\n\n\n

5- Acompa\u00f1a los datos con historias.<\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los equipos de Netflix necesitan apoyo para crear grandes historias, as\u00ed que los Data Visualizers<\/em> comunican los datos de los usuarios a sus stakeholders con dashboards interactivos e historias tan interesantes como las tramas que planean<\/em><\/a>. Poner en contexto por qu\u00e9 una miniserie tiene m\u00e1s \u00e9xito en el d\u00eda a d\u00eda del usuario que una pel\u00edcula y explicarlo de forma atractiva es tan importante como los datos duros que lo respaldan<\/strong>. Un dato relevante debe ser presentado como tal, y eso aplica a todas las industrias.<\/p>\n\n\n\n

Nuestro \u00faltimo consejo: capacita a tus equipos a tiempo, no cuando<\/strong> el uso de los datos sea tu \u00faltimo volantazo<\/strong>. Ofrecer un entrenamiento cuando la necesidad es urgente s\u00f3lo crea en los equipos la idea de que se les ha cargado un problema que no les compete (sin mencionar que no saben c\u00f3mo resolverlo).<\/p>\n\n\n\n

Y si adem\u00e1s de leer este art\u00edculo dedicaras unos minutos a desglosar los cinco pasos en objetivos SMART<\/em><\/a>, \u00bfcu\u00e1ntos cambios crees que el uso de datos le dar\u00eda a tus clientes y a tu equipo en un a\u00f1o?<\/p>\n\n\n\n

Cambiar seg\u00fan tus ideales es un salto hacia adelante, pero cambiar con una planificaci\u00f3n y un dato certero en tus manos, es una escalera hacia arriba.<\/p>\n\n\n\n

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