Si te gustan las series de Netflix... pues es porque Netflix ya sabía que te iban a gustar
A pesar de todo esto, cuando salió el primer adelanto de la serie, tuvo una enorme repercusión en internet y se convirtió en una de las series más esperadas por muchos.
¿Cómo logró esto una desconocida serie alemana?
Es que Dark luce como una pequeña variación de Stranger Things, la serie más exitosa de Netflix y su fenómeno más significativo en la cultura popular.
El adelanto de Dark, independientemente del desarrollo de la serie después, sugiere misterios sobrenaturales, niños (o adolescentes), desapariciones, bosques, bicicletas, una oscura mitología de fondo, una pequeña comunidad conmocionada y amenazada, posibles experimentos secretos gubernamentales, incluso un walkman que sitúa parte de la trama en los 80.
En definitiva, una serie que parece diseñada y calculada especialmente para replicar el éxito de Stranger Things, que la toma como modelo y reproduce en su avance sus rasgos más característicos.
Una serie hecha a medida, digamos.
Tal vez parece así porque en realidad es exactamente lo que es.
Los datos de Netflix
Netflix comenzó con su servicio de streaming en 2007 (hasta entonces se ocupaba del alquiler y la venta de DVD y Blu-ray en formato físico y entregado a través del correo), iniciando este modelo de suscripción mensual a cambio de disponer de contenido online, una especie de videoclub 2.0.
A partir de entonces, la compañía comenzó a recabar datos sobre el comportamiento y los hábitos de consumo de sus usuarios, al mismo tiempo que intentaba implementar mejoras en su algoritmo de recomendación, basado en estos datos y en el puntaje que los usuarios otorgaban a las series y películas (con el mecanismo de las cinco estrellas, ahora cambiado a «me gusta/ no me gusta»).
En otras palabras, la compañía comenzó a acumular millones de datos y a consolidar un sistema de lo que se conoce como «big data», es decir, la interpretación y utilización estadística de esa enorme cantidad de información.
El modelo de suscripción, o de video bajo demanda, también resultó un verdadero éxito.
En enero de 2013 Netflix casi había alcanzado los 30 millones de suscriptores, y su servicio se había expandido internacionalmente, hasta llegar a Canadá, a toda América Latina y el Caribe, y a gran parte de Europa, incluyendo el Reino Unido y los países escandinavos.
Es decir que el big data era cada vez más jugoso y significativo.
¿Qué datos tenía Netflix?
30 millones de usuarios viendo series y películas y puntuándolas de acuerdo a cuánto les gustó (o no), permiten obtener diversas conclusiones.
Netflix comenzó a analizar datos como:
- ¿En qué momento del día ven los usuarios una serie o película?
- ¿Dónde la ven?
- ¿En qué dispositivo?
- ¿Cambia el tipo de contenido de acuerdo al dispositivo en el que reproducen la serie o película?
- ¿En qué parte suelen poner pausa?
- ¿Vuelven a mirar ciertas partes de la serie o película?
- ¿Se saltan los créditos?
- ¿Qué buscan específicamente y cómo se relaciona con lo que han visto?
- ¿Qué contenidos son los que puntúan mejor?
Al analizar todo esto, Netflix podía llegar a diferentes conclusiones e interpretaciones, y tomar decisiones sobre sus contenidos futuros basadas en ellas.
El caso House of Cards
House of Cards fue la primera serie original de Netflix, la que revolucionó la industria.
Fue la primera serie exclusivamente web que contaba con talentos de primer nivel hollywoodense y con un presupuesto acorde, una competencia directa a las grandes producciones de canales de cable premium como HBO.
Fue la primera serie web en ser nominada a los Premios Emmy (y luego en ganarlos), logrando así el reconocimiento oficial de la industria.
Pero además de todo esto House of Cards se originó de un modo radicalmente diferente al que lo hacían siempre las series tradicionales.
Netflix se basó en su big data.
Analizando los datos, notaron que los usuarios que habían puntuado muy bien la miniserie británica de BBC House of Cards, eran o bien fanáticos de las películas protagonizadas por Kevin Spacey o bien les gustaban mucho las películas dirigidas por David Fincher.
Al hacer un diagrama de venn, resultaba que la intersección de los conjuntos a) usuarios que vieron y puntuaron favorablemente la miniserie House of Cards, b) usuarios que disfrutan de las películas de Kevin Spacey, y c) usuarios que suelen ver (completas) películas de David Fincher, daba un número razonablemente alto.
Así que decidieron hacer una adaptación americana de House of Cards, protagonizada por Kevin Spacey y producida y dirigida por David Fincher, con la certeza de que tendría una gran audiencia entre sus suscriptores.
Ya no era necesario hacer un piloto y ver cómo resultaba y si captaba a la audiencia. Se podía predecir que esa audiencia estaría allí por el contenido y los nombres involucrados.
Pero esto no fue todo. Los datos también se utilizaron para promocionar la serie y así incrementar su potencial audiencia.
Se hicieron 10 tráilers diferentes de House of Cards, apuntados a diferentes porciones de la audiencia (una estrategia similar aunque éticamente más discutible fue empleada por una compañía durante campañas electorales políticas).
Un adelanto, por ejemplo, tenía mucho protagonismo de Robin Wright y de su personaje Claire Underwood, entre otros personajes femeninos, y estaba orientado a suscriptoras mujeres que solían mirar dramas centrados en personajes femeninos (digamos The Good Wife, o Scandal). Otro hacía énfasis en la dirección de David Fincher, y estaba apuntado a varones jóvenes cinéfilos, aficionados al trabajo del director.
Así, los usuarios podían verse inclinados a ver House of Cards aún sin ser fans de Kevin Spacey o de los dramas políticos en particular.
El big data, y esta es una de las razones por las que resulta tan eficaz y también muy polémico, sobre todo en su uso político, permite generalmente un grado muy alto de segmentación o individualización del público.
Netflix cuenta con muchas herramientas —los datos que ingresas al crear una cuenta, el país en el que te encuentras, el historial de consumo, cuándo y dónde consumes contenido, qué clase de contenido sueles disfrutar más— para individualizar e identificar a cada usuario, y asignarle una conducta de consumo y unos intereses específicos de manera extremadamente acertada.
Netflix te conoce tal vez tanto o más de lo que tú mismo te conoces. Sabe de tus gustos más que tu pareja.
No todos son éxitos
Probablemente Netflix, después del contundente éxito de House of Cards, sintió que había descubierto una fórmula implacable e inexpugnable para crear sus series originales, y un método mucho más eficaz (y económico) que el de los canales de TV tradicionales, que seguían con la necesidad de testear una nueva serie o nuevas ideas produciendo un costoso piloto.
Pero conocer los intereses de la audiencia con un alto grado de efectividad no garantiza que una nueva serie sea necesariamente buena o interesante.
Después de House of Cards, Netflix interpretó que entre sus suscriptores había una buena cantidad de fanáticos de las películas de horror, y sobre todo de algunas obras y algunos creadores de culto dentro del género, como Eli Roth, director de Cabin Fever y Hostel.
Así que su segunda serie original fue Hemlock Grove, un drama de horror sobrenatural producido por Eli Roth, que inicialmente tuvo cierto éxito entre sus suscriptores, tal vez simplemente por haber despertado la curiosidad de muchos (según Netflix, cuyos números de audiencia no son públicos y sólo difunde algunos datos generales cuando lo cree conveniente, en su primera semana Hemlock Grove fue más vista que House of Cards) pero que era bastante mala, fue vapuleada por la crítica y rápidamente quedó olvidada y sepultada en medio del resto de su programación.
Se convirtió en la primera serie cancelada de Netflix.
Desde entonces, Netflix aprendió la lección. Los datos por sí solos no garantizan el éxito, aunque es un primer paso esencial.
En total cuenta ahora con 11 series canceladas, lo que le da una efectividad de alrededor de 80% a sus producciones originales. Para los canales de TV tradicionales, el éxito de sus series ronda el 30-40%.
Críticas al modelo de Netflix
Cuando este método utilizado para dar luz verde a House of Cards (y gastar millones en ello) salió a la luz, muchos críticos de adoptaron una postura casi apocalíptica respecto al impacto cultural que tendría el modelo de Netflix, en cómo afectaría a la televisión.
En 2013, cuando se estrenó House of Cards, la «televisión de prestigio» como se le ha llamado a esta nueva era de series revolucionarias que situaron al formato por encima del cine en términos artísticos y creativos, estaba en su mayor auge.
Si el nuevo modelo implicaba crear series «hechas a medida» del gusto del público, que responden a un interés ya establecido de la audiencia, esto conduciría a la extinción del puro impulso creativo, al rechazo y la exclusión de ideas verdaderamente originales e innovadoras, que no estaban en sintonía con lo que los usuarios demandaban, sin saberlo.
En este nuevo escenario, no serían posibles series como Los Soprano, The Wire o Mad Men, emblemáticas de la elevación del formato televisivo a un nuevo estadio creativo, surgidas de las mentes inquietas y desafiantes de David Chase, David Simon y Matthew Weiner, y no del estudio estadístico de patrones de consumo o gustos del público.
Y algo en estas críticas puede resultar atendible.
Sin embargo, Netflix ha sabido combinar con gran atino la aplicación de análisis de datos para tomar decisiones, con la libertad creativa de los responsables de cada serie.
Para tomar ejemplos paradigmáticos:
Stranger Things sin dudas se puede ver como una serie enteramente diseñada para cumplir con ciertas condiciones impuestas por el análisis de datos —un drama sobrenatural orientado al público fanático de los clásicos de ciencia ficción y horror de los 80—, que ha decidido respetar a rajatabla este casillero en el que ha sido ubicada por la estadística.
Pero si tomamos Bojack Horseman, que presumiblemente surgió al ver el interés de los suscriptores por comedias satíricas animadas para adultos, la serie creada por Raphael Bob-Waksberg se ha alejado por completo de lo que esa descripción genérica impone, convirtiéndose en una serie única y original, que desafía por completo lo que cualquier usuario que cumpla con esos hábitos de consumo (el gusto por las series animadas para adultos) podía esperar.
En la combinación de ambas tendencias se cifra el éxito de Netflix, pero sobre todo su impacto cultural, el de haber prácticamente monopolizado el consumo de millones de usuarios en todo el mundo. Con sus ventajas y desventajas.