Ciudad de México, 13 de noviembre de 2025.- En España, el uso masivo de datos es utilizado por el 31% de empresas, mientras que el 38% realiza análisis de datos. En este contexto, fijarse en algunos casos de éxito de cómo algunas compañías de referencia han explotado sus datos puede mostrar a otras empresas cómo adoptar una filosofía ‘data driven’.
La personalización y creación de contenidos de Netflix
Con más de 301,63 millones suscriptores en todo el mundo a finales de 2024, Netflix es uno de los ejemplos de cómo el ‘big data’ puede favorecer el éxito de una plataforma de ‘streaming’: recopila y analiza las interacciones de los usuarios, rastreando detalles como los hábitos de visionado, las pausas y las valoraciones de los usuarios para tomar decisiones que van desde la recomendación de contenidos hasta la creación de programación original.
Un ejemplo paradigmático del uso de los datos en Netflix ocurrió hace una década. En febrero de 2013, la plataforma sorprendió lanzando de una sola vez los primeros capítulos de la que hoy es una de sus series más vistas, ‘House of Cards’. Pero ¿por qué decidieron invertir en reinventar esta serie, originalmente británica? Porque su éxito estaba garantizado. Gracias a los datos que recogen sus algoritmos, Netflix creyó que la serie combinaba ciertos elementos para triunfar.
Netflix dispone de un apartado en su página web en el que registra las películas y series más vistas por país y fecha. Globalmente, las diez series de habla inglesa más vistas de su plataforma son producciones originales de la compañía. Una muestra más de la importancia que tiene el análisis de las preferencias de sus usuarios para ofrecer nuevas series.
El rendimiento de la compañía responde positivamente a esta estrategia. Los ingresos en el cuarto trimestre de 2024 crecieron un 16% interanual, hasta superar los 10 millones de dólares.
Las recomendaciones de Amazon
El gigante del comercio electrónico también utiliza el ‘big data’ para lograr una segmentación óptima de sus usuarios. Así, recopila, almacena, procesa y analiza la información de los compradores o su plataforma, entre la que se encuentra el seguimiento de los artículos comprados, el historial de visitas, las direcciones de envío y las opiniones.
Por ejemplo, la compañía utiliza el análisis de los macrodatos para ajustar de forma dinámica los precios de los productos en función de diversos factores, como la actividad en el sitio web, la exclusividad del producto o los patrones de compra. Así, los precios se actualizan cada 10 minutos, lo que supone unos 2,5 millones de cambios al día.
Amazon también aprovecha todos los datos de sus usuarios para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas. Tanto si un cliente compra, añade al carrito o simplemente ojea un producto, el gigante del comercio electrónico utiliza esa información para recomendar artículos similares. De hecho, “el 35% de lo que compran los consumidores en Amazon procede ya de recomendaciones de productos basadas en este tipo de algoritmos”, como recoge McKinsey & Company.
Con información de: BBVA
