Esse material faz parte da coluna Revolução, na rádio BandNews FM, que você pode escutar neste link ou abaixo:

A era da inovação é marcada pelo constante aprimoramento das tecnologias cujo mote é aproximar pessoas das soluções que essas procuram. E a Netflix soube empenhar-se nisso como ninguém! Utilizando um know-how baseado em dados, ela está produzindo ícones da indústria televisiva que, como veremos mais para frente, atingiram um grande sucesso graças ao cruzamento e análise de dados.

A empresa, que trata a si mesma no artigo feminino, nasceu em 1997, na Califórnia, ainda em um formato de videolocadora, só que online, com aluguel de DVDs e uma taxa mensal. Mas isso não era suficiente e, muito menos, inovador. Então, Reed Hastings e Marc Randolph, os empresários por trás da gigante, conduziram os negócios numa maré favorável, porém não tranquila, que decidiria, anos depois, os rumos que o mercado iria tomar.

Em 2006, a Netflix anunciou o Netflix Prize, competição de machine learning e mineração de dados que condecoraria, com o valor de US$ 1 milhão, o algoritmo que pudesse “melhorar substancialmente a acuidade das previsões que revelam se alguém vai gostar do filme baseado nas categorias de preferência do usuário”.

Escolhido o vencedor, cujo algoritmo teria 10% de rendimentos a mais, a empresa, neste primeiro momento, não consolida o sistema, pois, segundo depoimento oficial “os ganhos de precisão adicionais não justificariam os esforços de engenharia necessários para trazê-los ao meio de produção”. Isto não impediu a companhia de se aliar, posteriormente, à ciência dos dados e aqui chegamos num ponto crucial para entender o sucesso de um dos carros-chefe do serviço de streaming: a série House Of Cards.

Normalmente, enredos que envolvam vingança costumam atrair a atenção dos espectadores. A série ‘Revenge’, o filme e livro ‘O Conde de Monte Cristo’ e até a novela ‘Avenida Brasil’ são provas que o assunto, quando bem trabalhado, tem um grande impacto no público. Só que isso, por si só, não justificaria o gasto de US$ 100 milhões em duas temporadas de 13 episódios.

Então, o que foi? O argumento utilizado foi puramente matemático. A análise de dados, no banco de informações da empresa, permitiu visualizar alguns pontos-chave sobre o comportamento dos usuários na plataforma. Os analistas perceberam que o diretor do filme ‘A Rede Social’ (2010), David Fincher, o ator Kevin Spacey e a série britânica ‘House Of Cards’ tinham a grande preferência do público. Aliando estas três variáveis, o serviço de streaming comprou os direitos do programa original da BBC e contratou Fincher e Spacey para encabeçarem o projeto.

Resultado? Criaram uma das maiores produções televisivas sobre política da atualidade: desde 2013, quando foi lançada, já acumula 18 prêmios, sendo 2 deles Globo de Ouro, e 124 indicações. A Netflix não libera dados sobre visualizações, mas o grande impacto na mídia, eventos e nas rodas de conversa, não deixa dúvidas quanto ao apelo que a série adquiriu junto ao público. Atualmente, todas as produções originais do serviço e a aplicação do orçamento de US$ 3 bilhões são baseadas na análise e mineração dos dados que a empresa possui.

Nos vídeos selecionados abaixo, você confere a palestra do ator Kevin Spacey sobre ‘House Of Cards’, Big Data e Netflix. Infelizmente, o conteúdo está em inglês, mas para quem tem interesse, uma opção viável é acionar as legendas, também em inglês.

Liberdade & Responsabilidade: lemas da empresa inovadora

Presente em 130 países e responsável por ⅓ do tráfego de Internet dos Estados Unidos, a Netflix possui mais de 70 milhões de usuários. Para chegar em tal patamar, não é à toa que a companhia investe pesado em tecnologia e inovação. Um dos seus últimos projetos envolve uma parceria entre a montadora de carros Volvo e a tecnológica Ericsson.

A ideia é de aliar o conceito de veículo autônomo e televisores com wi-fi. Dessa forma, passageiros, sem se preocupar com a direção, uma vez que o automóvel possuiria inteligência para chegar aos lugares indicados, assistiriam TV em alta definição por streaming durante o percurso.

A tecnologia também permitiria analisar rotas comuns e o tempo da viagem para entender o que as pessoas gostariam de assistir e quando. De acordo com a empresa, isto permitiria às pessoas selecionar programas baseados no tempo que elas têm disponível no trajeto. De outra forma, se o usuário quiser assistir um a conteúdo de 30 minutos mas faltar 25 min para atingir o destino, o carro autônomo alteraria a rota para acrescentar os 5 min a mais.

Outro projeto interessante ao qual a Netflix se associa é o desenvolvimento de Realidade Virtual. Enquanto muitos ainda veem a RV como uma variação high-tech dos jogos de videogame, Anthony Park, vice-presidente de engenharia, revelou alguns detalhes da parceria entre a empresa, a Oculus e o Samsung Gear VR. Ao colocar o óculos acoplado com o smartphone, o usuário emerge na “Sala de Estar da Netflix“, onde se localiza um sofá confortável e uma TV à sua espera. No blog da empresa, John Carmack, CTO do Oculus, explica que como a estrutura de 360 graus (ainda) não suporta vídeos em 4K e por outras razões bem complexas, a maior qualidade disponível seria de 720p – o que não é pouca coisa também.

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A bateria do smartphone é um dos fatores para a consolidação da RV e, por isso, o tema é igualmente citado. Pelos avanços até agora, o app consumiria duas vezes mais energia do que a versão padrão do mesmo. “Meu foco era ser capaz de assistir a um filme de duas horas com realidade virtual iniciando a 70% de bateria. Nós obtivemos este resultado após algumas otimizações, mas o aplicativo de RV ainda consome duas vezes mais que o normal”, explicou Carmack.

Para finalizar, a Netflix segue uma cultura própria dentro da organização, baseada em critérios de liberdade e responsabilidade e aspectos como: valor, alto desempenho e desenvolvimento. Ela também avalia, promove e premia funcionários segundo comportamentos que demonstram:

Tomada de decisões sábias
Pensamento estratégico
Concisão e articulação no discurso e na escrita
Realização de grandes quantidades de trabalhos importantes
Foco em grandes resultados, mais do que no processo
Aprendizado rápido e ávido
Contribuição efetiva fora da sua especialidade
Criação de ideias que provem que você é útil
Minimização de complexidade e tempo para simplificá-la
Dizer o que pensa, mesmo se for polêmico
Tomada de riscos espertos
Questionamento de ações inconsistentes com os valores empresariais
Inspirar outros com sede em excelência
Celebração de ganhos
Admissão rápida de erros
Dizer algo sobre alguém somente se puder fazê-lo na frente dele(a)
Arranjo de tempo para ajudar outros
Compartilhamento de informação abertamente

 

Fontes: Big Data Business | NY Times | IBM Cai | IMDB | The Wire | KissMetrics | TechBlog Netflix I | TechBlog Netflix II | Wired I | Wired II

1 Comentário

  1. Danilo disse:

    Só estou escrevendo para parabenizar o site e a matéria. Obrigado.

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