• 18 noviembre, 2016
  • 3 min

Movistar+ lanza una mejora de su recomendador con contenidos personalizados

Se trata de un algoritmo de recomendación basado en tecnología de Big Data y Machine Learning, diseñado para ordenar el catálogo de contenidos según los gustos del usuario.

Movistar + se pone en tu lugar para que disfrutes de la mejor experiencia de usuario posible. Esto es gracias a la nueva mejora de su recomendador, con la funcionalidad ‘Para Mí’, que sugiere contenidos personalizados, acordes a los gustos y experiencias previas del usuario en la plataforma. Este recomendador unifica los catálogos y por lo tanto la oferta, para centrarse en el vídeo bajo demanda y conseguir un agregado de lo que le gusta al usuario, algo que no se había valorado para más de un perfil hasta la fecha. Los datos de audiencia se extraen de dos plataformas, Yomvi e Imagenio, de donde nace toda la información en relación a lo que ha visto cada usuario de vídeo bajo demanda, para así poder construir el catálogo orientado de la mejor manera posible.

Movistar Series
Movistar Series

Más de un año de trabajo para adaptarse al usuario

El objetivo del proyecto es sencillo: fidelizar al cliente. La pretensión es que el usuario consuma más contenido, desde fútbol o estrenos hasta cine o series, dentro del campo de Video on Demand, mediante la ampliación de recomendaciones que van más allá del actual consumo primordial, que supone el 20% de los contenidos. En el sistema de Big Data se edita y procesa la información de ese contenido con metadatos, para conseguir un agregado de lo que le gusta al usuario y poder ordenar el catálogo. Los datos se van normalizando gracias al Machine learning, mediante un algoritmo híbrido entre Inteligencia Colectiva e Inteligencia de Contenidos. Innovación y Big Data se dan la mano para poder llevar esta tecnología a nuestros hogares.

Movistar + lleva más de un año trabajando a diario para llevar a cabo una mezcla entre lo que se conoce del usuario y lo que se sabe sobre el contenido, aunque también incluya bastante conocimiento de expertos por detrás. Se asignan gustos y se categorizan contenidos para realizar una nueva agrupación no basada en géneros, sino en metadatos, como ya hemos dicho. A cada hogar se le asignan unos gustos así como un carrusel de películas y se detectan personas por días o franjas horarias. Una manera de conseguir esta personalización es variar el recomendador según lo que se va viendo, y en ningún caso se le da más peso a una recomendación comercial u orientada a vender. La venta en este caso se encuentra en un segundo nivel, lo que se busca es que el usuario se convierta en la estrella y ocupe el primer plano.

Tecnología para conocernos mejor

La tecnología juega un papel imprescindible en esta nueva modalidad de recomendación, al igual que lo hace en la mayor parte de las facetas de las empresas. Los mecanismos de Big Data consiguen que el algoritmo de recomendación sea inteligente y que todos nos veamos beneficiados de ello. ‘Para mí’, que es el nombre que se ha dado a esta mejora de recomendaciones, permite que la experiencia sea global y que el disfrute sea homogéneo y coherente. Es necesario hacer énfasis en este propósito perseguido porla compañía, que ha tratado en todo momento que la experiencia sea lo más unificada posible. Para acceder a este recomendador debemos hacerlo desde la sección Mi TV, donde podremos encontrar 18 categorías que no obedecen necesariamente a los géneros clásicos que todos conocemos. El número de títulos por gusto que podemos visualizar alcanza la cifra de 50.

Movistar + trabaja para adaptarse a los hábitos audiovisuales, con sus estrenos, series, deportes y en definitiva todo tipo de formatos exitosos susceptibles de ser disfrutados por cada usuario en particular.

RELACIONADOS

Superordenador Mapa mundo 3D Planeta Tierra, experimentos para comprobar que la Tierra no es plana

La basura tecnológica, un problema con muchas soluciones

Se llama basura electrónica o basura tecnológica a los residuos que tienen su origen en componentes o aparatos eléctricos y electrónicos. Rotos, irreparables, inservibles, obsoletos… La...