Streaming: como a Ciência de Dados revolucionou a indústria do entretenimento

Qual a relação entre a série que você assistiu em seu smartphone e o Big Data?

 

As formas de pensar o que é o entretenimento e sua produção vivem uma constante mudança, cujo ritmo sempre fez com que a “morte” de práticas anteriores fosse decretada. Supostamente, o cinema teria sido deixado de lado com a popularização do rádio e da televisão, da mesma maneira que a emergência do compartilhamento de músicas em .mp3 teria tornado o CD, que já havia surgido para cobrir as lacunas do vinil e do K7, obsoleto. O paradigma, hoje, já passou para o streaming, amplamente utilizado e intrinsecamente relacionado ao Big Data.

O streaming é a resolução do desejo do consumidor de não estar mais dependente da obra, fazendo com que esta fique dependente dele. Não há mais a necessidade de ficar preso a prazos de antigas locadoras de DVDs ou aos horários em que um programa passaria na TV, sem poder pausá-lo ou avançar uma cena. Não há mais a restrição ao mundo da televisão, já que o streaming permite o uso de computadores, smartphones e tablets para o mesmo propósito, o que ocasiona, por si, um aumento na geração de dados.

Como já dito aqui no blog, o poder de mineração, armazenamento e organização de dados oriundos dos usuários da web está em constante evolução desde seu surgimento e isso permite às organizações tomadas de decisão mais rápidas e menos arriscadas. Boa parte das séries e filmes que assistimos nos últimos tempos não se comunicam conosco apenas pela intuição ou expertise de seus produtores e criadores, mas justamente por conta destes avanços da Data Science. 

Isso vem diminuindo as barreiras outrora irreconciliáveis entre o que pode ser encarado como a liberdade da produção cultural e a rigidez das ciências, tornando os dois campos, em momentos, interdependentes. Ora o objeto de análise é o próprio produto, envolvendo todas as nuances que podem alavancar o sucesso de um trabalho, ora é o público, que é destrinchado e segmentado continuamente partir de seus dados disponíveis.

Vamos ver, agora, como isso realmente acontece.

Criação de conteúdo direcionado

Antes de tudo, é bom ter noção da magnitude do streaming. Apesar de muitos não abrirem mão do conforto da sala de cinema e sua tela grande, há aqueles que só têm ido para se manterem em dia com os principais lançamentos. Dessa forma, não ficam perdidos nos assuntos mais comentados, dado que essas produções, costumeiramente, demoram a sair no streaming, a exemplo do que ocorre com a Netflix e a Amazon Prime Video.

Porém, o abandono progressivo das sessões de cinema de fato existe, podendo ser justificado pelos altos preços de cada sessão, que estão próximos à mensalidade de um desses serviços. Uma pesquisa da Toluna, realizada com 826 pessoas, com o objetivo de estudar a inserção do streaming no Brasil, mostrou que 53% dos entrevistados já os utilizam todos os dias, além dos 24% que o faz entre quatro e seis dias da semana.

Com a grande quantidade de dados que essas plataformas têm dos usuários, fica muito fácil de criar um conteúdo feito sob medida para eles. Uma das séries de maior sucesso da Netflix, House of Cards (2013-2018), foi criada quando a empresa percebeu que não só a temática tinha muito apelo entre o público de suas séries, mas também que parcerias entre o diretor David Fincher e o ator Kevin Spacey costumavam fazer muito sucesso, como o filme Se7en (1995). O resultado dessa empreitada pode ser mensurado nas trinta e três indicações que a série teve ao prêmio Emmy, além dos oito globos de ouro ganhos.

As referências aos anos 80 presentes a todo momento em Stranger Things (2016 - presente) também não estão lá à toa. Eles perceberam, a partir dos padrões de seus usuários, que uma série que combinasse elementos de clássicos da época, como ET (1982) ou A Hora do Pesadelo (1984) teria repercussão expressiva entre os mais fanáticos pela nostalgia comercializada, o que, mais uma vez, provou-se verdadeiro.

 

Quando interromper uma produção?

Uma das reclamações mais constantes entre o público é a indagação do porquê de sua série favorita não ter ganhado uma continuação, enquanto outra considerada pior ganhou. Bem, aqui não há tanto espaço para a subjetividade ou para se fazer juízos de valor. Ainda em se tratando da Netflix, toda essa questão é bem calculada.

Se antes um programa para a televisão era cancelado com base nas críticas da mídia especializada e pelos baixos índices de audiência registrados, hoje essa estratégia é feita em um contato mais direto com o comportamento de quem consome, de forma que tudo é calculado. Quantos dos usuários que começaram aquela temporada chegaram mesmo a seu fim? Quanto tempo, entre todas as pausas, eles levaram para assistir cada episódio? Em comparação àquela outra série, o quão rapidamente essa foi “maratonada”? Em quanto tempo o espectador foi de um episódio a outro?

Considerando todo o custo envolvido na produção audiovisual, insistir naquilo que não está sendo assistido e tem pouco apelo comercial e publicitário é uma jogada terrível que pode ser facilmente evitado com o apoio desses empenhos de business intelligence.

O que assistir em seguida?

As listas de recomendações apresentadas pela Netflix e plataformas como o Spotify e Deezer, no âmbito musical, não são montadas de forma arbitrária simplesmente baseadas naquilo que está fazendo sucesso. Na verdade, elas são montadas como um sistema que reconhece padrões e arranjos que normalmente ocorrem a partir daquilo que está sendo consumido. Logo, se uma pessoa tem ouvido artistas como Caetano Veloso, Chico Buarque e Gilberto Gil, é bem provável que o Spotify faça recomendações dentro do mesmo campo da MPB. Isso poderá aumentar sua satisfação e fazer com que ela passe mais tempo usando o serviço, diminuindo, consequentemente, as chances de que haja um cancelamento de sua assinatura.

 

Tudo em seu tempo

Os insights fornecidos pelos dados conseguem ser ainda mais precisos ao se discriminar os horários em que um usuário acessa as plataformas das quais é assinante, fazendo com que haja esforços dirigidos para cada um deles. Se esse mesmo usuário apresentar atividade intensa durante a parte da noite, a empresa, buscando efetivar ou iniciar o cultivo de sua brand loyalty, enviará notificações e e-mails sempre nesse horário, para citar alguns exemplos, incentivando sua utilização.

 

Se você quiser saber mais sobre a influência direta do Big Data em outras áreas, como os esportes ou a saúde, veja os outros conteúdos que temos em nosso blog. Para informações e serviços que possam agregar a seu negócio, fale conosco!

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