Big Data e prezzi su misura. Come potrebbe evolversi Netflix

Un cliente fidelizzato può essere un’opportunità persa tanto quanto un utente che non vuole pagare per un servizio web. Il primo potrebbe pagare di più, al secondo può esser fatta un’offerta che non si può rifiutare. Netflix, il principale sito di video on demand sul web, sta cercando di trovare una formula magica per individuare il prezzo ideale per ogni utente. L’alchimia è nei big data. Lo spiega Brian Fung, redattore tecnologico del Washington Post.

“Netflix salverà l’industria cinematografica”, ha detto Kevin Spacey qualche settimana fa. È il protagonista di House of cards, una serie tv trasmessa esclusivamente sulla piattaforma online. Ma gli ostacoli ci sono e riguardano le modalità di predizione sulla capacità di spesa degli utenti più che l’analisi delle informazioni sul web.

Il prezzo giusto per ogni utente si chiama tailored price e l’economista Benjamin Shiller ha costruito un modello che potrebbe funzionare per Netflix. Combina dati demografici con le abitudini di navigazione individuali. Per esempio, chi visita abitualmente Rotten Tomatoes, Wikipedia o Blockbuster.com è probabile che sia un utente Netflix. Di qui Shiller ha creato una formula probabilistica che individua quanto un utente sarebbe disposto a pagare.

Se questa formula avesse successo, i profitti potrebbero aumentare dell’1,39%. Mentre la sola analisi demografica genererebbe solo 0,14% in più. Insomma, più informazioni si analizzano su un utente, più è facile creare un prezzo su misura e catturare utenti.

Netflix non ha iniziato a modellare i prezzi, questo è un esperimento dell’economista Shiller. Ma casi del genere sono già molto frequenti, e molte volte infastidiscono. In un’inchiesta pubblicata il 24 dicembre 2012, il Wall Street Journal ha descritto tutti i tipi di variazione di prezzo basate sulle informazioni sugli utenti.

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