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Como um case do Netflix explica o desafio do equilíbrio entre a voz do negócio e a voz do cliente


Um dos grandes desafios na condução de projetos de melhoria contínua é encontrar o equilíbrio entre as necessidades e interesses do cliente e as necessidades da empresa. Pode parecer assustador de início, mas nem sempre a voz do negócio é sinérgica à voz do cliente e encontrar características que promovam ganhos na mesma direção é algo que envolve uma série de análises, inovações e um toque de marketing.

Por exemplo, posso citar o conflito de interesses entre multar o cliente que abandona o plano anual da academia de musculação e o interesse dele em cancelar o plano sem multa caso mude de região, não consiga mais pagar ou até mesmo não esteja mais satisfeito com o serviço. Como esse, temos diversos outros exemplos: cobrança pela sacola do supermercado, anuidade do cartão de crédito, taxa de religação do serviço de luz, multa por atraso de pagamento na escola, cobrança por visita do encanador, negativar o cliente inadimplente, etc.

Fonte: Stock Unlimited.

O desafio nessas escolhas é que efetivamente elas trazem resultado de curto prazo: empresas de telefonia, TV por assinatura e internet banda larga chegam a cobrar até R$1.299 de consumidores que eventualmente cancelem contratos com fidelização antes do prazo de um ano. Além de ser legal, com certeza é um baita argumento para manter alguns dos clientes no plano atual pelo menos até o final do contrato. Ou seja, há resultado que sustenta essa opção independente da experiência do cliente e sua necessidade.

A grande questão é se o resultado é sustentável no longo prazo: além da baixa retenção de clientes após a vigência do contrato, é possível que o processo de geração de multas, em função de erros de valores ou até mesmo por questões legais, gere reclamações que ao final do ciclo saiam mais caras para a empresa. Realmente, equilibrar o interesse da empresa de curto prazo à satisfação do cliente de longo prazo é uma conta que poucos efetivamente sabem resolver.

+O case Netflix

Recentemente a Netflix estreou um novo sistema de avaliação para os filmes e séries de seu acervo, saindo as antigas estrelas e entrando os ‘likes’ (curtir, em inglês) ou ‘dislikes’ (descurtir), recurso similar ao do Facebook.

A partir de agora, haverá uma porcentagem que indica o quão relevante determinado título é para você, baseado justamente em seus likes ou dislikes, como já ocorre no aplicativo de relacionamento Tinder. Nele, a plataforma recomenda aos usuários possíveis parceiros de acordo com interesses em comum. Assim, se ambos gostarem um do outro há o que chamam de match (corresponder, em inglês).

Antes da mudança, os usuários podiam avaliar uma recomendação com uma a cinco estrelas e diferentemente do que muitos pensavam, a empresa de streaming de vídeos esclareceu que o sistema de estrelas não avaliava a qualidade de um filme. A Netflix afirmou, ainda, que a antiga ferramenta era bastante subjetiva e que, por isso, os usuários não sabiam muito sobre o seu funcionamento.

Fonte: Stock Unlimited.

+O que isso tem a nos ensinar?

Não podemos esquecer que o interesse (voz do negócio) da Netflix é garantir que seus usuários passem o mais tempo possível na plataforma assistindo o máximo de conteúdo, garantindo sua fidelidade e que o assinante (voz do cliente) assista o conteúdo que atenda seu gosto dentre uma enormidade de opções. Mas como fazer isso sem ocultar informações do usuário ou deixar a sensação que ele está sendo manipulado?

Primeiramente, a Netflix percebeu que o sistema de estrelas impedia que usuários assistissem alguns conteúdos com baixa avaliação. Mesmo informando que o valor apresentado pelas estrelas na verdade não era a média dos resultados, mas sim a estimativa de pontuação que o assinante daria ao título, ninguém iria se arriscar em ver um filme, por exemplo, com menos de duas estrelas.

Se o sistema de avaliação fosse a média dos resultados dado ao título, o problema seria o mesmo: se, por exemplo, um assinante tem paixão pelo cinema iraniano e este tem uma avaliação média muito baixa para o perfil, possivelmente isso iria evitar do usuário assistir essa programação. Ou seja, enxergar a nota dos usuários de forma crua é um fator que impedia sua experiência plena em termos de satisfação.

Todd Yellin (Photo by Frederick M. Brown/Getty Images)

+Todd Yellin

No evento Netflix Labs, Todd Yellin, vice presidente de inovação de produtos da Netflix, explicou sobre as mudanças constantes que acontecem no design e na maneira de pensar no serviço de streaming.

Segundo Yellin, a mudança no sistema de classificação ocorreu pois muitas vezes as pessoas estavam pensando mais no valor que elas estavam atribuindo ao conteúdo do que no que elas realmente queriam assistir e muitas pessoas estavam votando apenas na pontuação máxima, cinco estrelas.

Então a questão principal na mudança é simplificar para o consumidor e fazer com que os votos sejam mais alinhados com o que ele quer assistir, não como o que outras pessoas esperam que ele goste.

Quanto mais você classificar os filmes que assiste, mais as suas recomendações serão personalizadas de acordo com comunidades de gostos similares. Para facilitar mais ainda a escolha, cada um dos títulos vai mostrar uma porcentagem de chance de compatibilidade com o seu gosto específico (índice de relevância).

Todd Yellin comentou que há cerca de um ano a empresa começou a fazer testes ignorando o fator geográfico e percebeu que os gostos são globais e que existe mais chance de você ter preferências cinematográficas similares a alguém do outro lado do mundo do que com o seu vizinho.

Foto: Reprodução.

Por isso, a empresa criou um novo algoritmo que separa os assinantes em comunidades globais, independentemente de sua localização, e leva em consideração os gostos e preferências pessoais de cada usuário. Ou seja, um dos fatores que eram considerados no algoritmo (a localização) revelou ter menos relevância para garantir melhores avaliações.

Outro ponto de interesse para a Netflix era o aumento do volume de avaliações para refinar o algoritmo de recomendações. Nesse sentido, o modelo de curtidas apresentou melhores resultados. A Netflix chegou a esta conclusão depois de realizar testes A/B com usuários de vários países. Nos testes a participação das pessoas aumentou em espantosos 200% em relação ao sistema de estrelas. Acredita-se que esse aumento se deve à familiaridade que os usuários têm com o sistema de curtidas, usado no Facebook e também no YouTube.

Os testes mostraram que a maioria dos usuários simplesmente não avalia o filme ou série depois de assisti-lo. O esquema de atribuir de um a cinco estrelas, aparentemente, é mais complexo e exige uma certa reflexão do usuário sobre quando estrelas merece. Então, a grande maioria prefere simplesmente não avaliar.

Obviamente há um grupo de assinantes (eu incluído) que gostariam de saber a avaliação ou nota dada pelos usuários globais ou dentro da área geográfica sem o filtro da Netflix. O que a empresa tenta demonstrar é que a opinião dos demais não é relevante para garantir que eu assista os títulos que mais gosto. Basta agora confiar nas comunidades globais (clusters) nas quais fui inserido e perceber se realmente os títulos dados como relevantes atendem o meu gosto.

A solução encontrada pela Netflix resolve muitos problemas do negócio porém não abre mão de facilitar a experiência do cliente, por isso merece ser observado de perto. Demonstrar ao cliente que o novo sistema de avaliação e relevância é melhor exigiu medições, análises, inovação, benchmarking, coragem e bastante divulgação. Ponto para a Netflix.

 


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