Netflix sta investendo sempre più nella creazione e distribuzione di contenuti originali, prevedendo una spesa di 8 miliardi di dollari soltanto per il prossimo anno. Il processo di creazione di contenuti originali è costituito da tre passaggi: creativo, commerciale e tecnico.
Se il processo creativo è più o meno immaginabile, il funzionamento di quelli commerciale e tecnico non è così immediato.
Le decisioni aziendali e tecniche, come la pianificazione del budget, la ricerca dei luoghi di ripresa, la costruzione di set, la pianificazione delle riprese in base alla disponibilità degli attori, la localizzazione del girato, sono fondamentali per evitare tempi e costi eccessivi di produzione e post-produzione.
Ogni produzione è un insieme di sfide operative e logistiche che richiedono e producono una grande quantità di dati utili; grazie ai propri numeri, Netflix ha l’opportunità di organizzare, analizzare e modellare questi dati, che hanno raggiunto una quantità mai vista prima nella storia delle produzioni televisive.
Il processo di pre produzione prevede decisioni che riguardano ad esempio la pianificazione generale delle riprese, la definizione della location, la definizione del budget. Ciascuna di queste scelte può avere un impatto enorme sui costi, sulle tempistiche e sui risultati creativi del progetto. È qui che entrano in gioco i dati forniti dalle produzioni precedenti che aiutano a prevedere una stima di spesa, di tempi necessari e costi. Poter utilizzare i dati utili aiuta a prendere le migliori decisioni di produzione, restando fedeli alla visione creativa e al budget.
Può capitare che si valuti ad esempio una location sulla quale non esistono molti dati storici. Ma anche in questi casi i dati tornano utili: si cerca infatti di dedurre i dati mancanti tramite un incrocio con i dati disponibili di altre location assimilabili a quella desiderata. Dividendo la problematica in problemi sempre più piccoli, è possibile creare nuove risposte e disegnare scenari utili alla decisione finale.
Lo stesso tipo di ragionamento si deve affrontare in fase di produzione, con sfide logistiche e operative ugualmente grandi. In questi casi l’ostacolo più grande è quello di organizzare uno spettacolo costituito da centinaia di scene, girate da molti individui con disponibilità diverse, in luoghi differenti e per molti mesi. Questa pianificazione è il compito del primo assistente alla regia.
Il lavoro del primo assistente alla regia può richiedere centinaia di ore e la matematica dei dati può essere un alleato fondamentale per la pianificazione. Così come può esserlo in post produzione, dove aiuta a identificare i colli di bottiglia e i blocchi che possono rallentare moltissimo i lavori di ottimizzazione delle riprese.
Il lavoro di creazione dei contenuti però non termina con la fase di post-produzione: Netflix infatti deve distribuire il prodotto per milioni di utenti che risiendono in 190 Paesi differenti e visualizzano i contenuti in 20 lingue differenti.
La localizzazione dei contenuti è un’altra grande sfida per il colosso dell’intrattenimento, che utilizza i dati forniti dagli utenti per organizzare al meglio il lavoro e prendere le scelte migliori. I trend di visualizzazione storici servono al colosso per capire come i contenuti vengono visualizzati, quali sono più popolari in una determinata lingua ed è da qui che nasce un’altra sfida per la scienza dei dati: prevedere il consumo per lingua per ogni spettacolo, mesi prima che venga rilasciato.
La previsione è aiutata dai dati storici di Netflix: è possibile infatti fare previsioni sul consumo di un nuovo spettacolo in una determinata lingua basandosi sul consumo per lingua di spettacoli “simili”. Questa “semplice” previsione può essere utile per guidare e ridimensionare gli sforzi di localizzazione dei contenuti, creando una gerarchia per i prossimi lavori e al contempo ampliando i dati a disposizione per contenuti futuri.
Se Netflix sta rivoluzionando l’intrattenimento, lo sta facendo anche a livello di creazione e produzione dei contenuti, ora sempre più ottimizzati sui gusti e sulle abitudini degli utenti. E la rivoluzione sembra solo all’inizio.
