Netflix si è rifatta l’interfaccia

Per tener fede alla sua ambiziosa missione, “intrattenere il mondo”, Netflix punta non solo sui contenuti, ma anche su interfaccia, personalizzazione e infrastruttura. Se da un lato amplia il catalogo, sperimentando nuovi formati e nuove modalità di fruizione, dall’altro sta ripensando e ridisegnando l'intera esperienza che accompagna l'utente, dalla scoperta di un contenuto fino alla sua visione. L’obiettivo è duplice: semplificare la ricerca di cosa si vuole guardare e permettere di scoprire qualcosa che non si pensava di voler vedere.

La dimensione social

Netflix è partita dalla distribuzione di film e serie televisive di altri produttori, per poi diventare una piattaforma capace di produrre contenuti originali, trasmettere eventi live e offrire podcast e videogiochi. Ma come detto, la trasformazione riguarda anche il modo in cui gli utenti scoprono e raggiungono i contenuti. L'obiettivo è costruire un'esperienza sempre più immersiva, personalizzata e, in prospettiva, interattiva.

Va in questa direzione la nuova interfaccia mobile, progettata per rendere più immediata la scoperta dei contenuti. Una delle idee di fondo è che navigare Netflix non debba trasformarsi in una ricerca laboriosa: l'utente dovrebbe poter capire rapidamente cosa guardare e perché potrebbe piacergli.

Non meno importante la dimensione social, con la possibilità di condividere con amici e follower le proprie preferenze. La funzione Moments, di recente introduzione, permette di selezionare parti dei contenuti, creando delle specie di clip, per poi condividerli sui social o con i propri amici.

A ognuno il suo Netflix

La piattaforma non propone una vetrina identica a tutti gli utenti, ma cerca di costruire un'esperienza differente per ciascuno. La personalizzazione non si basa soltanto su ciò che una persona ha guardato. Netflix prende in considerazione molti segnali, inclusi i feedback espliciti, come i pollici assegnati ai contenuti, ma anche elementi contestuali come l'ora del giorno o il dispositivo utilizzato per la visione. L'obiettivo è capire non soltanto che cosa piace a un utente, ma anche quale contenuto possa essere più adatto in un determinato momento e contesto.

Per contrastare il rischio “bolla” entra in gioco il product merchandising, che punta ad ampliare gli orizzonti degli utenti attraverso raccolte tematiche. Ad esempio Watch Your Favorite Books, composta dai più importanti adattamenti di libri, o Zodiac Watchlist, una raccolta divertente legata all’astrologia. Un altro esempio è Match Your Mood, che organizza i contenuti in base allo stato d'animo. L'idea è apparentemente semplice: utilizzare la personalizzazione non soltanto per prevedere ciò che l'utente vuole vedere, ma anche per accompagnarlo verso qualcosa che non avrebbe mai pensato di scegliere.

In questo riveste un ruolo importante l’Intelligenza Artificiale, usata da Netflix, ad esempio, per produrre e adattare numerose sinossi personalizzate, in diverse lingue, con l'obiettivo di presentare ciascun contenuto nel modo che può risultare più rilevante per il singolo membro.

E l’IA riveste un ruolo centrale anche nel modo in cui Netflix sviluppa il prodotto. Se in passato l'introduzione di una nuova funzionalità richiedeva una lunga fase di progettazione, oggi è possibile costruire rapidamente prototipi funzionanti, testarli e valutarli.

L’infrastruttura al servizio del contenuto

Alla base dell’esperienza utente c’è qualcosa che non si vede, ma che è un pilastro essenziale di Netflix: Open Connect, la rete proprietaria per la distribuzione dei contenuti. Nata circa quindici anni fa, Open Connect conta oggi oltre 18mila server distribuiti in più di 6mila località e oltre 175 Paesi (con una copertura di circa il 90% del pianeta). L'idea alla base è portare i contenuti il più vicino possibile agli utenti, lavorando direttamente con gli Internet Exchange Point dei diversi paesi (in Italia Netflix si collega a Mix e Namex) e con gli Internet Service Provider.

Netflix ha investito oltre un miliardo di dollari nell'infrastruttura e, attraverso ottimizzazioni e nuove tecniche di codifica, ha ottenuto nel tempo importanti miglioramenti di efficienza: la quantità di dati necessaria per fornire la stessa esperienza video si è ridotta sensibilmente, mentre l'efficienza dei server è cresciuta.

Le prove più sfidanti sono rappresentate ad esempio dai live, che introducono dinamiche nuove e richiedono una capacità di risposta diversa rispetto alla distribuzione on demand, o dal gaming.

Anche all’interno di Open Connect viene usato da tempo il machine learning, per esempio per prevedere la domanda, ottimizzare routing e caching e pianificare la distribuzione dei contenuti. Con l'introduzione di nuovi formati, però, questi strumenti assumono un ruolo ancora più importante: i modelli di utilizzo cambiano e diventa necessario prevedere con maggiore precisione quale infrastruttura servirà e dove.

Pe rispondere a queste sfide e mantenere elevata la qualità dell’esperienza, l’infrastruttura deve essere sufficientemente complessa da gestire contenuti, formati e modelli di consumo sempre più diversi, ma abbastanza invisibile da non farsi notare dall'utente. Perché, alla fine, la tecnologia migliore è quella che scompare: l’unico pensiero dell’utente deve essere premere play.