Hacer que un producto o servicio aprenda del cliente y se vuelva más personalizado con cada uso tiene el potencial de crear relaciones más sólidas con los clientes, mejorar la experiencia del usuario y generar beneficios tanto en términos de retención de clientes como de crecimiento de ingresos para la empresa.

Netflix ha logrado hacer que su servicio sea más personalizado en cada uso a través de su complejo y patentado sistema de recomendaciones. Cada vez que un usuario accede al servicio, el sistema utiliza diversos factores, como el historial de visualización y las calificaciones asignadas a otros títulos, la actividad de otros usuarios con gustos similares, así como información sobre los títulos, como género, actores y año de lanzamiento, para calcular la probabilidad de que le interese ver cierto contenido del catálogo.

Además, Netflix también utiliza datos como la hora del día en que se ve el contenido, los dispositivos utilizados y el tiempo dedicado a verlo, para personalizar aún más las recomendaciones. Todos estos datos alimentan y procesan el algoritmo, el cual recibe información de cada visita y se reentrena con esas señales para mejorar la precisión de las predicciones sobre los gustos del usuario.