Los grandes grupos editoriales empiezan a explorar el uso de datos de los lectores para predecir comportamientos y tomar decisiones a la hora de publicar y vender libros, a la manera de Netflix y Spotify. Si bien la aplicación de la tecnología de análisis de datos en la industria editorial aún está poco extendida (algo en lo que la tienda virtual Amazon les lleva la delantera), algunas experiencias internacionales indican lo que será una nueva tendencia en el sector. En la “lucha” por ganar la atención y el tiempo libre de los consumidores culturales, la ciencia de datos se perfila como una herramienta de usos múltiples.

El español David Sánchez, director y fundador de Quantified Reading (QR), investiga hace más de un año la “analítica de datos” derivada de los procesos de selección y compra por parte de los lectores en páginas web de editoriales y plataformas de comercio digital. Sánchez, que dialogó anteayer con el consultor editorial Daniel Benchimol, anticipa que este tipo de estudios pueden extenderse también a la comercialización de libros en papel. Y advierte que si las editoriales no están en la Red para ofrecer sus catálogos bajo la forma de la venta directa, el público que quiera comprar en forma digital se lo llevará Amazon, Mercado Libre y otras plataformas de comercio electrónico. “No todos los lectores quieren o pueden ir a las librerías”, señaló Sánchez. La “desmaterialización” del acto de compra de libros se acelera en tiempos de pandemia.

“Hay que resaltar que los grandes grupos editoriales ya invierten en la analítica de datos y aplican las tecnologías de esta ciencia a la industria del libro, es un común denominador con otras industrias creativas como pasa con Netflix y el mundo del cine y las series”, dice Benchimol a LA NACION. Estos estudios se utilizan para muchas cosas, entre otras, “para predecir las curvas de venta de un libro y saber si antes de comercializarse determinado título tendrá una venta normal o si se puede esperar un best seller”. Los datos en juego son el contenido y la temática del libro pero también aspectos morfológicos como la tapa, la tipografía elegida, el estilo de escritura del autor (frases cortas y simples versus periodos largos, con o sin capítulos, por ejemplo) y la diferencia específica respecto de otros libros.

La experiencia de QR, que trabaja con sellos europeos con un gran caudal de lectores en su comunidad, se apoya en dos focos. “Por un lado, en los procesos de selección que hace un usuario digital al hacer clic en determinada portada y no en otras, y por otro lado, en cuestiones vinculadas con el contenido: si busca comentarios de otros lectores y títulos similares o si lee a fondo la ficha del libro”. En este sentido, tanto Sánchez como Benchimol recomiendan hoy más que nunca actualizar los contenidos de las páginas webs de editoriales, librerías y plataformas de comercio digital. Nada más desolador que navegar por páginas áridas en información.

Más datos, menos azar

El diseño de una tapa, los colores elegidos, la imagen pueden favorecer la venta de un libro. “Esto ya lo saben los editores de forma intuitiva, pero la analítica de datos predetermina y reduce el azar en el lanzamiento de un libro”, dice Benchimol. El análisis de datos sobre la “eficacia” que tiene uno u otro contenido, tal como lo hace el algoritmo de Netflix, que estudia cuándo se abandona tal o cual serie o cuánto se demora en ver una película, perfila la creación de otros contenidos. “En las editoriales ese lugar es más complejo que en la industria audiovisual”, indica Benchimol, que dirige Proyecto 451.

En su estudio para el grupo internacional Hachette, Sánchez trabajó con “focus group” de lectores digitales para ahondar en los contenidos o aspectos formales de un libro que más los atraían, si eran los personajes, el género literario, las temáticas. “Medimos la duración de una lectura y las pausas entre una etapa de lectura y otra”, contó Sánchez, y aventuró que en forma progresiva la ciencia de datos se utilizará más y de mejor manera, “a medida que la tecnología madure y se pueda aplicar a mayor escala”. Cuanto más metadatos haya, mejor será el modelo.

Para ambos consultores e investigadores de la industria del libro, los editores deben quitarse de encima el temor de que los algoritmos van a destruir la creatividad o la autonomía de las personas. “No son tecnologías obvias, que solo van a recomendar thrillers a alguien que leyó un thriller”. Por otro lado, destacaron también la importancia del “factor real” a la hora del éxito de un libro. “Si un famosete lo recomienda en la televisión o en redes sociales, se puede disparar la curva de venta de un libro”, graficó Sánchez. Los directivos de editoriales, que también saben esto, invierten en celebridades lectoras que elogian libros en sus programas de radio y televisión o en redes sociales. “Las variables del mundo físico son relevantes”, agregó. Como otros especialistas en analítica de datos, Sánchez trabaja en un software para prestar servicios a editoriales medianas o chicas que quieran “probar” sus novedades antes del lanzamiento comercial.

El caso del estudio de QR para Hachette es ejemplar. Se tomaron datos de varios miles de lectores de la comunidad, a los que se les dio acceso gratuito a libros que aún no se habían publicado, a condición de que aceptaran ser monitoreados durante el consumo de esos libros. Antes del lanzamiento al mercado, se probaron tapas y títulos, e incluso se hicieron ajustes en el contenido según el comportamiento de los lectores. La ciencia de datos da sus primeros pasos en la industria editorial.

Para escuchar la charla completa entre Sánchez y Benchimol, clic aquí.

https://www.lanacion.com.ar/cultura/a-manera-netflix-spotify-ciencia-datos-llega-nid2460006

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