Cómo The New York Times hizo más inteligente su paywall con machine learning

• NYT introdujo el paywall en marzo de 2011 y se transformó a un modelo de suscripción
• Cuando se implementó por primera vez, usó un enfoque de "Meter Limit", en el que todos los no suscriptores podían acceder gratis a la misma cantidad de artículos por mes
• Ahora incorporó un modelo de machine learning para personalizar las restricciones con un Dynamic Meter
  • Se ajusta observando el engagement de los suscriptores y la cantidad de veces que se muestra el paywall
• Explica cómo entrenaron y optimizaron un modelo de "base-learners", similar al modelo "S-learner"

[budlebee]

Desde la perspectiva del consumidor, métodos como el medidor dinámico, al igual que el precio dinámico de Coupang, se sienten medio mal porque parece que discriminan explícitamente a los clientes...

[xguru]

The New York Times, que tuvo éxito con la transformación digital, ya ha aparecido mucho en artículos relacionados.

• (Sin fracasar) The New York Times
• Los 4 años de retrospectiva del CTO de The New York Times
• Cómo The New York Times diseñó un CMS para mejorar el flujo de trabajo de la redacción
• The New York Times decide no usar datos de terceros para publicidad

Como se ve en el texto de arriba, hacen esfuerzos tremendamente insistentes para monetizar. Incluso hacen difícil cancelar la suscripción.

• Cómo cancelar una suscripción de The New York Times

Y aun así, en los propios artículos de The New York Times también publican textos criticando que muchas empresas usan "dark patterns" para impedir que la gente cancele después de suscribirse. Aunque ellos también lo hagan...

• Stopping the Manipulation Machines

[hasflat]

También vi críticas a esta publicación, diciendo que si criticaban a las empresas tecnológicas por recopilar información de los usuarios, por qué hacen exactamente lo mismo. When Tech Companies Do It, The NY Times Calls It ‘Dark Patterns,’; When The NY Times Does It, It’s Called ‘Being Smart’