Adel Gaisin: “Sabemos cómo trabajar con la retroalimentación de los usuarios, extraer el significado y comunicárselo al cliente”

Hablamos con Adel Gaisin, Director de Producto en Watchers, sobre cómo se construyó el sistema de análisis y cómo puede ser utilizado, cómo la empresa protege los datos personales y cumple con las regulaciones en diferentes mercados, y cómo las percepciones de los usuarios recopiladas de los chats comunitarios pueden cambiarlo todo.

— ¿Cuáles consideras que son las métricas más importantes para evaluar el rendimiento del chat en la plataforma?

Adel Gaisin: La cantidad de cualquier interacción del usuario es importante. A menudo, al evaluar la integración del chat, solo se cuentan los mensajes enviados, pero eso no es del todo preciso. La mayoría de los usuarios en cualquier chat son lectores. Sin embargo, aquellos que simplemente leen también pueden reaccionar a los mensajes, enviar emoticonos animados o realizar acciones cruciales en la plataforma, como hacer una compra o hacer clic en enlaces internos. Si comparas a los usuarios que se unen a un chat y no hacen nada con aquellos que entran al chat y les gusta un mensaje, la diferencia entre ellos es sustancial. La probabilidad de que un usuario que le gustó un mensaje regrese es un 50% mayor. Por supuesto, si un usuario ya ha enviado un mensaje, la probabilidad de que regrese es significativamente mayor. Pero hay otro factor, que es el contexto. Por ejemplo, si un usuario envía un mensaje para quejarse de la plataforma, esa interacción puede llevar a métricas negativas.

— A menudo, en materiales de productos o promociones, los chats de Watchers aumentan la retención. ¿Qué hay detrás de la retención en los chats, ¿qué representa exactamente esta métrica?

Adel Gaisin: Si ves retención en el chat, significa que los usuarios han encontrado valor allí. Si la retención cae a cero, indica que no encuentran valor en la función, porque el chat es definitivamente una función, no un producto independiente. Cuando los usuarios regresan al chat, muestra que una comunidad está comenzando a formarse. Esto sugiere que la audiencia principal del cliente está tomando forma y comenzando a explorar más del contenido y contexto de la plataforma. Por ejemplo, en plataformas de video con discusiones sobre series de televisión, siempre es interesante ver diferentes opiniones, lo que la gente pensó sobre un episodio, quién lo ha hecho. La mayoría a menudo busca otras perspectivas. Es parte de cómo las personas deciden si ver algo. Y si ya han tomado esa decisión, la función de chat les anima a pasar más tiempo en la plataforma y a regresar cuando termine el próximo episodio o serie. Así que, una sola función de chat puede diferenciarte de los competidores, y una comunidad lleva a la plataforma a ser la opción principal de un usuario.

En la industria de los videojuegos, a menudo vemos un vínculo directo entre los usuarios que encuentran valor en el chat y toman acción, como hacer una compra o realizar una apuesta. Abrir un juego específico se desencadena con frecuencia por algo que el usuario vio en el chat, como un mensaje o un widget compartido.

Siempre debes ver las métricas en combinación

Observamos regularmente cómo se forman comunidades centrales y cómo los usuarios más activos se convierten en embajadores de la marca. A medida que la plataforma del cliente continúa desarrollándose, esta audiencia a menudo se convierte en influenciadores internos, personas que crecen dentro de la plataforma sin requerir ningún gasto en marketing. Valoran esto porque han ganado visibilidad, incluso si es solo dentro de esa plataforma. Sin embargo, alimenta el ego de los usuarios y beneficia a la plataforma. Es una combinación perfecta.

— ¿Hay métricas que consideres sobrevaloradas? ¿O métricas que usaste y luego te diste cuenta de que no son necesarias para los chats?

Adel Gaisin: Creo que, para nosotros, es la duración de la sesión. Esta es una métrica crucial para productos directamente conectados al consumo de contenido. Parece que nuestro producto encaja en esa descripción. Después de todo, influimos en la retención y el tiempo pasado. Pero primero, me repetiré: no somos un producto, somos una función.

Además, la duración de la sesión no siempre está alineada con nuestras métricas centrales. Para nosotros, las métricas clave a menudo son acciones relacionadas con el negocio, como transacciones, juegos iniciados, suscripciones o membresías. Hay un destino final al que la comunicación debe guiar a los usuarios. No estamos proporcionando un chat casual donde los usuarios simplemente dicen hola. Pueden hacerlo si lo desean, pero lo que nos importa es conectar la entrada de un usuario en un chat con la plataforma principal con la que estamos integrados. Por eso desarrollamos continuamente widgets que ofrecen valor. Podría ser un widget de copia que permite a los usuarios repetir después de la acción transaccional de alguien, o widgets que llevan a los usuarios a un nuevo juego o a una nueva temporada de un programa de televisión.

En general, el tiempo pasado o la duración de la sesión sin acciones significativas no es una buena señal. Si un usuario pasa mucho tiempo en una plataforma VOD pero no ve nada, significa que el descubrimiento de la plataforma está mal diseñado y necesita mejoras. Por lo tanto, siempre debes ver las métricas en combinación: cuánto tiempo se pasó en la plataforma a través de la lente de las acciones comerciales.

— ¿Puede ser que los chats tengan el efecto contrario en una plataforma? Por ejemplo, ¿los usuarios critican juegos, películas o la plataforma? ¿O esto es bloqueado por la moderación?

Adel Gaisin: Eso ciertamente depende de la estrategia y el enfoque de un cliente. Si un cliente quiere los chats más limpios y positivos donde todos los usuarios estén satisfechos con todo, eso se puede lograr a través de la moderación. Por otro lado, ¿quién quiere un chat donde todos simplemente admiran todo a su alrededor? Si los usuarios envían comentarios negativos sobre la plataforma en un chat, los gerentes de la plataforma deben tomar nota. También ayudamos a las plataformas a gestionar ese feedback. Si una queja particular en un chat aparece repetidamente, recomendamos que la plataforma aborde el problema, responda al usuario y recupere su lealtad. Así, sigue siendo una relación entre la plataforma y su audiencia; nosotros somos solo una herramienta, como un teléfono o un mensajero, que los usuarios emplean para expresar su experiencia.

— ¿Los chats influyen en la autorización de los usuarios en las plataformas?

Adel Gaisin: Los datos sobre la conversión de inicio de sesión siempre son recopilados por la plataforma. Desafortunadamente, no puedo compartir cifras específicas aquí. Pero definitivamente podemos observar y confirmar estadísticamente que cuando un usuario ve contenido dinámico en una página, especialmente en una comunidad, discusiones o comentarios, capta la atención y anima a los invitados a iniciar sesión o registrarse y unirse a la conversación. Esto sucede independientemente de si la discusión es positiva o negativa. Todos quieren ser escuchados.

Por eso intentamos crear chats temáticos en zonas no autorizadas. En plataformas deportivas, puede ser una discusión sobre el juego, o al menos, algo como un vestíbulo de chat. Al comparar páginas con y sin chat, es más claro que los usuarios tienen más probabilidades de iniciar sesión en páginas donde hay un chat presente.
 

— Bien, hablemos sobre análisis de insights de comportamiento. ¿Cómo los analizas y cómo pueden ayudar a los clientes?

Adel Gaisin: Podemos distinguir los insights de comportamiento en dos tipos: problemas técnicos y experiencia del usuario que no está relacionada con aspectos técnicos. Para el primer tipo, hemos construido un sistema que permite la interacción entre los usuarios y la plataforma. Esto ayuda a la plataforma a identificar problemas técnicos temprano y actuar sobre el feedback. La mayoría de las veces, las plataformas sin herramientas comunitarias dependen de tickets de soporte para detectar problemas. Pero la verdad es que no todos los usuarios se comunican con el soporte. De hecho, si un usuario contacta al soporte, generalmente significa que ya ha encontrado un problema significativo, y resolverlo lleva tiempo.

Cuando un usuario menciona un problema en un chat, hay una posibilidad de que la comunidad lo ayude a encontrar una solución rápida y simple, lo que significa que en realidad no había un problema después de todo. En este caso, reducimos la carga en el soporte. En otros casos, el problema es real, pero como se plantea en el chat, se nota y se aborda antes de que se cree un ticket de soporte.

El segundo tipo de insight de comportamiento proviene de los usuarios que discuten cosas cuando no hay nada técnicamente mal. Al analizar esto, podemos determinar qué están notando y disfrutando los usuarios, y esa información puede influir en el desarrollo o estrategia de contenido de nuestro cliente. Por ejemplo, los chats deportivos podrían revelar que los usuarios más comprometidos prefieren discutir pequeños torneos universitarios sobre las ligas de la UEFA. Esto ayuda a los clientes a descubrir nuevas formas de comercializar, promover o desarrollar sus ofertas. Pueden ver a qué están prestando atención los usuarios. Por ejemplo, un usuario podría ver una película y nunca regresar, y la plataforma podría preguntarse si se debe al precio o al mal descubrimiento de contenido. Si el usuario escribe en un chat después de ver que no pudo encontrar otros thrillers similares, entonces es obvio que el problema no es el precio o el descubrimiento, sino el contenido en sí. En ese caso, la solución es simplemente licenciar más de este tipo específico de contenido. También podemos analizar segmentos y temas más matizados.

— ¿Los clientes a menudo sacan conclusiones significativas de estos insights? Por ejemplo, ¿cambian su UX o comienzan a licenciar contenido diferente?

Adel Gaisin: Tenemos un cliente bastante grande que ha cambiado completamente su estrategia de desarrollo basada en los insights del chat. Han cambiado todo. Inicialmente, integraron chats como un experimento, comenzaron a trabajar con el feedback de los usuarios y luego rediseñaron su producto. Ahora, se enfocan en la comunidad como la característica central de su plataforma, no solo como otro truco de producto. Esta se ha convertido en la dirección que sigue toda la empresa.

Tenemos clientes así, pero no todos requieren un cambio tan significativo. Para ese tipo de pivote, varios factores deben alinearse: las oportunidades técnicas, por supuesto; una gran base de usuarios y un buen ajuste. No somos la combinación adecuada para todos los tipos de productos y audiencias.

 — ¿Qué segmento no es relevante?

Adel Gaisin: Depende de la audiencia. Supongamos que una audiencia particular no quiere formar una comunidad. No creo que haya industrias completamente irrelevantes, pero si tuviera que nombrar una, probablemente elegiría la tecnología de recursos humanos. Creo que una plataforma de recursos humanos no es un lugar donde las personas realmente quieran o necesiten tener discusiones, ya sea sobre oportunidades laborales o tendencias profesionales. Como he dicho, nuestro objetivo es influir en las métricas comerciales. Pero no veo una conexión fuerte entre “discutí este trabajo” y “recibí una invitación para una entrevista.” Llenar un puesto de trabajo es un proceso largo. Viene con muchos desafíos adicionales, como acuerdos de confidencialidad, y cuando alguien está en medio de ese proceso, no es un momento para discusiones comunitarias.

Somos más efectivos cuando el ciclo de consumo es rápido y claro: discutes un producto, luego lo compras; hablas sobre una película, luego la ves; discutes un juego, luego lo juegas. Es una especie de ciclo. El ciclo puede ser más largo pero consistente, como unirse a una membresía para discutir entrenamientos diarios. Los recursos humanos son un poco diferentes.

— ¿Podemos imaginar la situación: integré un chat con la plataforma, funciona, las métricas están creciendo pero solo las métricas del chat. Mis métricas comerciales principales están cayendo porque los usuarios solo están sentados y hablando allí. La retención es impresionante pero mi plataforma no se trata de esto.

Adel Gaisin: Mira, tenemos un ejemplo relevante. Un cliente integró un chat, y la audiencia comenzó a usarlo activamente. La retención allí es ahora simplemente increíble. La retención, por supuesto, siempre depende del dominio y la industria, pero podemos usar el 20% como referencia. Si tu retención está en el 20%, tienes un buen producto sólido. Si tu retención está alrededor del 40%, ese producto es increíble, es genuinamente fuerte. El cliente que mencioné anteriormente, que transformó todo su producto en uno social, tiene alrededor de un 40% de tasa de retención. Sin embargo, la empresa que acabo de mencionar tiene una tasa de retención del 60% en el chat. Estos usuarios, son como una familia. Entonces, ¿qué debería hacer este cliente? Necesitan llevar las funciones principales al chat. Tienes un canal donde tus usuarios realmente quieren pasar su tiempo, y ese canal está integrado directamente en tu producto. No lo desperdicies. Siempre estamos listos para satisfacer las necesidades de nuestros clientes y mejorar la funcionalidad del chat si vemos el potencial.

— ¿Qué herramientas o marcos utilizas al trabajar con datos?

Adel Gaisin: Primero, marcamos todas las acciones para analizar el comportamiento del usuario. No hay nada mágico aquí; todo es claro y directo. Luego, definimos un conjunto de métricas clave que seguimos de manera constante. Así que, analizamos el número de sesiones, específicamente cuántas sesiones necesita un usuario para realizar una acción comercial; en realidad, están involucradas muchas métricas. Y todas las herramientas que usamos son nuestras; las construimos nosotros mismos. Debido a que trabajamos con muchos clientes diferentes, y cada uno de ellos utiliza diferentes herramientas internas, desarrollamos una solución universal. Primero, proporcionamos una parte de los datos a través de nuestra oficina de back office. Esto ayuda a los clientes que no tienen los recursos para construir análisis de su lado. Pueden simplemente abrir el panel y ver actualizaciones en tiempo real rápidamente. En segundo lugar, hemos creado un sistema más o menos universal que envía eventos al cliente, para que puedan analizar todo en su propio entorno de análisis. No importa qué herramienta exacta use el cliente; podría ser Mixpanel, Amplitude o algunas herramientas integradas. Simplemente entregamos los eventos, y el cliente puede hacer con ellos lo que necesite.

— ¿Usan IA de alguna manera en su análisis?

Adel Gaisin: Usamos IA al analizar insights de comportamiento, ese es el análisis semántico del que hablamos anteriormente. Es necesario entender qué está sucediendo en el chat e identificar las tendencias de comportamiento de los usuarios. El análisis semántico es parte de nuestro sistema de análisis.
 

— ¿Cómo correlacionan estos insights con la tendencia de recopilar datos de primera mano?

Adel Gaisin: Los datos de primera mano son, literalmente, comunicación. Así que, sí, esto todavía cae bajo el análisis semántico de insights de comportamiento; se trata de observar las tendencias que los usuarios están discutiendo. Y, francamente, nuestros chats proporcionan un canal que permite la recopilación de estos datos de primera mano. Permíteme dar un paso atrás y decir que los usuarios a menudo mienten. Si le preguntamos directamente a alguien sobre su opinión de nuestro producto, hay una alta probabilidad de que nos encontremos con una pequeña mentira piadosa. En resumen, parte de la información que recibimos de los usuarios no es del todo precisa al principio, simplemente porque quieren ser educados o presentar una mejor versión de sí mismos. Pero en una comunidad anónima, en un ambiente amigable, los usuarios comparten comentarios honestos. Discutan lo que realmente les importa.

A menudo vemos mensajes como: “¡Oh, genial que hayas agregado un chat! ¿Podrías agregar esto y aquello también?” Sabemos cómo trabajar con este tipo de feedback, cómo extraer el significado y cómo comunicarlo al cliente. También es increíblemente útil cuando los usuarios tienen un espacio para expresar sentimientos negativos sobre la plataforma. Porque si no lo hacen en un chat, podrían publicar una reseña pública. Y lo que podría ser un problema menor y fácilmente resuelto puede convertirse en un comentario negativo permanente. Si tengo acceso a un chat, simplemente mencionaré el problema allí, en lugar de dejar una reseña en AddAdvice o en otro lugar. Y cuando el problema se resuelve dentro del chat, mi lealtad a la plataforma aumenta.

— ¿Cómo se protege la información personal en este sistema que has construido?

Adel Gaisin: Los datos personales no son parte de nuestro ADN, ya que siempre hemos tenido como objetivo recopilar la menor cantidad de información personal de los clientes posible. De hecho, no necesitamos realmente ningún dato personal, solo necesitamos un ID de usuario para crear un evento y una cuenta de nuestro lado. Los apodos de los usuarios no son únicos, y no hay un vínculo entre los ID de usuario, los apodos y los nombres reales de los usuarios. También no permitimos que se envíen o utilicen números de teléfono, correos electrónicos o cualquier otra información personal de ninguna manera en un chat. Por lo tanto, la principal garantía de que los datos personales están protegidos es que no recopilamos ningún dato personal en absoluto.

— Watchers es una empresa global, disponible en muchos países. ¿Utilizan diferentes protocolos para operar en todos ellos?

Adel Gaisin: El procesamiento de datos depende de la ubicación donde opera el cliente. Estamos sujetos al GDPR en la UE. Sin embargo, hay regulaciones adicionales en diferentes países europeos, por ejemplo, en España, se nos exige retener toda la información durante siete años después del final de nuestra relación con un cliente. En los EE. UU., las regulaciones difieren, al igual que en América Latina y Asia. En cualquier caso, discutimos todo directamente con el cliente, y su departamento legal aprueba nuestro marco. El núcleo de nuestro sistema es simple: desencriptamos y analizamos datos, los almacenamos si el regulador lo requiere y no los almacenamos si no hay tales requisitos. Y, por supuesto, realizamos investigaciones para cada país al que ingresamos y seguimos todas las regulaciones existentes.

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