Cientos de directores de emisoras, directores de contenidos, directores de programación o presentadores están empezando una nueva temporada de radio estos días. Es ese momento del año para re-posicionar emisoras, lanzar nuevos programas, probar nuevos contenidos o sustituir presentadores. Durante algunas semanas, incluso meses en algunos casos, no habrá forma posible de evaluar cómo están funcionando esos ajustes. Tal vez un poco de libertad durante este tiempo sea bueno para la creatividad, pensarán algunos. Otros preferirían no tener que sufrir este periodo de incertidumbre.
¿Esperando a los próximos datos de audiencia?
Cuando la próxima ola de datos de audiencia llegue con malas noticias, empezarán las quejas. No voy a enumerar hoy las críticas habituales a los sistemas de medición de audiencias. Resumiré lo que probablemente sea la esencia de esas críticas:
- La frecuencia y el nivel de detalle tanto de encuestas como diarios son insuficientes. La información extraída a través de estas metodologías no tiene profundidad suficiente para concluir con certeza qué funciona y qué no. Además, los resultados llegan demasiado tarde.
- Debido a su naturaleza basada (directa o indirectamente) en recuerdo de escucha, estas metodologías miden la fuerza de marca, no el consumo de nuestros contenidos.
Los focus groups y tests de auditorio son metodologías de investigación diseñadas más específicamente para estudiar el interés hacia los contenidos. Tampoco solucionan el problema de periodicidad insuficiente, por su elevado coste.
Información continua y detallada
Los mercados con PPM (Portable People Meter) o equivalente están mucho más cerca de la medición de engagement de los oyentes. Al automatizar la recolección de datos del diario a través del uso de huellas sonoras, el sistema de medición con PPM es capaz de dar resultados diarios, con precisión al minuto.
Sorprendentemente, los efectos de alcanzar esa continuidad en investigación de audiencias, ampliamente demandada por profesionales de radio, pueden ser no tan beneficiosos como imaginábamos.
Fred Jacobs, consultor de radio con vasta experiencia, explica en su artículo PPM Turns 10 – Celebration Or Regret? el impacto negativo que tuvo para la radio la sobre-reacción a esas “líneas de electrocardiograma que se hundían durante la publicidad, con música nueva o durante las intervenciones de los DJ’s”. Un amigo que era director de programación en Los Angeles cuando se introdujo el PPM me contaba hace unos años el miedo que empezó a dar programar en radio. Muchos profesionales no estaban preparados para ver esas caídas y subidas, por cuartos de hora, a diario. Especialmente en esos formatos o emisoras para los que perder un par de panelistas implicaba una pérdida de audiencia aniquiladora.
Un marco de trabajo para la mejora continua de contenidos en radio
La startup de la que soy co-fundador, Voizzup, ayuda a emisoras de radio a evaluar los contenidos de antena a diario a través de análisis de datos. ¿Adivina qué? Nosotros también entregamos a los profesionales de radio esas “líneas de electrocardiograma” que descienden durante los bloques de publicidad o intervenciones del locutor demasiado largas. La tentación de precipitar conclusiones y actuar con premura, como decía Fred Jacobs sobre el PPM, también aparece, de forma entendible, con el análisis de datos. Utilizar la evaluación de contenidos continua con urgencia auto-impuesta, puede causar más daño que beneficio. En Voizzup, hemos aprendido que el feedback constante de oyentes no es suficiente por sí solo para traer mejora continua de contenidos a la radio. Requiere, en nuestra opinión, de un marco de trabajo que incluya estos tres elementos:
Tecnología
Voizzup captura reacciones espontáneas de miles de oyentes durante su escucha natural en las aplicaciones móviles de las emisoras, sin pausa. Millones de eventos (play, pausa, stop, cambios de volumen, etc) se cruzan minuto a minuto con la escaleta de contenidos, extraída del sistema de playout y del editor de guiones o prompter de la emisora. A través de un intuitivo dashboard, entregamos al equipo del programa los resultados procesados y convertidos en indicadores de rendimiento comprensibles para la evaluación de contenidos a diario.
Metodología
El feedback espontáneo e inconsciente de los oyentes es constante. Esto permite al equipo de la emisora introducir ciclos de aprendizaje en sus flujos de trabajo. Tras finalizar la emisión diaria, cada programa puede ver las reacciones de los oyentes a su contenido, minuto a minuto, contextualizado con el audio emitido. Los elementos con mejor y peor resultado del día son identificados y ordenados en un ranking. En lugar de eliminar los “malos” o aumentar la exposición de los “buenos” de forma impulsiva, el equipo del programa puede seguir observando su comportamiento a lo largo del tiempo para encontrar patrones. Es más práctico desarrollar teorías tras unos días de observación que precipitarse tomando decisiones presionados por una urgencia inexistente.
Parémonos por un segundo en un ejemplo muy simple. Un programador musical descubre a través del dashboard que una canción concreta ha tenido un resultado por debajo de la media. ¿Qué debería hacer? ¿Eliminar la canción de la playlist o reducir sus rotaciones porque no ha testado bien? ¿No sería eso precipitarse? También sería sobre-simplificar.
Son muchos los factores que afectan al rendimiento de una canción: el género, el tempo, la época, el idioma, la secuencia (su posición en el reloj), la duración, etc. Y éstas son sólo variables internas, también las hay externas: estaciones del año, vacaciones, el tiempo (climatológico), el prime-time televisivo, grandes acontecimientos o eventos, etc. Lo mismo ocurre con los contenidos hablados, como secciones en un morning show. Sólo como ejemplo, algunos de los factores son el tema de conversación, el presentador, su capacidad narrativa, la calidad de sonido de una llamada telefónica, etc. Pillas la idea, ¿verdad?
Nuestra manera de abordar la evaluación continua de contenidos fomenta que los profesionales de radio primero creen suposiciones, en lugar de apresurarse a tomar decisiones.
Ciencia de datos
Esas suposiciones sólo se convertirán en auténtico aprendizaje una vez sean formuladas con claridad, testadas y confirmadas. Junto con Voizzup, el equipo del programa define el test para confirmar o rechazar sus teorías. Más allá del dashboard, aplicamos a estos ejercicios nuestra tecnología y conocimientos de data-science. Dependiendo de la formulación de la hipótesis, escogemos el tipo de experimento más apropiado: Test A/B, análisis de cohortes, agrupamiento por K-means, etc.
Mentalidad
Hemos hablado de feedback constante de oyentes y de experimentos para validar o refutar hipótesis, como ciclos de aprendizaje. En realidad, nada nuevo. Al poner siempre en el centro el feedback del oyente, nos estamos asegurando de que a nuestra audiencia todavía le importan nuestros contenidos. Al trabajar en ciclos cortos, invertimos menos tiempo y esfuerzo. Si en lo que estamos trabajando no funciona, lo habremos averiguado rápido y sin asumir grandes riesgos. Si funciona, podremos seguir progresando y mejorar. De esta forma estamos creando un entorno seguro que nos permite perder el miedo a fallar. Ya no hay espacio para el pánico en la toma de decisiones. Poner el feedback del usuario en el centro en todas las fases de creación e introducir ciclos cortos de aprendizaje son dos elementos comunes en marcos de trabajo para mejora progresiva.
A través de disciplinas como Lean, Agile o Design Thiking, equipos de desarrolladores, diseñadores de UX y managers de producto en algunas organizaciones de radio están usando ya sistemas de trabajo para la mejora continua similares, también basados en el “usuario-centrismo” y el aprendizaje iterativo. Puedes leer más sobre este tema en mi artículo Radio ágil, preparada para una mejora continua.
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Si crees que tu morning show o los profesionales de contenidos en tu organización de radio se beneficiarían de un sistema de trabajo para la mejora continua de contenidos, por favor, contacta con nosotros.