Esta entrada fue escrita originalmente en italiano por Paolo Gambardella. Ha sido traducida por un agente de inteligencia artificial y puede contener imprecisiones.
El mundo del entretenimiento usa el tiempo invertido como indicador principal del valor de un producto o servicio.
Valor = Tiempo × (Beneficio / Unidad de tiempo)
Llevo unos meses usando LLMs y machine learning, y en mi opinión esta innovación va a traer tres cosas: más oferta, menos poder de monetización y, sobre todo, un público que comprime todo lo que puede en menos tiempo. Si esto es así, la fórmula de antes empieza a hacer aguas. El tiempo se convierte en el recurso más escaso, y quien intenta crecer solo alargando las sesiones acaba compitiendo con todo lo demás por los mismos minutos. En ese punto, lo que importa es cuánto vale cada minuto que el jugador elige darte.
Juzgados por el D1 y el D7
Llevo años trabajando en juegos mobile, y mi trabajo como diseñador siempre ha sido evaluado en función de Retención y Monetización. La primera lleva inevitablemente a la segunda: D1, D7, DAU/MAU. Tiene sentido, porque un juego F2P sobrevive gracias al volumen de personas que cada día llegan y, sobre todo, vuelven a jugar. Cuanto más vuelve alguien, más probable es que empiece a gastar cantidades importantes en el juego. Así que cada feature que diseñé tenía que mover uno de estos indicadores; si no, se descartaba.
El problema es que algunas features hacen su trabajo en silencio. Un sistema que deja más claro qué hacer a continuación, un pequeño momento narrativo que da sentido a una sesión, una interfaz que elimina fricción: ninguna de estas cosas mueve el D7 por sí sola en un A/B test. Y así acaban al fondo de la lista, detrás del enésimo evento de tiempo limitado que sí mueve un número de inmediato. He visto roadmaps enteras doblarse hacia lo que era fácil de atribuir, y los juegos que salían de ahí tenían todos la misma cara.
El ejemplo más doloroso me pasó el año pasado. Trabajaba con un cliente grande y con uno de los mejores equipos que he conocido: personas creativas, capaces, que creían de verdad en el proyecto. Los números que llegaban eran interesantes, al menos desde mi punto de vista. Además, inventamos desde cero un género nuevo. Ningún indicador decía que el juego iba mal; iba bien, solo menos bien de lo que esperaba la empresa matriz, que apuntaba a un D1 y un D7 poco menos que imposibles. La presión llegó a tal punto que, por lo que supe después, el proyecto fue cancelado. Una pena. Para mí, los indicadores sirven para saber por dónde no ir, y cuando se convierten en el único rasero para juzgar una idea terminan hundiendo también las buenas. Esa empresa tenía probablemente entre manos un gran producto, y habría bastado con dejar trabajar a la gente.
Un medio que no se puede resumir
Los videojuegos en general, no solo los F2P, se encuentran en una posición interesante. Piensa en una película o en un podcast: en teoría puedes sustituir 3 horas de cine por un resumen de 2 minutos. Con un roguelike, en cambio, es difícil resumir una run… ¡El valor está precisamente en jugarlo! Como negocio, esto nos pone en una posición privilegiada, y creo que nos da una ventaja especial frente a otros medios.
En este momento el mercado está en una fase de consolidación, y por eso repite fórmulas que considera probadas. Pasa en todos los mercados maduros. Además, como decía, las nuevas tecnologías en teoría permiten a cada persona de un equipo producir más.
Quién vuelve
Creo que los jugadores siempre han buscado juegos únicos, y cuando todo empieza a parecerse esta búsqueda se intensifica. No me sorprendería que empezáramos a medir la retención de otra forma: fijándonos también en cuántas de las personas que nos interesan vuelven. QUIÉN vuelve, esa es la pregunta.
Y para entender quién vuelve hay que mirar qué hace cuando vuelve. El jugador que pasa veinte minutos ajustando su build, el que lee cada línea de diálogo, el que ignora una recompensa fácil porque le interesa otra cosa: cada uno está diciendo algo sobre lo que le importa. Optimizar, coleccionar, descubrir, darle sentido a lo que hace. Si construyes el juego alrededor de estos valores, ese jugador se queda años. Si lo tratas como una línea más en la media del D1, lo pierdes sin ni siquiera darte cuenta.
Alguien dirá que el sector ya mira el “quién”: las ballenas, los jugadores que más gastan. Durante años hemos optimizado la profundidad de gasto, es decir, hasta qué punto alguien estaba dispuesto a abrir la cartera. La profundidad de atención es otra cosa: hasta qué punto alguien está dispuesto a adentrarse en el juego, entenderlo, hablar de él, quedarse en él. A menudo las dos van de la mano, pero cuando no es así, la segunda dura más.
Muchas veces el jugador apasionado, el que gasta, el que quizás trae a sus amigos y se queda con nosotros durante años, no aparece claramente en un dashboard que muestra la evolución de la retención D1. Y sin embargo, ese jugador pesa enormemente en la rentabilidad del juego.
La apuesta por la profundidad
Aquí es donde creo que llegará el próximo cambio, y pronto. Un estudio que construye su estrategia en torno a la “profundidad de atención” puede tener números más bajos en DAU y ganar en márgenes. A nivel micro la métrica puede parecer floja, pero a nivel macro la situación se da la vuelta.
En la práctica significa mirar números distintos: la retención a 90 o 365 días de la cohorte más comprometida en lugar de la media en D1, cuántos jugadores llegan a tocar los sistemas más profundos, cuántos traen a un amigo, cuántos crean algo alrededor del juego. Son métricas más lentas y más ruidosas, y también por eso hoy nadie las pone en lo alto del dashboard.
