La directora de producto de Duolingo ofrece una clase magistral sobre monetización de productos

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Hannah Clark: Creo que todos podemos estar de acuerdo en que nuestras decisiones son, fundamentalmente, sobre cómo podemos hacer que nuestros productos sean valiosos para nuestros clientes. Pero hoy vamos a profundizar un poco más en la parte de “valioso”… es decir, cómo nuestros productos pueden generar ingresos. Sabemos que necesitamos ser rentables, pero el camino entre nuestro producto y un ARR saludable no es precisamente una línea recta. Hacerlo bien es obviamente fundamental para la misión, pero hay muchas formas de lograrlo, y esa es exactamente la razón por la que esta conversación es tan interesante.

Mi invitado de hoy es Cem Kansu, el jefe de producto en Duolingo, y no podría haberle pedido a Santa un caso de estudio más perfecto de un producto de alto valor con un enfoque muy inteligente en monetización. Estás a punto de aprender lo que ha funcionado y lo que no para Duolingo a lo largo de los años, descubrir qué es la Trampa Premium y cómo evitarla, y escuchar cómo la introducción de IA Generativa ha influido en su estrategia de precios hoy en día. Este episodio estuvo tan genial, tan interesante y tan lleno de lecciones reales, que básicamente es Duolingo aplicado a la monetización de productos. Vamos allá.

Bienvenidos de nuevo al podcast de The CPO Club, todos. Hoy estoy aquí con Cem Kansu. Es todo un honor tenerlo hoy aquí con nosotros.

Cem, gracias por acompañarnos.

Cem Kansu: Gracias por invitarme. Es un placer estar aquí.

Hannah Clark: Sí. ¿Puedes contarnos un poco sobre tu experiencia y cómo llegaste hasta donde estás hoy en Duolingo?

Cem Kansu: Claro. Me uní a Duolingo hace ocho años y medio, lo que me parece increíble decirlo en voz alta, pero el tiempo vuela cuando te diviertes. Me uní a Duolingo en 2016 y trabajé en monetización durante aproximadamente los primeros cinco, cinco años y medio de mi tiempo allí. Monetización para nosotros es construir líneas de negocio que incluyan anuncios, compras dentro de la app y suscripciones. Y en los últimos tres años he sido el jefe de producto en Duolingo.

Lidero el equipo de gestión de productos y tenemos alrededor de 40 PMs en la empresa. Y muchas apuestas de producto en las que paso un buen tiempo de mi día. Y antes de Duolingo, estaba en la escuela de negocios. Incluso antes de eso, estuve en Google durante unos cuatro años. Y un poco antes, soy originalmente de Turquía e hice parte de mis estudios allá.

Hannah Clark: Wow. ¿Trabajaste en Google antes de ir a la universidad?

Cem Kansu: No. Antes de la escuela de posgrado, antes de la escuela de negocios.

Hannah Clark: Ok. Pensé, vaya, debió haber sido todo un prodigio.

En fin, esto es una gran introducción, porque hoy vamos a hablar de monetización, algo de lo que, sorprendentemente, no hablamos lo suficiente en este programa. Hablamos mucho de desarrollo, de investigación. Pero no de cómo ganar dinero.

Así que empecemos con una pregunta general. ¿Cuál consideras el mayor reto de monetización que enfrentan actualmente los equipos de producto en el mercado? Representando a Duolingo, ¿cómo habéis navegado vosotros esto?

Cem Kansu: Es una excelente pregunta. Creo que uno es averiguar el mejor modelo para monetizar tu producto. Si tu aplicación va dirigida a negocios, tomas un rumbo, si es de consumo, otro. Yo puedo hablar de consumo, que es donde he pasado gran parte de mi carrera.

Pero pensando en monetización para consumidores, solía ser que en los primeros días de las apps de redes sociales, como con Facebook, el consejo era siempre, consigue usuarios, ya verás luego cómo monetizar. Que si alcanzabas una base de usuarios masiva, podrías encontrar la forma de rentabilizar. Ese era el consejo. Hoy la sabiduría ha cambiado: ahora debes mostrar cómo vas a monetizar desde antes y hacerlo al mismo tiempo que creces, ese es el consejo para startups actualmente, especialmente las de consumo.

El viaje de Duolingo fue bastante interesante, diría yo. Duolingo comenzó en 2011. Por entonces, los inversores o los que sabían del tema te decían: sólo consigue usuarios. Ya lo solucionarás después. Y Duolingo siguió esa filosofía: hacer crecer la base de usuarios, hallar el encaje producto-mercado y luego ya veremos cómo monetizar.

Duolingo en sí tenía un plan de monetización muy elaborado. Nuestro fundador y CEO, Luis, fue el creador de CAPTCHA. No sé cuántos aquí conocen CAPTCHA, pero son esas letras extrañas que escribes en sitios web. Pero la idea detrás de CAPTCHA era también aprovecharlo para digitalizar libros.

Cada carácter extraño que escribías sería usado de manera colectiva para convertir imágenes escaneadas de libros en palabras digitales reconocidas. Así que Luis había desarrollado este modelo de digitalización colaborativa con CAPTCHA. Su idea era que Duolingo hiciera algo similar: mientras los usuarios aprendían un idioma, por ejemplo, español, traducirían artículos del inglés al español, parte por parte.

Duolingo entonces vendería un servicio de traducción a quien lo necesitara. El problema de ese modelo de negocio era, en primer lugar, que si sólo estás aprendiendo un idioma, la calidad de la traducción es baja. Por lo tanto, usualmente terminas necesitando a un tercero o servicio extra para mejorar esa calidad.

Otro problema es que la traducción es un modelo de negocio donde el precio siempre tiende a la baja: tú lo haces por 2 dólares el artículo, alguien más por 1 dólar, y siempre va a la baja. Y en retrospectiva, hubiera sido un modelo de negocio terrible con la llegada de los modelos de lenguaje grandes (LLM).

Creo que la traducción se ha vuelto casi instantánea hoy en día. Así que, en resumen, cuando llegué, Duolingo había abandonado ese modelo y estaba trabajando en qué venía después. Trabajamos en el modelo ‘freemium’ porque iba con nuestra misión y valores: el acceso a la educación.

Nunca quisimos bloquear todo el valor educativo tras un muro de pago. Y respecto a lo anterior, creo que eso es lo que enfrentan muchas apps: cuánto ofrecer gratis y cuánto poner detrás de un pago, ya sea único o suscripción. Nosotros decidimos, por nuestros valores y misión, y por el crecimiento de Duolingo a largo plazo, que el valor educativo debía ser completamente gratis. Así que todo el contenido de francés, por ejemplo, es igual para usuarios pagos o gratuitos. Sin embargo, las funciones extra, como quitar anuncios o tener más vidas en las lecciones, son de pago.

Eso es lo que comenzamos a hacer y a lo que hemos sido fieles los últimos ocho años como modelo de negocio. Y, de nuevo, a tu pregunta inicial, ¿qué enfrentan las apps? Creo que una de las decisiones clave es si ofrecer o no parte de tu app gratis, y cuáles partes. Y la variable clave aquí es que lo que das gratis debe ayudarte a crecer.

Para Duolingo, al ofrecer lo más valioso —aprender un idioma, matemáticas o música gratis— se construye un círculo virtuoso: si te gusta, lo recomiendas. Si todo fuera de pago, la mayoría ni accedería ni lo contaría. Así el ciclo orgánico no se produce. Si haces solo un producto premium, tienes que gastar mucho en marketing para crecer, que no es malo, pero es otro modelo de negocio diferente.

Hannah Clark: Creo que gran parte de la conversación sobre precios y monetización se reduce a un delicado equilibrio en muchos niveles.

Pero quiero hablar un poco de la Trampa Premium ya que estamos hablando de premium y de encontrar ese equilibrio justo.

Primero, ¿puedes contarnos qué es el concepto de Trampa Premium y cómo Duolingo ha logrado evitarla a la vez que crecía en usuarios e ingresos?

Cem Kansu: Sin duda. La Trampa Premium, no sé si es un término común, pero en Duolingo lo usamos mucho para describir la dinámica en la que caen muchas apps educativas. Usaré a Duolingo como ejemplo porque me resulta fácil hablar de esto. Llevamos 11, casi 12 años como producto.

En estos años hemos visto muchos productos competidores intentar lo que hace Duolingo con una diferencia clave: hacer toda la app premium. Y esto suele ser que alguien empieza haciendo algo similar, enseñan un idioma, matemática o música.

Hay muchos productos educativos ahí fuera. Algunos empiezan siendo completamente pagados o bien gratis, pero es difícil crear ese ciclo orgánico. Así que enseguida concluyen: si lo hacemos todo de pago, podemos monetizar, gastar en marketing y crear el ‘loop’ en el que si tu LTV es mayor al coste de adquisición, puedes reinvertir en marketing. Matemáticamente tiene sentido. Pero pasan dos cosas en las empresas que toman ese camino. Esa es la trampa.

Primero, todo el crecimiento depende del marketing pagado. Se gastan recursos, tiempo, liderazgo y dinero en marketing en lugar de en hacer un producto excelente.

Así, toda la orientación de la empresa gira en torno al marketing más que a la excelencia de producto. Y en educación, la gran dificultad es crear una experiencia atractiva y divertida con temas educativos.

Si no inviertes mucho en esto, te quedas atrás. Esa es la primera trampa. La segunda es que una vez entras en ese ciclo —todo el crecimiento depende del marketing pagado— es casi imposible cambiar. No puedes decir fácilmente: vamos a poner en abierto algunas funcionalidades clave que sabemos que generan pago, para así construir el ciclo orgánico. Porque eso ralentiza tu crecimiento y nunca he visto una transición así. Es realmente difícil de hacer.

El recorrido inverso es más común: apps que empiezan gratis o freemium, y pasan a invertir en marketing pagado para crecer, que solo es rentable si hay pagadores, así mantienes el ciclo.

Esta es parte de la Trampa Premium: una vez que creas una app premium donde el único crecimiento proviene del marketing pagado, es muy complicado salir de ahí y construir crecimiento orgánico al mismo tiempo. Nuestra apuesta ha sido al crecimiento orgánico: difícil de controlar porque no depende de inversión, pero es mucho más barato, técnicamente gratis.

Así que apostamos por ofrecer funcionalidades gratuitas y excelentes para que los usuarios lo recomienden y esto active el ciclo de crecimiento orgánico.

Hannah Clark: Sí, suelo estar de acuerdo con ese enfoque. Si piensas en el producto como una fiesta: si tu fiesta es estupenda, la gente llamará a sus amigos para que vengan.

Pero si te gastas mucho en carteles diciendo que la fiesta es genial pero luego no hay comida, la música es mala… invitas a la gente y no hay nada realmente. Así que el gasto no sirve para nada, ¿no?

Cem Kansu: Sí.

Hannah Clark: Es solo una analogía. Pero sí, coincido totalmente con su enfoque. Es una excelente perspectiva.

Para profundizar en el modelo freemium, creo que ahí está parte del éxito de Duolingo: habéis encontrado ese equilibrio en la propuesta freemium. Entendéis muy bien a vuestros usuarios y habéis creado un producto realmente convincente.

Todo el mundo que conozco que usa Duolingo dice que es la única app de idiomas a la que han sido fieles. Ni siquiera me pagan por decir esto. Es verdad. ¿Qué estrategias os han funcionado para mantener el acceso gratuito a la vez que motivan a los usuarios a pasar a premium?

Cem Kansu: Un par de cosas. Una es cómo establecer una orientación y límites claros para toda la compañía: debe ser posible para un usuario gratuito y uno de pago aprender la misma cantidad de francés, punto. Es decir, un usuario gratis no debe tener menos contenido que uno de pago; el contenido no es diferenciador para el pago.

Ese ha sido siempre nuestro enfoque porque hemos constatado que si ofreces una experiencia educativa extensa y de calidad al usuario gratuito, pueden recomendarte, les ayuda a crecer, o se quedan mucho más tiempo, quizá tres años después pasen a la suscripción.

Así generas hábitos a largo plazo más fácilmente. Esa ha sido la guía estratégica. Es una. Otra, el uso del A/B testing y los datos para discernir qué funcionalidades ayudan a crecer y cuáles a monetizar. Hay ciertas encrucijadas, como por ejemplo: los ránkings —el “leaderboard”— es una funcionalidad que tienes que decidir si será de pago o gratuita.

Podría ser de pago, ya que no es contenido educativo —cuadra con tus valores— o podría ser gratis. ¿Qué beneficia más? Si la haces gratis, ¿favorece el crecimiento? Si es de pago, ¿mejora los ingresos? Puedes usar tu criterio, pero si no, pruebas y ves qué sucede.

Para nosotros, las funcionalidades sociales, como el leaderboard, funcionan mejor al ser abiertas, porque el volumen de usuarios es clave. Para otras de nicho, como la práctica personalizada, es lógico monetizarlas: la mayoría no las usa, pero a quienes les interesa sí están dispuestos a pagar. Lo llamamos el “hub de práctica” y ahí decidimos habilitar el pago.

En resumen: si una función impulsa el crecimiento, no se debe monetizar; hay que permitir que crezca la base de usuarios.

Un tercer punto relacionado con la Trampa Premium: alinear a toda la empresa en la estrategia. ¿Somos un producto premium donde todo se puede monetizar o hay vacas sagradas que nunca se tocan? Esto ayuda. Especialmente en una organización en crecimiento, si todos saben dónde experimentar y qué límites no cruzar.

Así que esa alineación sobre lo que es sagrado y lo que no, también ayuda mucho.

Hannah Clark: Sí. Es fundamental para crear un ethos compartido. Me alegra que menciones el A/B testing, porque tengo curiosidad sobre cómo lo incorporáis en vuestra estrategia.

¿Puedes compartir algunos hallazgos o insights que hayáis sacado del A/B testing en torno a la monetización y retención?

Cem Kansu: Sí. Hacemos muchos tests A/B. En un trimestre, llegamos a más de 300 A/B tests en Duolingo, solo para que te hagas una idea. Cuando abres la app, parece sencilla, y lo es, pero hay muchos tests corriendo.

Van desde cosas mínimas, como modificar el tono del azul en un botón, hasta un rediseño completo de la página principal. Todo cambio es un test A/B. Porque los datos revelan mejor el impacto que nuestra intuición.

¿Qué descubrimos? Es una lista larga, así que te hago un resumen de varios aspectos. Uno relevante siendo un producto que equilibra educación y engagement, es que hay un punto perfecto entre lo fácil y lo difícil de cada lección.

Probamos muchos extremos: hemos hecho el contenido cada vez más fácil y cada vez más difícil. De media, los usuarios quieren acertar el 80% de las preguntas. Ese es el punto óptimo. Si aciertan el 100%, se aburren, piensan que es muy fácil y abandonan. Si sólo logran el 30%, creen que no sirven para esto, que la app no es para ellos. Así que el punto dulce está en torno al 80% —esto ayuda a retener y crear hábito.

Otro hallazgo: para vender un producto de pago, como nuestras suscripciones Super Duolingo y Duolingo Max, es clave cómo lo presentas y cómo lo comunicas. Muchas compras de suscripción en productos freemium son compras emocionales.

Así que hay mucho que probar en cómo convencer al usuario de dar el paso. Debe sonar obvio, pero llevamos ocho años optimizando cómo presentamos la suscripción y todavía encontramos formas de mejorar.

Por ejemplo, es mejor permitir probar la suscripción gratis tres días antes que pedir directamente la prueba gratuita. O si en el botón pones “probar gratis durante 7 días” funciona, pero si dices “probar por $0”, aunque suene extraño, funciona mejor. Si ofreces un descuento y pones “última oportunidad”, la tasa de clics aumenta mucho más que si no lo pones. Hay una lista muy larga de estos experimentos.

La gran conclusión es que puedes optimizar mucho cómo convertir usuarios a suscriptores.

Otro aprendizaje: existe el riesgo de hacer demasiados tests A/B y caer en la “trampa del máximo local”, donde los equipos solo experimentan cambios mínimos. Aunque puedas presumir de 100 tests, si todos son sobre el color del botón o detalles ínfimos, nunca cuestionas si deberías cambiar totalmente ese flujo.

A veces, quitando una pantalla entera y replanteando todo, mejoras incluso al doble. Pero nunca llegas ahí solo afinando detalles.

Así que evitar esa trampa es otra lección. No está claro cómo implementarlo, pero cuando nos damos cuenta de que hemos testeado demasiado y sólo incrementos pequeños, tratamos de salir de ahí.

Hannah Clark: Es un punto interesante. Hablamos en un panel antes sobre cómo la percepción de “listo” varía entre un junior y un senior. Uno considera algo terminado; el otro mira los insights o el valor generado.

Es lo mismo con los tests A/B: ¿hacemos tests sólo por decir que hicimos 300 este año, o los hacemos para lograr mejoras importantes o probar riesgos diferentes?

Cem Kansu: Exacto. Otro ejemplo: ¿mejor hacer 300 tests con mejoras del 2% o uno solo que mejore todo un 50%? Es difícil decidirlo en el momento. A posteriori, el 50% suena mejor, pero en el momento, es más cómodo jugar sobre seguro con los pequeños cambios repetidos.

Pero entonces llegan los rendimientos decrecientes.

Hannah Clark: Sí. Sí. Cada test tiene un coste aunque aporte insights, así que.

Cem Kansu: Eso es.

Hannah Clark: Han sido aprendizajes muy valiosos. Te lo agradezco mucho.

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Cambiemos ahora y hablemos de la estrategia de precios.

Dijiste que ha evolucionado con el tiempo. Profundizando en la versión actual de la estrategia de precios —con diferentes niveles premium y el plan gratuito—, ¿qué factores influyen hoy para poner precio a las funcionalidades o diferenciar los distintos productos de pago?

Cem Kansu: Nuestra estrategia de precios ha evolucionado sobre todo a través de la evolución de los paquetes. Durante los últimos ocho años, había una suscripción, pero con el tiempo lanzamos primero Duolingo Plus, luego rebautizamos a Super Duolingo —un nombre que suena mejor— hicimos un rediseño profundo y lanzamos el plan familiar, que cuesta aproximadamente un 50% más que el individual, lo que es muy ventajoso para grupos.

Luego lanzamos el nivel superior, Duolingo Max, hace casi dos años. Es casi el doble de caro que Super Duolingo, incluye más funciones usando IA generativa que permite practicar conversación. Eso cambió la dinámica de precio y adopción, ya que permite segmentar: usuarios con mayor habilidad/disposición de pago pueden optar por Max, grupos familiares por el plan familiar. Recientemente lanzamos plan para estudiantes. Así que ahora tenemos ofertas muy segmentadas.

Para definir el precio usamos principalmente tests A/B. Hemos intentado avanzarnos para no tener que testear precios así, ya que tiene riesgos. Aunque podemos técnicamente ofrecer cualquier precio (no tenemos contratos con terceros que impidan cambiar precios), implica un coste hacer esos tests. Así que intentamos encuestas a usuarios, estudios cualitativos y cuantitativos, tests de “puerta pintada” donde muestras un precio, pero no hay producto detrás, informando al usuario que aún no está disponible.

Nada de eso nos ha dado señales fiables sobre precios, salvo para diferencias muy grandes. Si pruebas a poner la anualidad en 80, 85 o 90 dólares, nunca obtenemos buenos resultados fuera de los tests A/B. Así que acabamos testeando todo en A/B y eso ha definido nuestros precios actuales. Y creemos que será así en adelante. El comportamiento de compra en una app premium depende de cómo se presenta y el momento que vive el usuario justo antes de la conversión.

Por eso es muy difícil replicar los resultados de tests A/B en investigaciones: el usuario entrevistado adopta otra mentalidad, actúa de manera racional, pero en la app la compra suele ser emocional tras una buena experiencia. Por eso hemos comprobado que el único método realmente fiable para encontrar precio es el test A/B.

Hannah Clark: Es una conclusión muy importante. Cuando hablamos de los insights que puedes obtener del comportamiento de compra, están muy desconectados del estado mental del usuario en una entrevista. Porque al ser entrevistados, quieren presentarse de la mejor forma posible, razonan en frío, pero la compra en la app ocurre porque hay impulso, emoción, ganas. Así que eso lo valoro mucho.

Y quiero hablarte un poco más sobre IA. Mencionaste el uso de IA generativa como herramienta de práctica conversacional en Duolingo Max. ¿Cómo equilibran el coste de una innovación así con establecer un precio que los usuarios consideren razonable para Max?

Cem Kansu: Para Duolingo Max, la función principal es lo que llamamos Video llamada con Lily. Lily es uno de nuestros personajes.

Tenemos varios personajes que aparecen en las lecciones. La videollamada con Lily es justo lo que el nombre indica: llamas a Lily para practicar español u otro idioma que aprendas. La gran ventaja es que adaptamos todo el nivel de español que usa Lily al tuyo.

Como conocemos todas las palabras que has aprendido en Duolingo, Lily tenderá a usar esas palabras el 89% del tiempo. El 10% del tiempo introduces palabras nuevas, pero te habla a tu nivel. Así es la práctica de conversación perfecta.

La adopción ha sido muy buena. Así que vamos a seguir invirtiendo en esas funciones de práctica interactiva con IA generativa para Max. Respecto al precio, una novedad con la IA generativa es que hace falta cubrir el coste: las llamadas a los modelos de lenguaje grandes (LLM) hoy en día no son baratas.

Calculamos los costes medios según el uso promedio, porque vendemos la suscripción mensual o anual y tenemos que asegurar que la unidad es rentable. Estimamos cómo será el coste y fijamos el precio por encima de eso, para no perder dinero por usuario. Determinar el precio también depende de la demanda, que estimamos con A/B testing.

La demanda se compara con Super: dado que Max es la opción más avanzada por IA y Super es nuestro producto ancla, probamos si Max debe costar el doble o solo el 50% más, y a partir de ahí testeamos, vemos donde hay más demanda, y determinamos el precio final.

Hannah Clark: Hablamos mucho de cómo presentar funciones afecta la percepción de valor y la disposición a pagar, y cómo usar ese gatillo emocional para ayudar al usuario en el funnel.

¿Qué lenguaje usáis en torno a la IA y habéis notado —o probado— la manera en que se posiciona la función IA para animar al usuario a pasar a premium?

Cem Kansu: Sí, investigamos bastante cómo comunicar el valor de la función y hay varias formas de hacerlo. Por ejemplo, para la videollamada con Lily, ¿es mejor hablar de Lily? ¿Es mejor hablar de práctica conversacional? ¿Es mejor decir “esto es IA de última generación”?

Probamos muchas maneras, tanto en investigación como en tests A/B, y la que menos funciona es enfatizar lo de la IA. Cuando decimos que es una función de IA, aunque hay mucho entusiasmo en el mundo tech, en realidad la mayoría de los usuarios de Duolingo —el 80% están fuera de EEUU— no tienen el mismo interés por ese término. La “IA” no resulta tan atractiva como en el mundo tecnológico.

Por eso en general no etiquetamos las funcionalidades como “esto es IA”. Siempre que lo hemos probado, la respuesta suele ser “eso no me importa demasiado”. Lo que sí importa —y esto es casi evidente a posteriori— es qué valor recibe el usuario si paga. Para nosotros eso es: “podrás hablar mejor” o “mejorarás tu capacidad de conversación”, ese mensaje conecta mucho mejor. Parece obvio ahora, pero sólo lo descubrimos con la práctica.

Hannah Clark: Tengo mi teoría sobre esto porque coincido en que falta cierto nivel de alfabetización digital. También pienso que existe cierta fatiga respecto a lo de la IA: muchos usuarios han visto aparecer funciones de IA en productos que luego no mejoran realmente la experiencia. Así que no todas las funciones con IA implican una mejor experiencia de usuario.

Por eso creo que es muy inteligente liderar con “cuál es el valor real” de la función. A menudo, la gente ve el concepto de IA, lo ve en todas partes, y se pregunta: ¿qué gano yo con esto? ¿Realmente va a mejorar mi experiencia?

Cem Kansu: Es justo lo que hemos observado.

De hecho, a veces hay incluso connotaciones negativas respecto a la IA: hay productos que añaden funciones de IA que no aportan nada, todos hemos hablado con chatbots poco útiles. O incluso hay usuarios que la ven con temor o suspicacia. Así que no siempre genera una reacción positiva, pero lo importante es dejar claro el valor directo para el usuario: “Si pago, ¿qué obtengo?”. Si puedes transmitir eso de forma fácil, funciona mucho mejor.

Hannah Clark: Me parece muy inteligente ese enfoque. Y aunque esto es sólo mi opinión, me alegra que tengáis datos que lo prueban.

Ahora hablemos un poco de qué sigue para Duolingo, que atraviesa un momento emocionante: expansión a áreas como matemáticas y música (ojalá hubiera existido cuando yo estaba en el colegio). ¿Qué criterios usáis para evaluar si un nuevo producto encaja con vuestra misión y capacidades, dado el punto en que estáis?

Cem Kansu: Sí, ahora enseñamos matemáticas y música, y el motivo de expandirnos hacia esos campos es —empezaré por las capacidades porque creo que es más simple— que Duolingo ha conseguido hacer divertido el autoaprendizaje. Hemos tomado elementos de juegos y otras apps, pero los hemos adaptado para la educación.

Tenemos streaks, ránkings, retos, lecciones cortas y divertidas… Nada de esto es exclusivo de idiomas; puede aplicarse a muchos temas. De hecho, cualquier área podría necesitar ser más divertida. Sin embargo, elegimos matemáticas y música por dos razones.

Una, ¿el mercado es lo suficientemente grande? Si aplicamos lo que hemos aprendido, ¿hay suficiente demanda? Y para mate y música, la respuesta es sí. La gente que estudia estas materias o que quiere aprender es mucha.

Luego, la razón es diferente para cada disciplina. En música: si preguntas a la población, mucha gente te dice “ojalá hubiese aprendido más música”, igual que con idiomas. Hay mucho deseo, pero no siempre acceso fácil; se requieren muchas horas. Así que la idea es hacerlo fácil y divertido.

En matemáticas es distinto. Si preguntas, no todos dirán “quiero hacer matemáticas ahora”. Más bien, existe la llamada “ansiedad hacia las matemáticas”. Pero, igual que aprender inglés, aprender maths puede cambiar la vida: puedes entender tasas de interés, finanzas, conseguir un mejor empleo, etc. Aprender inglés permite acceder a mejores oportunidades, igual que las matemáticas. Así que encaja muy bien en la misión de Duolingo.

En mate creemos que podemos hacer crecer el mercado, igual que hicimos con idiomas. Cuando preguntamos a usuarios de Duolingo, alrededor del 80% dicen que no estaban aprendiendo un idioma antes de unirse. Así que muchas personas empiezan a aprender gracias a la app. Nuestra comunicación en redes sociales, por ejemplo en TikTok, ha hecho que muchos nos conozcan primero como un búho divertido, luego prueben la app y terminen aprendiendo un idioma.

Así que, en resumen, en matemáticas confiamos en ampliar el interés global, igual que ampliamos el de idiomas, y en música vamos a facilitar el acceso donde ya existe esa demanda. Aunque estamos en una etapa inicial, queda mucho por hacer en ambas áreas.

Hannah Clark: Me sorprende que matemáticas y música lleguen a la vez. Coincido, música y lenguaje son muy similares (pienso en la música casi como un idioma en sí mismo), pero las matemáticas las veo como un conjunto de habilidades técnicas aplicables en diferentes contextos.

Me pregunto cómo abordáis el desarrollo del producto de matemáticas: ¿aplicáis lo aprendido o planteáis un desarrollo completamente nuevo?

Cem Kansu: Hay cosas en común y diferencias. Todo lo que hemos aprendido sobre cómo hacer las lecciones divertidas o el tamaño de cada bloque lo aplicamos: deben ser cortas, interactivas, el usuario debe estar siempre participando. Todo eso funciona en mate.

Lo distinto es cómo se construye el contenido. Hacemos contenido para matemáticas de K12, pero tratamos de hacerlo más real y divertido. Aquí es donde innovamos: por ejemplo, en vez de poner “cuánto es 2×3”, planteamos pequeños acertijos/puzzles, como “uno de nuestros personajes dice: compré dos bolsas de manzanas de tres kilos cada una, ¿cuánto cargo ahora?”. En esencia es el mismo cálculo, pero le damos un contexto más real y divertido para la gente. Es una apuesta, veremos si funciona, pero ahí es donde estamos innovando: transformar el contenido de los libros en algo lúdico y original.

Ahí es donde ponemos todo nuestro trabajo.

Hannah Clark: Muy interesante. Espero que os salga bien porque, personalmente, pienso que es una necesidad poco cubierta a día de hoy.

Casi se nos acaba el tiempo. Pero rápidamente, quería tocar tendencias y retos en la edtech.

¿Qué crees que marcará la próxima fase de crecimiento en Duolingo y en el sector?

Cem Kansu: Para nosotros, ya hablamos de lo que será transformador. Una, queremos pasar de ser la app de idiomas a ser también la de mate y música, al menos. Queremos convertirnos en una plataforma educativa más integral. Estamos haciendo avances, pero aún queda para lograrlo.

Segundo, los modelos de lenguaje grandes (LLM) han desbloqueado un gran uso: la práctica de idioma. También nos permiten crear contenido de cursos más rápido, lo que nos ayuda a escalar nuevos idiomas. Así que queremos aprovechar al máximo LLM para hacer Duolingo más eficiente, crear funciones, procesos, generar contenido…

Y el tercer punto son los aprendices avanzados de inglés. Es una cohorte muy grande en el mundo, pero la oferta de Duolingo para ellos no era tan buena. Con la videollamada y nuevo contenido estamos mejorando ahí.

Así que esas tres son nuestras apuestas de producto más importantes.

Hannah Clark: Muy interesante y emocionante, la verdad. Creo que muchos escuchan el pódcast porque adoran Duolingo como marca y producto. Así que te apoyamos. No es que necesitéis ayuda realmente.

Gracias por acompañarnos, Cem. ¿Dónde pueden seguirte los oyentes?

Cem Kansu: Estoy en LinkedIn y Twitter. Mi usuario es mi nombre y apellido: Cem Kansu.

Hannah Clark: Estupendo. Muchas gracias por participar. Ha sido una gran conversación.

Cem Kansu: Gracias, Hannah. Gracias a ustedes.

Hannah Clark: Gracias a todos por escuchar. Si quieres más ideas, guías y reseñas de herramientas, suscríbete a nuestra newsletter en theproductmanager.com/subscribe. Puedes escuchar más conversaciones como esta suscribiéndote a The CPO Club en tu plataforma de pódcast favorita.