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Hola, estoy hoy entrevistando a Tomás Leforestier, CEO del Sprint y Dulce, responsable de Sprint España y Latinoamérica. ¿Qué tal estáis? Hola, Gemma, muy bien, muchas gracias por invitarnos. Un placer estar aquí, encantada.

Hola, Gemma, muchas gracias por invitarnos, la verdad. Un placer estar aquí con vosotros. Bueno, el placer es mío, porque nos ha costado de agendar, al final hemos conseguido estar aquí los tres hoy.

Hoy vamos a hablar sobre encuestas en la investigación. Hola, soy Gemma Gutiérrez, diseñadora de productos digitales y fundadora de la Escuela Online y Comunidad de Píldoras y UX.com. Si deseas aprender diseño de experiencia de usuario con un enfoque humanista, este es tu lugar. Vamos a comenzar.

Vamos a empezar contigo, Tomás. Cuéntanos cuál es el papel de las encuestas en un proceso de investigación. Primero iba a introducir rápidamente lo que es Sphinx, para que tengáis una idea de que Sphinx es una empresa francesa que desarrolla softwares y también acompaña a su cliente para hacer encuestas.

Entonces, son softwares de encuestación y softwares de análisis de datos. Entonces, es la caja de herramientas para una persona que quiere hacer una encuesta, una investigación. Se puede hacer todo tipo de investigación, pero aquí estamos hoy para hablar de investigaciones, análisis específicamente para eso.

Entonces, es una caja de herramientas, pero no se trata solamente de tecnología, sino que de metodología, porque con esas herramientas se pueden hacer muchas cosas espectaculares, pero también se pueden hacer muchos errores. Entonces, Sphinx desarrolla estos softwares desde hace más de 35 años, somos más de 100 empleados desarrollando eso, y acompañamos a los clientes, tanto en la parte técnica, pero también en la parte metodológica, que es lo que nos interesa hoy. Entonces, este feedback de esta experiencia que tenemos está enfocado en eso.

Entonces, lo que es interesante en hacer una encuesta, primero, para disminuir los riesgos, que, en realidad, esta encuesta, que sea para eso u otra cosa, muchas veces se trata, para una investigación de mercado también, evaluar, captar los riesgos, disminuir los riesgos, y no desarrollar una interfaz durante días y días, y darse cuenta luego que no tiene ningún interés o que no se entiende nada. Entonces, permite eso. Hacer una encuesta es la oportunidad de llegar a muchas personas de forma muy económica.

Técnicamente, hacer una encuesta online, por ejemplo, es mucho más barato que llamar a 200 personas. Y encima luego se convierten en datos, datos que se puede aprovechar para hacer estadística, y entonces estas estadísticas a veces validan algunas hipótesis que se hicieron durante las entrevistas, a lo mejor, más cualitativas, y así, gracias a las estadísticas, se puede tener una imagen representativa de lo que son los clientes o usuarios. En este caso, te paso ahora la pregunta a ti, Dulce, ¿cuándo crees que tiene sentido hacer una encuesta dentro de un proyecto? Pues, tía, es una pregunta muy interesante porque realmente todo depende del momento en el que realizas la encuesta dentro de tu proyecto.

Por supuesto, siempre decimos que la encuesta tiene que tener un propósito claro, realmente, porque muchas veces lo que ocurre, lo que vemos, es que a muchos investigadores sí les gustaría lanzar una encuesta y quisieran conocer ciertas cosas de su usuario, pero luego realmente no aportar un valor real al proyecto que se está evaluando. Entonces, siempre, como digo, que sea gracias a un propósito claro y accionable. ¿Qué tipo de encuestas? Pues, depende, como he dicho, del momento del proyecto.

Tenemos encuestas, sobre todo, para las fases exploratorias, tipo pretest, donde vamos a preguntar por el hábito, el uso, que le dan, por ejemplo, a cierto servicio, o a cierta aplicación o herramienta. Y eso nos sirve, sobre todo, antes del diseño de la aplicación para conocer un poco cómo se manejan, cuáles son sus hábitos de consumo, sus hábitos de uso de ciertos servicios, etcétera. Luego, para las fases evaluativas, es decir, cuando ya está realizado el servicio, o la aplicación, o lo que fuera, vamos a evaluar tanto si es versión beta como si es ya versión definitiva.

Por ejemplo, tras una tarea, post-tarea o post-interacción, eso normalmente se evalúa en caliente, en caliente significa que es justo, tras la interacción, y ahí, por ejemplo, preguntamos sobre el nivel de esfuerzo, el Customer Information Score, que últimamente está muy de moda, oye, qué tan difícil ha sido para ti reservar una clase en esta aplicación, etcétera, por ejemplo. También hay encuestas evaluativas de la percepción de la usabilidad de esa aplicación, por ejemplo, que está relacionada con el SUS, no sé si lo conoceréis, pues se llama System Usability Scale, que se evalúa la eficacia, la eficiencia y la satisfacción de la aplicación. Y también hay encuestas de satisfacción más generalistas, de fidelidad del servicio, ahí entra en juego sobre todo el NPS, que es el nivel de recomendación.

Y luego también otro tipo de estudios en UX, por ejemplo, detección de fricciones específicas sobre cualquier momento en el journey, por ejemplo, una encuesta de abandono, oye, pues, ¿qué ha pasado para que no hayas terminado el proceso de compra o el proceso de reserva? O, por ejemplo, con encuestas contextuales que se realizan de forma también en caliente, en el momento justo, para recoger de la forma más espontánea posible los comentarios y la percepción del usuario sobre ese momento específico de la fricción. Básicamente, hay muchos tipos de encuestas, pero sobre todo lo que voy a repetir es que tenga un objetivo muy claro y que realmente sea accionable y que aporte valor al estudio. Y en cuanto a la estructura, ¿cómo debería ser? Porque yo siempre le explico a mis estudiantes que tiene que haber una serie de preguntas que se han decribado de realizar ese perfilado de la encuesta y que no acaben contestando personas que no son las adecuadas, y que al final pongan siempre como las más difíciles a contestar, porque ya cuando estás llegando al final, como que ya acabas dando ese pasito, ¿no? Incluso si tienes que poner alguna abierta para que escriban, que sea siempre al final.

Y que además no deben ser muy largas, porque yo no sé, a ti Dulce, pero a mí esto de que una encuesta yo esté durante diez minutos contestando una encuesta, como que no, no me hace mucha gracia, sobre todo si no me están pagando nada por estar esos diez minutos ahí. ¿Podrías darnos un poquito algunos consejos sobre cómo debería ser esa estructura? Pues justo lo has resumido muy bien, Gema, la verdad, me parecía decirlo tú, pero sí, básicamente es lo que tú has dicho, ¿no? A ver, no hay un manual específico de qué es exactamente lo que tienes que hacer, porque al final todo depende del proyecto, del producto y el servicio que están encuestando en este sentido, pero sí que es cierto que hay pues algunas pautas genéticas que se deben seguir, por ejemplo, las encuestas que hablábamos antes, exploratorias, que son antes de realizar la aplicación, sí que son encuestas más abiertas, ¿vale?, donde se van a preguntar, como he dicho antes, por hábitos, por comportamientos, ¿no? Y ahí sí que es cierto, Gema, que tienes que, recomendamos empezar por preguntas de perfil, como tú has dicho, porque en una fase exploratoria, al final tú te vas a fijar en un segmento específico de tu público, de nada te sirve tener respuestas de cualquier persona, al final vamos a necesitar un perfilado específico para segmentar y filtrar por los que realmente nos interesan, ¿no? Ya, por supuesto, el perfil pues depende del proyecto, normalmente edad, género, depende si necesitamos a mejor categoría socio-profesional, etc. Y gracias a eso luego ya pasar a lo que es la encuesta en sí, ¿no? Pero, por ejemplo, en las encuestas que son más evaluativas, las preguntas de perfil se suelen incluir al final del estudio, porque ya realmente esas preguntas de perfil no nos van a servir para filtrar al principio las respuestas, sino que queremos las respuestas de todos nuestros usuarios, luego, por supuesto, el perfil no va a servir para analizar en detalle, pero nos vamos a centrar al principio en la satisfacción, ¿no? Y las preguntas más genéricas de, oye, ¿recomendarías la aplicación?, ¿que estás satisfecho estás?, etc.

Así que depende un poco del tipo de encuesta, pero realmente, como siempre digo, pues al principio una introducción que es esencial, muchas veces vemos encuestas que no tienen una introducción y la persona no sabe ni siquiera lo que está respondiendo, primero siempre recomendamos una introducción por breve que sea dos frases, los objetivos del estudio, cuánto va a durar, para que yo sepa cuánto tiempo le voy a tener que dedicar a ese cuestionario, luego las preguntas de perfil si son en fases exploratorias, y luego el cuerpo principal de la encuesta, siempre recomendamos que la dividamos en dimensiones, ¿vale?, porque muchas veces nos encontramos con que, por ejemplo, me preguntas al principio sobre cómo ha sido el inicio de sesión, y luego la siguiente pregunta, cómo ha sido el proceso de compra, cuando no tiene nada que ver, ¿no? Vamos a primero dividirlo en dimensiones distintas, dentro de cada dimensión vamos a incluir las preguntas de esa dimensión, para que esté todo mucho más organizado y sea más lógico para la persona y que no se lie, ¿no? Y como tú has dicho también, las preguntas abiertas, la verdad que nosotros siempre recomendamos incluirlas porque aportan muchísimo valor, sobre todo porque aportan contexto a lo que están respondiendo y te dan unas visiones que a lo mejor la persona que está haciendo la encuesta no tenía previamente, ¿no? Y sí que las recomendamos al final del estudio para que no sea lo primero que vayan a contestar, ¿no? Y bueno, lo que he dicho también antes es que establezcamos sobre todo los objetivos y las insights y las... A ver si me sale... Las indicadores, perdón que no sé la palabra, que queremos obtener, porque muchas veces hemos visto que queremos hacer una pregunta, pero hay muchas formas de formular la pregunta, y en función de cómo la formules, vas a obtener unos resultados u otros, aunque sea el mismo dato, ¿vale? Así que es muy importante saber, oye, qué indicador quiero yo obtener para luego poder formular mi pregunta y mi encuesta, porque no es cuestión de, va, voy a hacer una encuesta, me voy a poner a hacer pregunta, no, no, hay que pensar muy bien qué es primero lo que quiero obtener y luego me pongo a redactar. Básicamente sería más genérico. Totalmente, de hecho, yo tuve una experiencia el año pasado en la que estaba haciendo una encuesta, como que pensaba que lo tenía todo muy controlado y al final el cliente me pidió el NPS.

Y no pude sacar el NPS porque yo ya había lanzado la encuesta, ya se había cerrado, y eso tienes que ver, ese indicador, ¿no? Que tú dices, se tiene que saber al principio, incluso tú decís, ¿quieres el NPS? Porque entonces habrá que introducir una pregunta del 1 al 5. No sé, aquí, ¿sueles poner del 1 al 5 dulce o del 1 al 10? El NPS es hasta el 10, exactamente. Hasta el 10, ¿no? Y ahí es cuando le preguntas, ¿cómo de satisfecha o satisfecho estás con el producto? Pues si no lo introduces, luego no puedes lanzar el... poder dar ese dato, ¿no? Exactamente. Y además ahora se ve tanto incluso en productos digitales, que tú estás utilizando un producto digital y de repente te lanzan esa pregunta.

No sé si lo has visto, ¿verdad, eso? Sí, en la web o cualquier lado, de repente un pop-up. Pues vamos ahora con Tomás. Tomás, ¿qué consejos nos das para garantizar respuestas de calidad y suficientes para tomar decisiones? Vale, pues... algo muy importante ya es a quién voy a mandar esa encuesta.

Entonces, si... para mandarlo a los compañeros o a la familia y tal, pues es un sesgo, entonces hay que tener como los usuarios adecuados, los que luego se supone que van a usarlo. Entonces, es un poco... porque puede tener la mejor encuesta del mundo, pero si los que contestan no corresponden a los que quieren estudiar, la gente que quieres investigar, pues ahí puedes tener un problema. Entonces, ya ahí hay que definir quién quieres que conteste a eso.

Entonces, las empresas muchas veces, cuando es un desarrollo de softwares o interfaz así, pues tienen clientes, le preguntan a sus clientes, pero a veces si es algo nuevo, pues también tiene que tener un punto de vista de alguien que no es cliente, que no ha visto eso nunca, o que usa otra herramienta distinta. Lo que los paneles permiten hacer eso, es decir, que en vez de usar la base de datos de cliente o de potenciales clientes que tiene una empresa, puede pedir a un panel. Entonces, un panel es como una muestra, pero se paga.

Entonces, ahí tienes que pagar, por ejemplo, cinco euros por respuesta, o depende de si son personas difíciles de alcanzar, puede ser más cara, y depende también de si el cuestionario es corto o largo. Entonces, allí se puede obtener respuesta de gente, pero es verdad que es un poco la problemática que todo el mundo tiene cuando tienes tu encuesta, ¿a quién la mando? Entonces, un panel puede ser una opción. También se hace el reclutamiento a veces por redes sociales.

A veces se hace así, se hace cada vez más. Luego, la muestra, ¿cuántas personas quiero mandar esa encuesta? Por lo menos, tener respuesta. Pues eso es fundamental saberlo, porque no es lo mismo, no puedes hacer el mismo análisis si tienes 50 personas que contestan, o si tienes 200 personas.

200 personas podrás ya hacer más comparación de grupos de personas, cuando son menos como 50, es más un análisis casi cualitativo, sino que vas analizando el detalle de cada persona, pero entonces, ahí, a partir de 200 personas, se puede hacer mucho más análisis estadístico. También, una vez que se manda la encuesta, que la gente contesta, hay que... Y por eso, mi consejo de después, podría decirlo antes, que antes de mandarlo, hay que hacer una prueba siempre, porque la persona que lo escribe no se da cuenta que no se entiende, o que hace referencia a una cosa que se dice después. Entonces, eso siempre, siempre hay que mandarlo a 10 personas, y ahí sí que se puede mandar a la familia, amigos y tal, porque son sinceros y podrán decir de verdad que no se entienden.

Si no se hace eso, pues hay que mirar las respuestas y ver que a partir de la pregunta 10, todo el mundo se va. ¿Qué pasa en la página 10? Hay una pregunta que no se entiende, o hay que reformularlo, o se dan cuenta que en la página 10 hay 30 más y no se ha dicho antes. Entonces, ahí hay que vigilar en los primeros, porque es una herramienta, por lo menos la nuestra, pero también tienes la opción de que puedes cambiar las cosas cuando el campo está lanzado.

Entonces, hay que darse cuenta ya y no esperar el último momento, porque ya es demasiado tarde. También hay que tener mucho cuidado, y eso lo ha comentado Dulce, pero lo vuelvo a repetir, porque es muy importante. Si se nos olvida cuál es el objetivo, por ejemplo, si hay dos, varias interfazes, hay que decir cuál preferimos, pues hay tipo de pregunta que te permite tener un orden de preferencia, y si no lo preguntas de esa manera, o no tienes esa información en tu base de datos, ya no puedes.

Entonces, una vez que tienes los datos, no puedes volver a preguntar a la gente, oye, me equivoqué en la forma de preguntar, no he dicho cuál es la preferida entre las tres y tal. Entonces, esas cosas hay que tenerlos súper claros de qué indicador quiero, porque si no sabes los análisis que quieres, pues no es una vez que tienes la base de datos que hay que decir, oh, podría haber hecho eso. A veces hay trucos en las herramientas de análisis para convertir algunos datos, hacer transformaciones, pero es más complicado.

Y yo añadiría una cosa más, es también una base de datos se analiza. Antes de analizar los resultados de la base de datos, se analiza la propia base de datos, para decir si las herramientas avanzadas como la nuestra o otras también que son avanzadas, te permite ver que una persona ha contestado sí, sí, sí, sí, aleatoriamente, no lo ha hecho de forma seria. O, por ejemplo, han contestado en menos de tres minutos, cuando tú sabes que una encuesta así se hace bien en 15 minutos.

Si hacen dos minutos y han contestado a todo, hay algo. También hay trucos para ver que siempre una persona contesta lejos de la media. Entonces, puede tener una opinión distinta a los demás, pero si es siempre así, o tiene un gusto muy distinto a los demás, o que tú has contestado así sin darte cuenta.

Y también la gente que contesta varias veces, es decir, sobre todo cuando paga, entonces si pregunta el número o el e-mail y tal, siempre hay que ver si contestan más de una vez. Y luego, bueno, se quitan del análisis y ya está, pero son truquitos que te puedo compartir. Muchísimas gracias, Tomás.

Vamos ahora a dar consejo dulce a los equipos de diseño que tienen que crear encuestas. ¿Cuáles son los errores más comunes que tú has visto? Bueno, pues uno de los errores más comunes, y justo lo hemos ya dicho anteriormente y que tú lo has mencionado, es el tiempo. El tiempo, porque sobre todo viene impactado por la cantidad de preguntas que se hacen que realmente no son necesarias.

A veces nos encontramos, como he dicho antes, situaciones en las que vale sí, me encantaría conocerlo todo acerca de mi usuario y acerca del uso que le da a la aplicación o a la web y tal, pero no es necesario en este momento específico para evaluar esta funcionalidad. Entonces, ¿eso qué va a hacer? Que al final la persona se canse de contestar preguntas, de respuestas, o sea, encuestas tan largas. Normalmente depende, por supuesto, muchísimo del proyecto, pero a partir de los ocho o nueve minutos ya vemos que el interés se pierde muchísimo, hay mucha más tasa de abandono, entonces siempre hay que procurar realizar encuestas cortas e ir justo directamente al punto de lo que vamos a tratar y ahí estar relacionado con esos objetivos que venimos hablando, ¿cuáles son mis objetivos? ¿Qué es lo que quiero analizar? ¿Qué es lo que quiero extraer? Vale, pues de este indicador puedo hacer esta pregunta, esta pregunta, esta pregunta.

Y no hacer preguntas porque sí, porque sí, nos encantaría saberlo todo, pero realmente eso va a abrumar, no solamente, ojo, a la persona que responde, sino también a la persona que lo va a analizar, porque luego vemos que hay preguntas que ni siquiera se llegan a analizar y siempre cogemos las cuatro o cinco, las explotamos, sobre-explotamos y el resto se queda en el olvido, ¿no? Entonces sí que es cierto que es un ejercicio muy importante a tener en cuenta. Y también creo que subestimamos muchísimo lo difícil que es redactar una buena pregunta, ojo. Aquí entra en juego muchos aspectos, uno de ellos es la ambigüedad, hay muchas veces que, en fin, que cometemos el error de crear una pregunta que para nosotros probablemente es entendible, pero para la otra persona no, y es lo que hablaba Tomás antes, oye, testea la encuesta, preséntasela a tu compañero o a quien sea para ver si esa persona lo entiende, porque a lo mejor yo creo que esta palabra o esta forma de expresarse se me entiende, pero no es así, ¿no? Pregunta como, por ejemplo, ¿no crees que la reserva de las clases se puede automatizar? O algo así, pues son preguntas que puedan dar un poco a confusión, y también suelen ser muy típicos las preguntas dobles en una única pregunta.

Te estoy preguntando por, por ejemplo, ¿te ha parecido fácil y rápido el registrarte? Pues a lo mejor me ha parecido fácil, pero no rápido, o al revés, ¿no? Y hay que separarlo, ¿no? Justo nosotros hicimos un, creo que fue en enero, enero-febrero hicimos un webinar sobre esto, si os interesa pues lo puedo compartir, porque la verdad fue, era muy interesante y hay muchísimos errores que se cometen en la formulación de la encuesta de las preguntas y que realmente no nos damos cuenta, porque lo tenemos tan interiorizado que pensamos que, que en fin, pues está bien, pero no, al final cometemos esos errores y luego, cuando ya esté la encuesta terminada, como ha dicho Tomás, ya no hay vuelta atrás, ya no podemos hacer otra cosa, así que, así que en fin. Y bueno, ya para terminar, perdón Gemma, y para reiterar un poco lo que ha dicho Tomás, es probar, probar, probar, probar, un millón de veces, y no solamente la pruebas tú, sino que otra persona ajena un poco al estudio, que tenga un aire, sí, que no tenga interés en ese proyecto, porque al final, como ha dicho Tomás, pues yo creo que está bien planteada de esta manera, pero probablemente hay incongruencias, hay cosas que no son lógicas, y que uno, como está tan, tan metido en la encuesta, porque lleva cuatro o cinco días haciéndola, pues no se da cuenta, ¿no? En fin, pues un poco de resumen. Muchísimas gracias, Dulce.

Pues ese webinar, pásamelo, y lo pondré en los recursos del artículo relacionado a este episodio del podcast, que yo siempre pongo el enlace para que puedan ver, bueno, pues en los recursos estará vuestra página web, esa demo, y también, voy adelantando, que lo diremos al final, es que Dulce va a venir también a hacer una demo a mi escuela de TreeBooks, y va a ser en abierto el mes de mayo. Así que vamos a poder aprender mucho más, ¿no?, sobre temas de encuestas. Dulce, cuéntanos cómo se puede combinar, porque, claro, cuando estamos en investigación, en el research, siempre hacemos como varias técnicas de investigación, ¿no? En el caso, imagínate que ya el producto digital ya existe, en ese caso, quizá podemos combinar una encuesta con un test de usabilidad o con datos que vengan de la analítica web.

Cuéntanos cómo se pueden ir combinando todas estas técnicas. Y, pues, justo lo que nosotros siempre decimos es que cuanto más fuentes combines, también, mejor, porque así tienes una visión un poco más 360, ¿no?, del usuario, del público al que estás evaluando, y, en fin, pues, al final, porque cada fuente de datos tiene un interés distinto y responde a unas preguntas distintas, ¿no? Por ejemplo, las encuestas te dan la información sobre qué es lo que opinan los usuarios, qué es lo que prefieren, ¿no? Pero, por ejemplo, los test cualitativos y las pruebas de usabilidad que tú comentabas, pues, te dan más información sobre qué es lo que sienten, dónde están bloqueados, por qué están haciendo X recurrido, X journey, ¿no? Y luego, por supuesto, la analítica de la web o de la aplicación, esa información que recogemos, te da esa información específica del journey, ¿no? Desde dónde empiezan, hacia dónde van, dónde acaban, dónde se bloquean, dónde abandonan, qué están ignorando, ¿no? Y si todo se puede combinar, al final tenemos una visión amplísima que nos va a dar, pues, una información muchísimo más valiosa que si lo analizamos todo de forma independiente, la encuesta por un lado, la analítica web por otro y los test cualitativos por otro, ¿no? ¿Cómo se pueden combinar entre sí? Pues, a ver, por supuesto, pues, hay muchísimas formas de hacerlo, aquí no hay ni blanco ni negro, hay muchos grises y, claro, oscuros, todo depende un poco del proyecto y de lo que estemos evaluando, pero algunas ideas serían, por ejemplo, pues, podemos empezar con los datos de analítica, ¿no? Donde vamos a detectar esas fricciones específicas, oye, pues, mira, muchos usuarios abandonan en este momento específico de la compra o de la reserva y entonces ahí, en caliente, es decir, en el momento, en la medida en la que se pueda, claro, si la aplicación te lo permite o el pop-up que hablábamos antes que te aparece en la web, vamos a preguntarle por su, pues, por esa fricción, oye, ¿qué ha pasado? ¿Por qué te has detenido al finalizar la compra? ¿Es que hay un medio de pago que no estaba previsto que tú no te quieres pagar por ese medio, ¿no? O, por ejemplo, tienes dudas sobre el producto y al final eso ha hecho que no termines por comprar, entonces, en ese justo momento, combinar la encuesta con ese dato de la web para, pues, en fin, para ser un poco más reactivos y dar contexto a esa fricción en ese momento, ¿no? O, por ejemplo, también combinar, por ejemplo, heatmaps que tenemos en las webs, en la landing, por ejemplo, o en la landing o en la aplicación, con esas microencuestas contextuales que vienen un poco relacionadas, o, pues, si vemos que a la mitad de la página la gente deja de hacer scroll porque hay un montón de contenido que no está visualizando, vamos a lanzar un pop-up a ver, a preguntar en una sola pregunta, oye, ¿por qué te estás yendo? O, ¿qué información esperabas y que no has visto? O, quédate, que te voy a enseñar esa información, ¿no? Entonces, combinarlo, la verdad que te ayuda muchísimo, sobre todo, a aportar más contexto al estudio y a esa fricción que nos encontramos. Al final, yo creo que cada método, cada fuente de datos tiene sus fortalezas, cada una aporta, en fin, un contexto específico, pero que si se combinan entre sí, al final tienes una visión 360 muy interesante.

Pues muchísimas gracias. Y ya para cerrar y despedirme, contaros que Dulce va a venir a dar una masterclass gratuita donde va a presentar cómo funciona Sprint. Que no sé pronunciarlo bien, Dulce, o sea, aquí, por favor, explica un poco lo que vas a contar en esta demo, porque es un poco, para mí, un complemento de este episodio del podcast, porque, además, va a ser en abierto, va a poder verlo cualquier persona que se apunte.

Si quien ya esté en mi newsletter le llegara la invitación y quien me siga en redes sociales, pues también lo pondré por redes sociales. Cuéntanos, Dulce. Sí, bueno, no te preocupes, Gemma, por la pronunciación, porque hay todavía muchos clientes nuestros que todavía tampoco saben pronunciarlo, es muy difícil.

Squings, Spings... A ver, como el nombre es francés, pues los españoles no sabemos muy bien cómo decirlo. Yo siempre digo Sphinx, intento un poco a ver si así se españoliza, pero, en fin, es complicado, no te preocupes. Pues sí, a ver, voy a hablar... La pronunciación francesa es... Sphinx, exactamente.

En francés dice Sphinx, pero, claro, es un español, no se coge por ningún lado. Exactamente. Entonces, en españolizado, Sphinx.

Pues sí, justo lo que tú comentabas, ¿no, Gemma?, que voy a hablar sobre nuestra herramienta de encuestas y análisis, Sphinx, de Qlik. No solamente voy a enseñar...

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