Reservar para un restaurante tras haber ojeado las reseñas en Google es una rutina cada vez más habitual en el consumidor. Hacerlo antes de apuntarse en un gimnasio, también.   Las reseñas de Google se han convertido en una fuente de información sobre la experiencia de los socios en los centros deportivos. En ese espacio se ubica OsData, la empresa que ha desarrollado ReviewsIA, una herramienta que utiliza inteligencia artificial para analizar estas opiniones, clasificarlas por temáticas y detectar áreas de mejora en cada centro. 

Su fundador y CEO, Marcos José Díaz Gutiérrez, ha impulsado también el Observatorio Fitness, que reúne más de un millón de reseñas de Google de 88 cadenas y 1.713 centros deportivos. El análisis se basa exclusivamente en información pública, por lo que permite observar no solo el rendimiento de cada operador, sino también compararlo con el de sus competidores. En conversación con 2Playbook, Díaz desgrana los principales hallazgos del estudio y explica cómo trasladar la reputación online a la gestión diaria de una cadena: “Lo que yo puedo ver de una cadena desde fuera también lo puede ver su competencia”, anticipa. 

¿Qué necesidad detectasteis en el mercado y qué problema buscáis resolver para las empresas que gestionan varios centros deportivos?

Llevo años trabajando con datos dentro del sector fitness, y lo vi desde dentro. Una cadena con decenas de centros recibe cientos de reseñas cada semana. Todo el mundo sabe que están ahí, pero nadie las lee en serio. Como mucho, alguien responde las malas. El problema no era de reputación, sino operativo. En esas reseñas los socios te cuentan qué club está fallando y por qué: la recepción, la limpieza, las máquinas, el precio. Pero con ese volumen es imposible leerlo a mano, y menos comparar un centro con otro.

¿Qué papel desempeñan hoy las reseñas de Google en la decisión de una persona que está buscando gimnasio? 

Piensa en cómo se busca gimnasio hoy. Escribes “gimnasio cerca” en Google Maps y te salen tres o cuatro a cinco minutos de casa. Lo primero que ves no es la tarifa ni la web. Es la nota y las últimas reseñas. Entre dos gimnasios parecidos, decide eso. Y no la nota de la marca, sino la del club concreto al que vas a ir. Ahí está el riesgo: puedes tener una cadena con muy buena media y un club con un 3,5 que te está quitando altas cada semana sin que nadie lo vea. El volumen ha crecido muchísimo. Las reseñas de fitness se han multiplicado por más de siete desde 2017, según nuestros datos. Hoy la reseña es el escaparate del club, y además lo escriben tus socios, no tu equipo de marketing.

¿Qué aspectos valoran más los usuarios y cuáles concentran las críticas?

Me quedo con tres. La primera: la media de la cadena engaña. El sector está en un 4,31, que suena muy bien. Pero dentro de una misma cadena hay diferencias enormes. La segunda cadena mejor valorada del estudio tiene, a la vez, el peor centro de todo el estudio. Y en tres de las cuatro mayores cadenas de España, el peor club está a más de tres estrellas del mejor. 

“El personal sale en muchísimas reseñas, y casi siempre para bien. El precio sale mucho menos, pero cuando sale es para criticarlo”

¿Qué más?

La segunda: lo que más se repite no es lo que más molesta. El personal sale en muchísimas reseñas, y casi siempre para bien. El precio sale mucho menos, pero cuando sale es para criticarlo. En una de las grandes cadenas, el personal aparece en más de 24.000 menciones y solo el 14,5% son quejas. El precio aparece en 5.300 y el 72% son quejas. Para mí, eso no significa sólo que el gimnasio sea caro. Significa que el sector no está sabiendo transmitir lo que vale lo que ofrece. Y la tercera, que los problemas no se corrigen. Entre el 32% y el 40% de las reseñas negativas de cada mes hablan del personal o de la recepción. Ese porcentaje no se ha movido en año y medio, en ninguna cadena. 

¿Qué diferencia habéis detectado entre los distintos modelos de negocio en cuanto a reputación online y expectativas de los usuarios?

La diferencia es grande. Hay boutiques de nicho, como fitboxing, pilates o boxeo, donde menos del 2% de las reseñas son negativas. Y hay cadenas de gran volumen donde pasan del 40%. Pero el tamaño no lo explica todo. Hay cadenas grandes arriba y abajo del ranking. En las boutiques, el socio va a una clase con un instructor que conoce su nombre, y lo que más valora es a las personas. En el low cost el socio sabe lo que paga, pero no perdona la masificación ni esperar a que quede una máquina libre. Ahí las quejas son de equipos y de aforo. En los centros deportivos de gestión municipal el patrón cambia otra vez. Pesan mucho las instalaciones y los equipos, porque el socio compara con lo que espera de un servicio público, y muchas veces son edificios con años. La queja de precio se repite en todos los modelos: aparece arriba tanto en boutiques, premium como en low cost. No es un tema de tarifa, sino de explicar bien el valor.

“La queja de precio se repite en todos los modelos. No es un tema de tarifa, sino de explicar bien el valor”

¿Cuáles son los errores más habituales que cometen los gimnasios a la hora de gestionar sus reseñas? 

El primero es mirar la media de la marca. Es cómoda, pero esconde justo lo que importa: qué club está fallando. El segundo es leer reseñas sueltas en vez de medirlas. Un director de zona ve una queja de vestuarios y piensa que es puntual. No ve que esa misma semana hay otras cinco iguales en otros tres clubes. El tercero es arreglar lo que más se repite en lugar de lo que más molesta. Y el cuarto es tratar las reseñas como un tema de marketing. Se responde con una plantilla y ahí acaba todo. Nadie en operaciones se entera, así que el problema sigue y la siguiente reseña dice lo mismo. La oportunidad desaprovechada es enorme. Tus socios te están haciendo una auditoría gratis, centro a centro, todos los días. Y además te dicen qué es lo que más valoran, que es justo lo que deberías contar en tu marketing.

¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a transformar miles de opiniones en información útil para la gestión diaria de un gimnasio? 

Te pongo una reseña real de 2 estrellas: “Últimamente está muy masificado y la atención y el trato es pésimo. Cierto es que se puede esperar de las tarifas ajustadas, aunque la relación calidad-precio no da la talla”. En una frase hay tres problemas distintos: aforo, trato y precio. Una persona lo entiende al momento, pero no puede hacerlo con 10.000 reseñas al mes. La IA sí. Lee cada reseña y puntúa cada tema por separado: limpieza, recepción, equipos, precio, ambiente, temperatura, clases dirigidas, piscina…

¿Cómo permite la IA identificar áreas de mejora?

Después viene lo importante, que no es la IA sino el método. Agregas esas puntuaciones por club y por semana, y lo comparas con el resto de clubes de la cadena y con la competencia de la zona. Lo que yo puedo ver de una cadena desde fuera también lo puede ver su competencia. Ahí ya no ves opiniones, ves patrones. Por ejemplo: “En este club la limpieza ha empeorado en el último mes” o “Este club tiene el mismo problema de recepción que otros cuatro”. La IA no decide nada. Ordena. La decisión sigue siendo del director de operaciones, pero ahora la toma con datos y no con la última queja que le llegó.

“La IA no decide nada. Ordena. La decisión sigue siendo del director de operaciones, pero ahora la toma con datos y no con la última queja que le llegó”

¿Qué consecuencias puede tener para un gimnasio dejar sin responder una reseña negativa? 

Una reseña negativa sin responder le dice al próximo socio potencial que nadie está escuchando. Y ojo, la respuesta no la lee tanto quien se ha quejado como quien está decidiendo si apuntarse. Así que hay que responder: rápido, sin plantilla, reconociendo el problema y diciendo qué se va a hacer. Si hace falta, se lleva la conversación a privado. Pero responder no arregla nada si el problema sigue ahí. He visto clubes que responden todas las reseñas, muy bien escritas, y llevan un año con la misma queja de vestuarios. La buena práctica de verdad es cerrar el círculo. La reseña llega, alguien de operaciones la ve, se arregla la causa y las siguientes reseñas lo reflejan. Responder es la mitad fácil.

¿Cómo ha ayudado el análisis de las reseñas a alguna cadena a identificar un problema, introducir mejoras o conseguir resultados medibles?

El caso de una cadena con unos 40 centros en España. En las primeras semanas salieron cosas que no esperaban. Su punto más débil era la recepción, y no en un club concreto, sino en muchos a la vez. Era un problema de sistema, no de una persona. Lo más interesante fue entender una parte de las bajas. No se iban por el precio ni por las instalaciones. Se iban porque se había ido su monitor favorito. Esa causa no la recoge ninguna encuesta de baja, pero en las reseñas estaba escrita. Y salió también la otra cara: lo que más valoraban sus socios eran los monitores y las clases dirigidas. Eso les dijo dónde invertir y qué contar en su comunicación.

Para una cadena con decenas o cientos de centros, ¿cómo permite el análisis de la reputación comparar la experiencia de los usuarios entre instalaciones, detectar diferencias de rendimiento e identificar a tiempo los centros que necesitan mejorar?

Con decenas de centros, el fallo operativo se esconde. En un club lo ves. En diez cuesta más. En cincuenta, solo lo ves cuando ya ha dejado huella. Lo que hacemos es poner a todos los clubes en la misma tabla y con la misma vara de medir: nota, temas, tendencia. Así salta a la vista qué club se está separando del resto, y en qué. Un dato que lo explica bien: la misma marca, con el mismo manual operativo, puede perder más de un punto de nota entre una ciudad y otra. En el Observatorio vimos una cadena con un 4,84 en Cádiz y un 3,64 en Barcelona. Misma marca, diferente experiencia. 

¿Qué importancia tiene la rapidez en la actuación?

Actuar “a tiempo” es lo que más importa. Si un club empieza a empeorar, quieres saberlo esta semana y no en el informe trimestral, cuando ya has perdido socios. Para eso sirven las alertas: cada mañana se revisan las reseñas de todos los clubes, y si uno baja o un tema se dispara, llega un email con el club y el motivo.

¿Qué indicadores debería seguir un director de operaciones o un responsable de marketing para evaluar la reputación online de su cadena y convertirla en una herramienta de gestión?

Pocos y bien elegidos. Por un lado, la nota de cada club, no la de la marca, y la distancia entre el mejor y el peor. Si esa distancia crece, algo se está rompiendo. Por otro lado, el porcentaje de reseñas negativas por club. Es más sensible que la nota media, que se mueve muy poco en una escala de 1 a 5. También es relevante la intensidad de cada tema: de las veces que se habla de limpieza, de precio o de recepción, cuántas son para criticarlo. Te dice qué molesta de verdad.

“La ventaja no va a estar en tener el dato, sino en actuar rápido sobre él”

¿Qué más?

La comparación con la competencia de la misma zona es otro indicador importante. Al socio no le importa tu media nacional, le importa si el de enfrente está mejor. Por otro lado, es aconsejable que los indicadores estén en la misma reunión que las altas y las bajas. Mientras vivan en el departamento de marketing, no van a cambiar nada en operaciones.

¿Cómo encaja ReviewsIA en los procesos de trabajo de una cadena de gimnasios? 

ReviewsIA recoge cada día las reseñas de Google de todos los clubes, y también las de la competencia que elijas. Las analiza por temas y lo pone todo en un panel donde comparas clubes, temas y periodos. Cada equipo lo usa de una forma distinta: dirección sabe dónde poner el foco porque ve el ranking de sus clubes y la evolución de la cadena. Operaciones sabe qué arreglar primero en cada club y recibe alertas cuando un club empeora. Marketing ve qué valoran los socios para contarlo, y gestiona las respuestas a las reseñas con ayuda de la IA. Para las cadenas grandes conectamos los datos con su Power BI, para que convivan con el resto de indicadores del negocio. No sustituye a nadie. Hace que la reunión de los lunes empiece con datos y no con impresiones.

¿Cómo creéis que evolucionará la gestión de la reputación online en el sector del fitness durante los próximos años? 

Leer todas las reseñas va a costar casi cero. Eso ya está pasando. Así que la ventaja no va a estar en tener el dato, sino en actuar rápido sobre él. Veo dos cambios. El primero: la reputación va a dejar de ser un tema de marketing y pasará a ser un indicador operativo, igual que la ocupación o las bajas. Las cadenas que lo hagan van a corregir en semanas lo que hoy tarda año y medio. El segundo: cada vez más gente va a elegir gimnasio preguntándole a una IA, a ChatGPT o al resumen de Google, en vez de leer reseñas una a una. Esa IA resume lo que dicen tus reseñas. Si tus socios llevan meses quejándose de la recepción de un club, eso es lo que va a contar de ti. No vas a poder maquillarlo. Solo vas a poder arreglarlo.