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Brechas de confianza, humo de la IA y un gestor de afiliados con IA, con Vlad Bondarenko, Head of Product de ReferOn
Vlad Bondarenko, Head of Product de ReferOn, habla de la brecha entre las plataformas de tracking y los afiliados, la confianza, el humo de la IA y las funciones de pagos e informes.
Episodio de AffPapa Exclusive Interviews. Resumido por la redacción de AffHouse a partir del episodio completo. Cómo trabajamos →
Emitido Publicado
Vlad Bondarenko es Head of Product de ReferOn, una plataforma de tracking de afiliación. Entrevistado por AffPapa en una conferencia, describe las brechas que ve entre plataformas, operadores y afiliados, por qué cree que la IA en el sector es más humo que valor, y cómo aborda ReferOn los pagos, los informes y su motor de recompensas reconstruido.
En este episodio
Bondarenko ve una brecha entre las plataformas de tracking de afiliación y los afiliados. Dice que las plataformas saben lo que necesitan los operadores, pero no lo que quieren los afiliados: acceso sencillo a datos en tiempo real (0:33, 1:00).
Tomando una frase oída en la conferencia, dice que operadores y afiliados son «un gran Tinder»: cercanos pero desconfiados. De vuelta tras unos dos años sin acudir a eventos, le gusta el giro hacia la equidad y la confianza (2:00, 2:30, 3:02).
Dice que la IA es más humo que valor porque faltan cimientos como informes en condiciones. Los afiliados aún manejan muchos accesos para gestionar los repartos de tráfico, así que primero va lo básico (3:02, 3:30, 4:01).
Está explorando un gestor de afiliados junior con IA. Un gestor puede llevar 2.000 cuentas, y un asistente podría ocuparse de KPI, enlaces de tracking e informes y mostrar qué decisión tomar (4:32, 5:01).
Dice que ReferOn lanzó un nuevo módulo de pagos con aprobaciones, saldos de afiliados, subida de facturas y pagos automatizados. Más adelante los afiliados solicitarán pagos y crearán facturas en el sistema (6:30, 7:01, 7:32).
Dice que los informes son dinámicos, con desglose hasta el nivel de jugador. El cálculo independiente de acuerdos evita que el revenue share negativo de una marca reduzca las ganancias de otra, y el motor de recompensas se reconstruyó desde cero (8:02, 8:32, 9:01, 9:31).
Entrevista de AffPapa Exclusive Interviews de AffPapa Media, publicada en YouTube.