ZombieLib ofrece un servicio de adquisición de usuarios dirigido a pequeños estudios y desarrolladores independientes de juegos que cuentan con aplicaciones (apps) en las tiendas de aplicaciones de smartphones y tabletas y necesitan mejorar su visibilidad y monetización, es decir, convertir su participación en el juego en ingresos.
En la actualidad, las tiendas de aplicaciones Google Play o Apple Store cuentan con más de un 1,5 millones de aplicaciones cada uno, de las cuales el 80% son consideradas zombis, es decir, apps que apenas tienen descargas y son abandonadas por sus desarrolladores.
Los promotores del proyecto son Miguel Muñoz, desarrollador de juegos, experto en modelos de negocio y marketing móvil, e ideador del concepto de ZombieLib; Virgilio Echauri, experto en machine learning (aprendizaje automático) y director de tecnología de la compañía; y Biko, empresa especialista en proyectos digitales. Además, la start-up cuenta como socio con el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad Pública de Navarra (UPNA).
DESARROLLO TECNOLÓGICO
ZombieLib ha desarrollado una solución que cualifica a las personas que descargan y utilizan juegos para móviles en base a su comportamiento y les recomienda otras aplicaciones que considera pueden ser de su gusto. Gracias a ello, los estudios que han desarrollado estos juegos reciben usuarios afines que les permiten incrementar sus ingresos económicos.
Además, la herramienta favorece su posicionamiento en las tiendas de aplicaciones al incrementar el número de usuarios y la utilización que se hace de estos juegos. Esta empresa plantea un modelo de negocio novedoso al cobrar a los desarrolladores de juegos solo cuando estos generan ingresos económicos entre los usuarios que la plataforma les envía.
La compañía orientará su actividad comercial a la comunidad de desarrolladores de juegos para móviles presente principalmente en EE.UU., Alemania, Reino Unido, India y China para incorporar en los próximos 3 años más de 40.000 juegos. Ubicada en Mutilva,tiene previsto llegar a conformar un equipo de 40 personas con un perfil muy tecnológico e innovador en disciplinas como el Big Data y en técnicas de recomendación.
