Ya conoces a Falling In Reverse.
Quizá te voló la cabeza "Popular Monster", o quedaste atrapado en el video de “Voices In My Head”. A mí me encanta cómo esta banda mezcla la agresividad del metalcore con el flow y crudeza del rap. Pero, más allá de lo musical, hay algo más profundo:
👉 ¿Qué pasa en el fondo? ¿Por qué esta banda conecta con millones de personas, incluso cuando rompe reglas?
Hoy usamos ciencia de datos para entender eso.
Ellos no lo hacen con ciencia de datos. Pero nosotros sí, para entender por qué funcionan tan bien.
📊 Cómo usar análisis de plataformas como Spotify, YouTube y TikTok para mapear audiencias.
🧪 Cómo se siente la música en la vida del fan desde un enfoque de Jobs To Be Done.
📈 Cómo aplicamos Empirismo Bayesiano para entender el rendimiento real de sus rolas.
🔥 Cómo interpretar los datos sin quitarle la emoción a la música.
Ronnie Radke (vocalista) no es un tipo cualquiera.
Con FIR creó una marca musical que desobedece etiquetas: scream, autotune, solos de guitarra, trap beats y estética punk. Aun así, los números hablan:
"Popular Monster":
+650 millones de views en YouTube
+380 millones de reproducciones en Spotify
“Voices in My Head”:
+145 millones de views en YouTube
+110 millones en Spotify
¿Es solo por su estilo irreverente? ¿O hay algo más?
Lo primero que hicimos fue analizar las principales canciones en todas las plataformas:
Popular Monster
380
650
120K+
Voices In My Head
110
145
85K+
Zombified
98
110
60K+
Pero los datos brutos engañan.
Por eso usamos una técnica de suavizado llamada Empirismo Bayesiano:
pij=11+αpij+α1+αpjp_{ij} = \frac{1}{1 + \alpha} p_{ij} + \frac{\alpha}{1 + \alpha} p_{j}pij=1+α1pij+1+ααpj
¿Qué hace?
👉 Equilibra el impacto de una canción en relación a su contexto (plataforma o álbum).
👉 Le da más valor a canciones nuevas que “rinden mejor de lo esperado”.
🔍 Insight: “Voices In My Head” tiene mejor performance ajustada que “Zombified”, aunque esta última tenga más views. Es más eficiente en captar fans nuevos por minuto de exposición.
. Las palabras más destacadas reflejan emociones intensas como “monster”, “rage”, “pain”, “voices” y “trauma”, representando el núcleo emocional y temático de sus letras.
JTBD dice que los fans “contratan” música para un propósito emocional.
🧠 Popular Monster no solo suena agresiva, es un desahogo emocional ante la ansiedad, rabia y aislamiento.
🔥 Los comentarios en redes no mienten:
“Cuando todo me abruma, esta rola me hace sentir que alguien más lo entiende.”
🔍 Usamos scraping de YouTube + análisis semántico (NLTK) para encontrar palabras clave: rage, understand, alone, power, scream.
👉 Así supimos que la música de FIR no solo entretiene, cura y canaliza emociones.
FIR mezcla metal y rap, pero lo hace con propósito.
Nosotros aplicamos tests A/B para entender el efecto del ritmo vs intensidad lírica en engagement:
Test en Instagram Reels (2 versiones):
1: Intro scream + breakdown
2: Intro autotune + trap
Resultado:
🚨 La versión scream obtuvo 32% más saves en perfiles con más metaleros.
🎤 La versión autotune recibió más shares en perfiles con seguidores hip-hop.
Conclusión: La mezcla funciona, pero debes saber a quién hablas.
✅ El performance bruto engaña. Usa modelos bayesianos para ver el verdadero impacto de tus canciones.
✅ Tu música hace un trabajo emocional. Pregunta a tu audiencia qué sienten y en qué momento la escuchan.
✅ Plataformas como Reels y TikTok son laboratorios. No solo subas… experimenta.
✅ La mezcla de géneros puede ser medicina, si sabes a quién estás sanando.
Esta información tiene fines exclusivamente ilustrativos y educativos. Está diseñada para compartir buenas prácticas de análisis de datos, neurociencia y estrategia musical aplicadas al caso de Falling In Reverse desde una perspectiva de laboratorio creativo. No representa asesoría profesional ni pretende reemplazar la experiencia individual de cada artista. Te invitamos a adaptar estos conceptos a tu contexto, estilo y audiencia.
17 de junio de 2025.