productos digitales investigación para · la ideación 3. hallazgos sesgados por endogamias o...

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Ocupar el recuadro oscuro con una imagen, y por encima de esta poner el logotipo de cliente en blanco y la línea inferior en blanco. BCN MAD SCL MDE BOG LIM MEX MIA SFO SDQ GYE EZE Investigación para productos digitales ¿Por qué es importante entender el porqué?.

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Page 1: productos digitales Investigación para · la ideación 3. Hallazgos sesgados por endogamias o intereses 6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión del contexto

Ocupar el recuadro oscuro con una imagen, y por encima de esta poner el logotipo de cliente en blanco y la línea inferior en blanco.

BCN

MAD

SCL

MDE

BOG

LIM

MEX

MIA

SFO

SDQ

GYE

EZE

Investigación para productos digitales

¿Por qué es importante entender el porqué?.

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Hola!Somos Puntolab, agencia de user research y estamos muy felices de repensar junto a ustedes cómo hacer investigación de usuarios para entender las necesidades latentes de las personas y así crear productos memorables.

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3

Cuando ya no es posible darles la espalda a los clientes y usuarios

1

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4

Cuan

do y

a no

es

posi

ble

darle

s la

esp

alda

a lo

s us

uario

s

Presiones internas: altos objetivos con

pocos recursos. Calificaciones

al instante.

Tiempos.

Globalización y comparativas constantes.

Redes sociales que amplifican las

malas experiencias.

Necesidad de crear productos exitosos:

alta conversión, adicción y lealtad.

Hipercompetitividad y acceso rápido a la

competencia.

Estamos frente a una hipercompetitividad que nos exige

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5

¿Dónde están las empresas hoy?

2

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6

¿Dón

de e

stán

las

empr

esas

hoy

?

“Queremos hacer pruebas de usabilidad para validar si el producto es útil.”

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7

¿Dón

de e

stán

las

empr

esas

hoy

?

Fases de madurez

1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios

2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios

4. Investigación académicadesplazada de los tiempos y los objetivos de negocio

7. Integración de la ciencia de datos y la investigación

de usuarios

5. Hallazgos que incluyen soluciones y restringen la ideación

3. Hallazgos sesgados por endogamias o intereses

6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión del contexto humano

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¿Dón

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stán

las

empr

esas

hoy

?

Fases de madurez

1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios

2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios

4. Investigación académicadesplazada de los tiempos y los objetivos de negocio

7. Integración de la ciencia de datos y la investigación

de usuarios

5. Hallazgos que incluyen soluciones y restringen la ideación

3. Hallazgos sesgados por endogamias o intereses

6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión del contexto humano

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Fases de madurez

1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios

2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios

4. Investigación académicadesplazada de los tiempos y los objetivos de negocio

7. Integración de la ciencia de datos y la investigación

de usuarios

5. Hallazgos que incluyen soluciones y restringen la ideación

3. Hallazgos sesgados por endogamias o intereses

6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión del contexto humano

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Fases de madurez

1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios

2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios

4. Investigación académicadesplazada de los tiempos y los objetivos de negocio

7. Integración de la ciencia de datos y la investigación

de usuarios

5. Hallazgos que incluyen soluciones y restringen la ideación

3. Hallazgos sesgados por endogamias o intereses

6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión del contexto humano

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Fases de madurez

1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios

2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios

4. Investigación académicadesplazada de los tiempos y los objetivos de negocio

7. Integración de la ciencia de datos y la investigación

de usuarios

5. Hallazgos que incluyen soluciones y restringen la ideación

3. Hallazgos sesgados por endogamias o intereses

6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión del contexto humano

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Fases de madurez

1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios

2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios

4. Investigación académicadesplazada de los tiempos y los objetivos de negocio

7. Integración de la ciencia de datos y la investigación

de usuarios

5. Hallazgos que incluyen soluciones y restringen la ideación

3. Hallazgos sesgados por endogamias o intereses

6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión del contexto humano

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¿Dón

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esas

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Fases de madurez

1. Diseño autorreferencial y conceptos mezclados sobre qué es la investigación de usuarios

2. Investigación basada en la opinión a futuro de los potenciales usuarios

4. Investigación académicadesplazada de los tiempos y los objetivos de negocio

7. Integración de la ciencia de datos y la investigación

de usuarios

5. Hallazgos que incluyen soluciones y restringen la ideación

3. Hallazgos sesgados por endogamias o intereses

6. Decisiones fundamentadas sólo en los datos sin una comprensión del contexto humano

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El arte de entender a los

clientes

Marco teórico: User Research, UX Testing & CX Research

¿Dón

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User Research

CX Research UX Testing

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Ámbitos o espacios donde el User Research puede dar luz

3

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Ámbi

tos

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paci

os d

onde

el U

ser R

esea

rch

pued

e da

r luz

Las empresas no quieren apostar su futuro, quieren un mayor grado de seguridad de que aquello en lo que van invertir (recursos y esfuerzo) sea algo que atienda las necesidades reales de los usuarios. Sin user research corrés el riesgo de crear un producto irrelevante.Gael Tomé, co-fundador de Puntolab

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Ámbi

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os d

onde

el U

ser R

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rch

pued

e da

r luz ¿Cuál es el objeto de estudio?

Persona

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¿Por qué?

Ámbi

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ser R

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rch

pued

e da

r luz

Motivaciones

Problemática Características

¿Qué buscamos entender?

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Ámbi

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onde

el U

ser R

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rch

pued

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r luz ¿En qué momento?

Comprender Idear Prototipar ValidarDecidirDefinir

Design Sprint, Google

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20

Para definir cómo debe ser la experiencia digital en función de las circunstancias reales de uso.

03

Para crear propuestas que resulten realmente valiosas para las personas.

01

Para entender qué funcionalidades debe tener o no tener el producto.

02

¿Por qué es importante entender el porqué? (de las problemáticas)

Ámbi

tos

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paci

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onde

el U

ser R

esea

rch

pued

e da

r luz

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21

¿Qué abordaje utilizamos?Ám

bito

s o

espa

cios

don

de e

l Use

r Res

earc

h pu

ede

dar l

uz

Técnicas para validar

(envíos masivos y análisis orgánicos)

Técnicas para entender en profundidad(dinámicas individuales)

Técnicas para consensuar ideas

(dinámicas grupales)

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22

Detectando lo que las personas no llegan a decir y ayudándolas a expresar lo que realmente las motiva y las afecta y observando lo que las personas tienen naturalizado.

01

Entendiendo cuál es la problemática, cómo surgió y qué la mantiene.

02

La clave es no incluir soluciones para permitir una sesión de ideación enriquecedora.

03

La clave es lograr comprender el conflicto y expresarlo para que pueda ser solucionado en la sesión de ideación.

¿Qué proponemos?

¿Cuáles son las claves? Ám

bito

s o

espa

cios

don

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l Use

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dar l

uz

Análisis del presente y del pasado

Escucha activa y observación de lo latente

Explicación de la problemática sin soluciones

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23

¿Con qué técnicas?

De comportamiento

De actitud

¿Qué? ¿Por qué?

Scrolling & Click

heatmaps

Form analysis

Eye tracking & Face codingTree

TestingFirst Click Analysis

Pruebas deusabilidad Card

Sorting

Observaciones en contexto

Diarios

Five second test

Preference Test

Encuestas via e-mail

Tríadas

Talleres con

usuarios

Ventana emergente

de feedback

Entrevistas

Ámbi

tos

o es

paci

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el U

ser R

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rch

pued

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r luz

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Ámbi

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onde

el U

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esea

rch

pued

e da

r luz

Mis Contenidos

64%Catálogo

7%

Banner principal

10%

¿Ejemplo?

Segmentación de clientes de un supermercado.

● Qué problemáticas tienen las personas.

● Qué porcentaje representa cada segmento.

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Evaluando si la experiencia digital (UX) es la óptima

4

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Eval

uand

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la e

xper

ienc

ia d

igita

l (UX

) es

la ó

ptim

a

Si no haces UX Testing puede que crees un producto que responda a verdaderas necesidades de los usuarios pero que ellos no logren entenderlo ni usarlo. Esto tendrá el mismo resultado: nadie usará lo que construiste.

Gael Tomé, co-fundador de Puntolab

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Eval

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ia d

igita

l (UX

) es

la ó

ptim

a

¿Cuál es el objeto de estudio?

Persona InterfazDiálogo

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¿Por qué?

Eval

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la e

xper

ienc

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igita

l (UX

) es

la ó

ptim

a

Cruce de modelos mentales

Auto-explicación de la interfaz

Dialéctica de poder

¿Qué buscamos entender?

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Eval

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xper

ienc

ia d

igita

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la ó

ptim

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¿Cuándo?

Comprender Idear Prototipar ValidarDecidirDefinir

Design Sprint, Google

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30

Para diseñar un diálogo que resulte intuitivo para los modelos mentales de los usuarios.

03

Para darles el contexto humano que permita interpretarlas mejor.

01

Para entender la raíz del problema y poder solucionarlo de una manera aún más directa.

02

Eval

uand

o si

la e

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igita

l (UX

) es

la ó

ptim

a

¿Por qué es importante entender el porqué? (de las métricas)

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Eval

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ienc

ia d

igita

l (UX

) es

la ó

ptim

a

Lo que el usuario hace Lo que el usuario interpreta que sucedió

Lo que el usuario dice Lo que el usuario escribe en una encuesta online

Observar la dialéctica humano-máquina (gestos faciales, lenguaje no vserbal)

¿Qué abordaje utilizamos?

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Eval

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la e

xper

ienc

ia d

igita

l (UX

) es

la ó

ptim

a

“Watch what people actually do. Do not believe what people say they do. Definitely don't believe what people predict they may do in the future”.

“Don’t Listen to users”, Jackob Nielsen

¿Qué abordaje utilizamos?

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33

Necesitamos echar luz sobre los porqué y comprender sus modelos mentales, no crear nuevas métricas.

01

Las pruebas de usabilidad nos ayudarán a hacer al sitio más fácil de usar, la utilidad mide la propuesta de valor.

02

03

La clave es comprender el diálogo entre la persona y la máquina.

¿Qué proponemos?

¿Cuáles son las claves? Ev

alua

ndo

si la

exp

erie

ncia

dig

ital (

UX) e

s la

ópt

ima

No confundir usabilidad con utilidad ni intentar evaluar ambas a la vez.

Utilizar la investigación cualitativa para darles sentido a las métricas y a los A/B testing.

Priorizar la observación por sobre la opinión que el usuario tenga sobre lo que hizo

No le preguntemos al usuario qué tan fácil le pareció usar nuestra plataforma, veamos cómo lo hace, qué lo confunde o bloquea.

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¿Con qué técnicas?

De comportamiento

De opinión

¿Qué? ¿Por qué?

Scrolling & Click

heatmaps

Form analysis

Eye tracking & Face codingTree

TestingFirst Click Analysis

Pruebas deusabilidad Card

Sorting

Observaciones en

contexto

Diarios

Five second test

Preference Test

Encuestas via e-mail

Tríadas

Talleres con

usuarios

Ventana emergente

de feedback

Entrevistas

Eval

uand

o si

la e

xper

ienc

ia d

igita

l (UX

) es

la ó

ptim

a

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Eval

uand

o si

la e

xper

ienc

ia d

igita

l (UX

) es

la ó

ptim

a

¿Ejemplo?

Nuestro detector de huellas digitales de la oficina de Puntolab, si no lee bien tus huellas te GRITA “ERROR”.

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Por fin llega el Customer Experience Research

5

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Por fi

n lle

ga e

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tom

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xper

ienc

e Re

sear

ch

“Quieren arruinarme la vida”

Un cliente completando una encuesta NPS.

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Por fi

n lle

ga e

l Cus

tom

er E

xper

ienc

e Re

sear

ch ¿Cuál es el objeto de estudio?

Persona Producto¿Por qué?Razones de

amor y abandono

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CX Research Por fi

n lle

ga e

l Cus

tom

er E

xper

ienc

e Re

sear

ch

Razones de lealtad

Problemáticas no resueltas

Razones de abandono

¿Qué buscamos entender?

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Por fi

n lle

ga e

l Cus

tom

er E

xper

ienc

e Re

sear

ch ¿En qué momento?

Comprender Idear Prototipar ValidarDecidirDefinir

Design Sprint, Google

Lanzar a un grupo

controlado

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Para destinar los recursos con una mayor inteligencia.

03

Para entender si la solución resultó efectiva para resolver las problemáticas reales de las personas.

01

Para hacer cambios precisos con mayor asertividad.

02

¿Por qué es importante entender el porqué? (del amor o el abandono)

Por fi

n lle

ga e

l Cus

tom

er E

xper

ienc

e Re

sear

ch

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Encuestas con valoraciones

Entrevistas en contexto

Entrevistas en profundidad

Llamadas telefónicas con el cliente

Llamadas telefónicas al cliente (con cámara para verle la cara)

Por fi

n lle

ga e

l Cus

tom

er E

xper

ienc

e Re

sear

ch ¿Qué abordaje utilizamos?

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43

El peso de explicar la problemática debe ser lo menos demandante posible para las personas. ¡Acerquémonos a ellos!

01

La simulación no logra captar a las personas en su circunstancia de uso, conviene hacer lanzamientos a un grupo controlado e iterar.

02

La intención de uso está condicionada por la usabilidad y por el contexto.

03

La clave es comprender las razones de lealtad y de abandono para encontrar necesidades insatisfechas.

¿Qué proponemos?

¿Cuáles son las claves? Po

r fin

llega

el C

usto

mer

Exp

erie

nce

Rese

arch

Trabajar en una cultura de experimentación que permita lanzamientos iterativos.

Animarnos a abrir canales para escuchar en profundidad a nuestros usuarios y clientes.

Validar la utilidad en las circunstancias reales de las personas.

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Por fi

n lle

ga e

l Cus

tom

er E

xper

ienc

e Re

sear

ch ¿Ejemplo?

¿Y si pidiéramos el email o el teléfono? ¿Y si coordináramos una cita?

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45

Manos en la masa y los 6 errores que no deberíamos cometer

6

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46

01

Manos en la masaM

anos

en

la m

asa

y lo

s 6

erro

res

que

no d

eber

ías

com

eter

03

05

02

04

Evitar la tentación de preguntar la percepción en un UX Testing y crear una métrica vanidosa.

Evitar los sesgos en la moderación: gestos, explicaciones, miradas, momentos de escritura, etc.

Distinguir hechos de interpretaciones.

Evitar hacer pruebas de usabilidad en contextos artificiales cuando en la realidad el contexto condiciona.

Distinguir objetivos de tareas y pedirles que resuelvan los objetivos bajo su propia lógica para entender sus modelos mentales.

06 Animarse a observar e incluir en el análisis el lenguaje verbal y no verbal.

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47

Hacia una verdadera cultura de la experimentación

7

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48

01 Definir alcances cortos e iterativos en lugar de investigaciones generalistas que queden en un cajón.

Haci

a un

a ve

rdad

era

cultu

ra d

e ex

perim

enta

ción Hacia una verdadera

cultura de experimentación

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49

02

Haci

a un

a ve

rdad

era

cultu

ra d

e ex

perim

enta

ción

Encuadrar bien el problema para elegir el abordaje correcto comprendiendo cuando se trata de user research, ux testing o cx research.

Hacia una verdadera cultura de experimentación

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50

03

Haci

a un

a ve

rdad

era

cultu

ra d

e ex

perim

enta

ción

Asegurarnos de haber comprendido y dimensionado los porqués de las problemáticas.

Hacia una verdadera cultura de experimentación

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51

04 Ofrecer hallazgos que no incluyan soluciones, sino que expliquen la problemática destilada.

Haci

a un

a ve

rdad

era

cultu

ra d

e ex

perim

enta

ción Hacia una verdadera

cultura de experimentación

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52

05 Lograr que en las sesiones de ideación haya lógica entre las soluciones que se planteen y las problemáticas encontradas.

Haci

a un

a ve

rdad

era

cultu

ra d

e ex

perim

enta

ción Hacia una verdadera

cultura de experimentación

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06 Lanzar a un grupo controlado para ver qué pasa en las circunstancias reales ;)

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cultura de experimentación

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07 Hacer un análisis holístico integrando las métricas y análisis cualitativos para entender el porqué.

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ción Hacia una verdadera

cultura de experimentación

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El arte de entender el porqué

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"Al combinar disciplinas, podemos obtener una comprensión holística (...) y mitigar los puntos ciegos generados por un solo método de investigación. Juntos, la investigación de usuarios y el análisis de datos, proporcionan perspectivas complementarias que se mejoran mutuamente.”

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"Simultaneous Triangulation: Mixing User Research & Data Science Methods"

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