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Caso de estudio de retail · 7 min de lectura

Proforto: entendiendo el porqué detrás de los datos

Proforto ya sabía dónde abandonaban los usuarios. Lo que el equipo necesitaba era la explicación conductual detrás de los números para poder priorizar cambios con mayor rapidez.

"“Vemos lo que hacen los usuarios, pero no entendemos por qué tienen dificultades.”"

Más fluido

Recorrido del Cliente

Verificado por análisis de seguimiento

Menos

Abandonos

Mejora de comportamiento significativa

Alta

Confianza UX

Basado en validación dual

Más fuerte

Alineación Interna

Priorización basada en datos

El desafío

Hotjar y la analítica mostraban qué estaba pasando, pero no por qué. Eso dejó al equipo haciendo suposiciones sobre dónde estaba la fricción real en la navegación y el descubrimiento de categorías.

Qué cambió

Userfeel dio a Proforto explicaciones claras sobre la confusión de los usuarios, ayudando al equipo a descubrir puntos ciegos que conocían demasiado como para verlos por sí solos.

Conclusión clave

Las pruebas cualitativas transformaron señales analíticas vagas en prioridades de UX explicables y accionables con las que el equipo ampliado pudo alinearse rápidamente.

¿Por qué sensación de usuario?

Pruebas dirigidas
Retroalimentación en tiempo real
Perspectivas emocionales
Validación rápida

El Proceso de Prueba

Proforto utiliza pruebas de usuario como una entrada adicional para descubrir y explicar posibles problemas indicados por análisis cuantitativos. Combinan estos hallazgos con grabaciones de sesión y señales de soporte para priorizar cambios.

Tipos de prueba comunes:

Auditoría de navegación Eficiencia de búsqueda Rutas de categoría Pago móvil Claridad de etiquetado

Hallazgos y Resultados Clave

Userfeel proporcionó explicaciones claras sobre la confusión del usuario con la navegación compleja. Esto permitió al equipo ver puntos ciegos que eran demasiado familiares para notar, lo que resultó en una estructura de navegación más inteligente y amigable.

Reflexiones Finales

“Listen to your users as an extra input. Real customer feedback shows you problems you didn’t even know existed and helps you explain the friction you are already seeing in your metrics.”

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