Investigar - idear - prototipar
Pasos a seguir hasta dar con nuestro prototipo
Cuando pensamos en la mejor forma de mejorar un producto o una experiencia de usuario, lo primero que debemos tener claro es de d贸nde partimos y hacia d贸nde vamos.
Para saber de d贸nde partimos, suelo hacer una peque帽a investigaci贸n inicial. En este caso me he descargado adem谩s de la App de Zara, tambi茅n otras Apps de ecommerce como Shein, o Zalando. Y me realizado un peque帽o benchmark comparativo entre ellas para saber c贸mo son sus flujos de conversi贸n y checkout.
Como el objetivo no es saber lo que quiere el usuario, sino innovar en cuanto a facilitar la conversi贸n, no he realizado ni encuestas ni entrevistas.
Directamente he pasado a realizar research question enfocadas a poner el foco en la ideaci贸n, para posteriormente convertirlas a HMW? (hoy may we...?) questions.
Algunos ejemplos de Research questions y HMW questions que han salido han sido:
Una vez planteadas las HMW questions, he realizado un brainstorming con posibles soluciones a las preguntas planteadas. Algunas de las soluciones para disminuir la frustraci贸n del usuario han sido:
Con este brainstorming, he podido observar que una de las cosas que facilitar铆a mucho las cosas al usuario a la hora de efectuar su compra y no abandonar a medio camino, es quitarle trabajo.
El hecho de que una App pida rellenar muchos campos con multitud de datos personales, bancarios etc, hace que si el usuario no tiene a mano por ejemplo la tarjeta de cr茅dito en 茅se momento, abandone la compra por pereza.
Realizando la t茅cnica del CRAZY 8, y esbozando posibles soluciones, he visto que se podr铆an reducir el n煤mero de pantallas a cuatro, para poder efectuar la compra m谩s r谩pido y f谩cil.
Como el usuario medio que usa un ecommerce de moda desde el m贸vil suele ser gente joven y de mediana edad, est谩n acostumbrados ya a comprar a trav茅s de Amazon.
Mi propuesta para los usuarios no registrados es implementar un CTA de autorelleno de datos.
Los usuarios que usan ecommerce ya suelen tener sus datos registrados previamente en Amazon. Implementando un CTA de autorelleno de datos con los datos de Amazon, nos quitamos de una sola vez, que el usuario rellene campos de datos personales, campos de datos de direcci贸n de env铆o, y datos bancarios y que adem谩s se registre en nuestra App para futuras compras.
Teniendo esto en cuenta, mi propuesta del flujo del ecommerce quedar铆a tal que as铆, eligiendo la opci贸n de autorelleno con Amazon:
Una vez hecho el diagrama de flujo del proceso de conversi贸n, he realizado unos wireframes en baja fidelidad en una hoja para ver posibles soluciones, y quedar铆an tal que as铆:
Despu茅s de esta primera fase y tras haber realizado varias pruebas, he pasado los wireframes a media-alta fidelidad en Figma:
Para ver el archivo en Figma pincha en el siguiente link:
WIREFRAMES MEDIA-ALTA FIDELIDAD
Y para ver c贸mo quedar铆a la interacci贸n y el flujo en este prototipo, pincha en el siguiente link:
馃帀馃槃
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