¿Sabías que el usuario promedio en internet presta atención a un impacto digital durante apenas ocho segundos? Hoy en día, es casi más fácil atrapar un pez con las manos que retener la atención de una persona en la red.

Si eres un especialista en marketing que gestiona campañas publicitarias, seguramente te enfrentes a diario al reto de generar un impacto real en un ecosistema digital cada vez más saturado . La solución para captar esa atención y lograr enviar el mensaje correcto en el momento adecuado reside en evolucionar nuestra forma de comunicar, pasando de la pasividad a la acción). Hablamos, por supuesto, de integrar estrategias de Rich Media en tus planes de medios.

El fin de la ceguera publicitaria

Durante años, hemos arrastrado el problema de no saber cómo conectar de forma eficiente con nuestro público. A menudo, lanzamos mensajes estáticos y generales esperando que alguien haga clic. Sin embargo, el consumidor ha desarrollado una inmunidad natural a la publicidad tradicional.

Para generar un verdadero engagement, necesitamos abandonar esos formatos rígidos y dar el salto hacia los formatos interactivos. Aquí es donde una buena estrategia de Rich Media cambia las reglas del juego. Al permitir que el usuario participe —ya sea deslizando una galería, jugando un mini-juego o explorando un modelo 3D—, rompemos de inmediato la barrera de la indiferencia.

El mensaje correcto, a la persona adecuada

El verdadero poder de estos anuncios enriquecidos no es puramente estético, sino profundamente estratégico. ¿Cómo logramos mandar un mensaje perfectamente ajustado a nuestra audiencia de manera eficiente y escalable? La respuesta reside en la combinación de creatividad y datos.

Al utilizar creatividades dinámicas dentro de tus piezas de Rich Media, tienes la capacidad de adaptar el contenido en tiempo real. Dependiendo de la ubicación del usuario, el clima actual o su comportamiento previo en la web, el anuncio mutará para mostrar exactamente aquello que esa persona necesita ver.

La tecnología detrás de la magia

Orquestar este nivel de personalización y aumentar drásticamente tus conversiones puede sonar a ciencia ficción, pero la tecnología actual lo pone al alcance de tu mano. No hace falta programar desde cero; existen ecosistemas diseñados para facilitar este proceso a los gestores de campañas.

Por ejemplo, si buscas lograr ese mayor engagement enviando la creatividad perfecta, la Google Marketing Platform es tu mejor aliada. Dentro de ella, herramientas clave como Studio te permiten construir, gestionar y lanzar formatos de Rich Media a escala, conectando directamente tus feeds de datos con el diseño visual para garantizar el máximo impacto.

Conclusión

En resumen, para destacar en el ecosistema publicitario de hoy, ya no basta con «estar presente»; hay que invitar al usuario a interactuar. Los anuncios dinámicos e interactivos no solo mejoran radicalmente la experiencia del usuario, sino que son el vehículo perfecto para entregar el mensaje exacto y disparar tus métricas.

Personalmente, considero que seguir invirtiendo exclusivamente en formatos estáticos es dejar conversiones (y dinero) sobre la mesa. Te animo encarecidamente a que aproveches herramientas como Studio para lograr un mayor engagement con creatividades que realmente conecten con tu audiencia deseada.

¿Listo para que tus anuncios dejen de ser invisibles? Contacta con nuestro equipo de especialistas y descubre cómo podemos diseñar una estrategia de Rich Media a medida que dispare tu tasa de interacción

Recuerda: en el inmenso y ruidoso océano de la publicidad digital, no seas un escaparate estático que la gente mira de reojo; sé una experiencia en la que quieran entrar y participar

En Making Science, siempre nos hemos comprometido a mantenernos a la vanguardia de la transformación tecnológica. Nos complace compartir que nuestro departamento de UX/UI está evolucionando hacia Diseño CX/AX – un cambio que representa nuestra visión para el futuro de las experiencias digitales.

Esta transición llega en un momento crucial. Después de años de notable crecimiento e innovación en Making Science, hemos sido testigos de primera mano de la rápida transformación del panorama tecnológico. Esta evolución en nuestro enfoque no es simplemente un cambio de marca – es un giro estratégico que prepara a nuestros clientes para la próxima ola de interacción digital.

¿Por qué ahora?

Durante años, Experiencia de Usuario (UX) e Interfaz de Usuario (UI) han sido los términos estándar de la industria para describir el diseño de productos digitales. Estos conceptos nos han servido bien, centrando nuestra atención en crear interfaces intuitivas y atractivas para usuarios humanos.

Sin embargo, como observó recientemente el pionero de UX Jakob Nielsen en su provocador artículo «Hello AI Agents: Goodbye UI Design, RIP Accessibility», estamos entrando en una era donde la interacción humana directa con las interfaces podría dejar de ser el modo principal de interacción digital.

En Making Science, hemos anticipado este cambio. Al expandir nuestro enfoque hacia la Experiencia del Cliente (CX) y la Experiencia del Agente (AX), nos aseguramos de que nuestro trabajo siga siendo relevante e impactante en un mundo cada vez más mediado por la IA.

El futuro dual del diseño con CX y AX

Experiencia del cliente (CX)

CX adopta una visión holística que va más allá de las interacciones con la interfaz:

• El recorrido completo del cliente a través de todos los puntos de contacto
• Respuestas emocionales y niveles de satisfacción en cada etapa
• Percepción de la marca antes, durante y después de la interacción
• Integración perfecta de experiencias online y offline
• Diseño y entrega de servicios

Mientras que UX se centra en cómo los usuarios interactúan con productos específicos, CX considera la totalidad de la relación de un cliente con una marca u organización.

Experiencia del agente (AX)

Aquí es donde estamos verdaderamente innovando. La Experiencia del Agente (AX) reconoce la realidad emergente de que los agentes de IA mediarán cada vez más entre los humanos y los servicios digitales:

• Diseño para agentes de IA que navegan por interfaces en nombre de los usuarios
• Creación de datos y contenido estructurados que tanto humanos como IA pueden procesar eficientemente
• Desarrollo de patrones de interacción optimizados tanto para la manipulación humana directa como para operaciones basadas en agentes
• Garantizar que nuestros productos digitales funcionen perfectamente en un ecosistema centrado en agentes

Transformando posibilidades para nuestros clientes

Esta evolución amplía significativamente lo que podemos ofrecer:

• Diseño integral del ecosistema: Ahora abordamos no solo cómo funciona su producto, sino cómo se integra en la vida de sus clientes e interactúa con tecnologías emergentes.
• Activos digitales preparados para el futuro: Su presencia digital estará preparada tanto para usuarios humanos tradicionales como para la próxima ola de interacción con agentes de IA.
• Ventaja estratégica: Nuestro enfoque une los fundamentos de UX con la estrategia empresarial y la innovación tecnológica, posicionando su marca por delante de los competidores.
• Excelencia en todos los puntos de contacto: Mientras ampliamos nuestro alcance, seguimos comprometidos con la creación de interfaces bellas y utilizables para la interacción humana directa.

Nuestra metodologIA única

En Making Science, hemos estado desarrollando nuestra Metodología de Usuarios Sintéticos propietaria para obtener perspectivas sin precedentes sobre cómo tanto humanos como agentes de IA interactúan con experiencias digitales.

Esta metodología se ha convertido en nuestra propia «búsqueda de vida inteligente» – descubriendo comportamientos y patrones que los métodos tradicionales simplemente no pueden detectar. Los conocimientos que hemos adquirido han sido fundamentales en nuestra evolución hacia el Diseño CX/AX, permitiéndonos crear experiencias que no solo satisfacen las necesidades actuales sino que anticipan las demandas futuras.

Honrando los fundamentos mientras abrazamos el futuro

Este cambio estratégico no abandona los principios que han guiado el diseño excepcional durante décadas. Más bien, expande nuestra perspectiva para abordar nuevas realidades. Los fundamentos de la psicología humana, el diseño visual y la usabilidad siguen siendo relevantes, pero ahora se aplican en contextos cada vez más sofisticados.

Como señala Nielsen, los agentes de IA no reemplazan a los usuarios humanos – los sirven. Nuestro objetivo sigue siendo crear experiencias excepcionales que satisfagan las necesidades humanas, ya sea directamente o a través de la mediación tecnológica.

Colabore con Making Science

Al adoptar este nuevo enfoque, invitamos a organizaciones visionarias a unirse a nosotros para explorar las posibilidades ampliadas del Diseño CX/AX. El panorama tecnológico continúa evolucionando a un ritmo vertiginoso, y juntos podemos crear soluciones que funcionen brillantemente hoy mientras anticipamos las necesidades del mañana.

¿Listo para transformar su experiencia digital?

Nuestro equipo de Diseño CX/AX está preparado para ayudar a elevar su presencia digital. Ya sea que busque mejorar el recorrido de sus clientes, prepararse para un futuro centrado en la IA, o simplemente crear experiencias digitales más atractivas, tenemos la experiencia y la visión para ayudarle a tener éxito.

Hoy en día, la investigación de usuarios es una parte fundamental del diseño de experiencias digitales. Nos ayuda a comprender mejor las necesidades, comportamientos y expectativas de los usuarios para crear productos más intuitivos y funcionales. Sin embargo, los métodos tradicionales de investigación, como entrevistas y pruebas de usabilidad, suelen ser costosos, lentos y difíciles de escalar. Aquí es donde entra en juego la investigación con usuarios sintéticos, una innovación que utiliza inteligencia artificial y agentes autónomos para crear perfiles de usuarios virtuales y simular sus interacciones.

En este artículo, exploramos cómo los usuarios sintéticos están cambiando la forma en que realizamos la investigación UX/UI, sus limitaciones actuales y cómo Making Science está abordando estos desafíos con su propio modelo avanzado de usuarios sintéticos.

¿Qué son los usuarios sintéticos?

Los usuarios sintéticos son perfiles generados por IA que simulan las características, necesidades y comportamientos de usuarios reales. Estos perfiles pueden crearse automáticamente, utilizando datos y algoritmos de IA que imitan la diversidad y complejidad de una audiencia real. Herramientas como Delve AI y Synthetic Users permiten a cualquier persona generar personas detalladas con información sobre su contexto, frustraciones, objetivos y características psicológicas. A través de estas plataformas, los equipos de diseño pueden crear rápidamente perfiles que representan una muestra diversa de usuarios sin necesidad de reclutar a individuos reales.

Ventajas de la investigación con usuarios sintéticos

Escalabilidad y eficiencia

La principal ventaja de los usuarios sintéticos es su capacidad para simular múltiples perfiles en un corto período. Al eliminar la necesidad de gestionar y coordinar grupos de usuarios reales, los equipos de diseño pueden obtener rápidamente datos relevantes de una amplia variedad de personas. Esto hace que la investigación sea mucho más escalable y eficiente, especialmente cuando se necesitan resultados rápidos.

Reducción de costes

Reclutar usuarios reales, realizar entrevistas y llevar a cabo pruebas de usabilidad puede ser costoso y logísticamente desafiante. Con usuarios sintéticos, estos costes se reducen significativamente, ya que no hay necesidad de compensar a los participantes ni gestionar los aspectos logísticos de las sesiones de investigación.

Simulación de escenarios controlados

Con usuarios sintéticos, los equipos pueden simular escenarios muy específicos y observar cómo los usuarios virtuales interactúan con un producto o servicio. Esta flexibilidad permite realizar pruebas de usabilidad con diferentes tipos de usuarios en contextos controlados, facilitando la identificación de problemas antes de lanzar un producto al mercado.

Limitaciones de los usuarios sintéticos

Aunque los usuarios sintéticos ofrecen grandes ventajas, no son una solución completa. Hay algunas limitaciones importantes a considerar:

Falta de empatía real

Aunque los perfiles sintéticos pueden ser increíblemente detallados, no pueden reemplazar la interacción genuina con usuarios reales. Las entrevistas y pruebas de usabilidad proporcionan una conexión emocional que ayuda a los diseñadores a comprender profundamente las motivaciones, puntos de fricción y emociones detrás del comportamiento del usuario. Los usuarios sintéticos, por muy sofisticados que sean, carecen de la complejidad humana necesaria para simular experiencias emocionales auténticas.

Simulaciones superficialmente precisas

Los usuarios sintéticos pueden proporcionar comentarios valiosos, pero a menudo carecen de la complejidad que pueden proporcionar los usuarios reales. Los insights generados por la IA pueden ser demasiado optimistas o simplistas, lo que hace necesario complementarlos con investigación del mundo real para obtener una visión más completa.

Dependencia de datos previos

Los usuarios sintéticos dependen de datos previos para crear perfiles, lo que significa que su precisión depende de la calidad de esos datos. Si esta información es limitada o está desactualizada, los perfiles e insights resultantes pueden no reflejar el comportamiento real del usuario.

Cómo Making Science está redefiniendo los usuarios sintéticos

Entendiendo estas limitaciones, en Making Science hemos desarrollado nuestro propio modelo avanzado de usuarios sintéticos diseñado para superar muchos de estos desafíos. A diferencia de las soluciones convencionales que se centran principalmente en datos demográficos, nuestro modelo integra múltiples capas de información, incluyendo:

• Comportamiento del mercado
• Contexto tecnológico
• Aspectos socioeconómicos
• Tendencias de comportamiento
• Insights del journey del cliente

Además, enriquecemos nuestro modelo con insights sectoriales y de marca—incorporando información sobre el sector, panorama competitivo y elementos específicos de la marca como ofertas de productos, estrategias de precios y posicionamiento. Este enfoque nos permite simular experiencias de usuario más realistas que tienen en cuenta las dinámicas específicas de la industria y la percepción de la marca.

Pero lo que verdaderamente distingue a nuestro modelo es su capacidad para incorporar datos reales de diversas fuentes, como entrevistas con usuarios, grupos focales e informes de clientes. Incluso puede enriquecerse con datos de call center, asegurando una comprensión más profunda y auténtica del comportamiento del usuario.

Además, nuestro modelo sobresale en la validación en etapas tempranas. Puede probar propuestas de rediseño en la etapa de boceto o wireframe, proporcionando insights accionables para determinar si el nuevo enfoque mejora la experiencia del usuario. Esta capacidad acelera la toma de decisiones y mejora los resultados del diseño, ayudando a los equipos a iterar con mayor confianza.

Casos de uso en Investigación UX/UI

Aunque los usuarios sintéticos no deberían reemplazar completamente la investigación con usuarios reales, tienen un papel importante en el ciclo de vida de la investigación UX/UI. Algunos de los casos de uso más relevantes incluyen:

Investigación exploratoria

Los usuarios sintéticos son ideales para las primeras etapas de investigación, donde el objetivo es explorar problemas potenciales y generar hipótesis. Al crear personas sintéticas basadas en datos demográficos y de comportamiento, los diseñadores pueden obtener una comprensión inicial de su audiencia antes de sumergirse en estudios más costosos y complejos.

Pruebas de conceptos y prototipos

Antes de realizar pruebas con usuarios reales, los equipos de diseño pueden utilizar usuarios sintéticos para evaluar ideas de diseño, prototipos y características. Esto permite una validación rápida de conceptos y ajustes antes de lanzar prototipos a usuarios reales.

Validación de funcionalidades

Los usuarios sintéticos pueden utilizarse para validar nuevas características o cambios en un producto. A través de simulaciones, los diseñadores pueden observar cómo diferentes segmentos de usuarios interactúan con el producto y si las nuevas características satisfacen sus necesidades.

IA y la validación del affordance de interfaces

Uno de los avances más emocionantes que la IA ya permite es la validación del affordance de nuestras interfaces. En términos simples, el affordance se refiere a la capacidad de una interfaz para indicar intuitivamente cómo debe utilizarse un elemento. La IA puede analizar y predecir cómo los usuarios interactuarán con ciertos elementos de la interfaz, ayudándonos a mejorar la accesibilidad, claridad y usabilidad en nuestros diseños. Gracias a las simulaciones con usuarios sintéticos, podemos observar y ajustar las interacciones antes de implementar cambios en un producto real, permitiéndonos optimizar la experiencia del usuario de manera más eficiente.

El futuro de los usuarios sintéticos en la investigación UX/UI

El campo de la investigación con usuarios sintéticos continúa evolucionando. En Making Science, nuestro modelo avanzado de usuarios sintéticos no solo integra capas complejas de datos demográficos y de comportamiento, sino que también enriquece los perfiles con feedback real de usuarios de entrevistas, grupos focales, informes de clientes, interacciones de call centers e insights específicos del sector. Este enfoque único permite simulaciones más matizadas y realistas.

Además, la capacidad de nuestro modelo para probar wireframes y bocetos lo distingue, permitiendo la detección temprana de desafíos de diseño y ciclos de iteración más rápidos.

Sin embargo, es esencial recordar que la investigación con usuarios reales siempre debe ser la base de cualquier estrategia de diseño. Los usuarios sintéticos son una herramienta poderosa para complementar la investigación, pero no deben reemplazar un análisis profundo de las necesidades, expectativas y emociones de los usuarios.

TL;DR

La investigación con usuarios sintéticos está abriendo nuevas oportunidades para los equipos de diseño y desarrollo de productos. Si bien no reemplaza el trabajo con usuarios reales, proporciona una alternativa escalable y rentable para obtener insights preliminares y validar ideas rápidamente. La clave está en saber cuándo y cómo utilizar esta tecnología de manera efectiva, integrándola en un enfoque de investigación más amplio y equilibrado.

En Making Science, apoyamos a nuestros clientes en la implementación de estas tecnologías innovadoras para mejorar sus procesos de investigación de usuarios. Nuestro modelo propietario de usuarios sintéticos se destaca por integrar tanto insights demográficos como datos de usuarios reales, incluso de centros de llamadas, y enriquecer el análisis con insights específicos del sector y la marca. Además, validamos conceptos de rediseño en la etapa de wireframe, optimizando las experiencias de usuario desde las fases más tempranas. El futuro de la investigación UX/UI es prometedor, y estamos listos para liderar este cambio.

En la era digital actual, la creatividad ha tomado un nuevo significado. Ya no se trata solo de ideas innovadoras y conceptos visualmente atractivos; hoy, la creatividad se nutre de la tecnología y los datos para alcanzar nuevos niveles de efectividad. Una de las manifestaciones más poderosas de esta tendencia es la creatividad nativa, un enfoque que, cuando se combina con datos estratégicos, puede transformar los resultados de los clientes y generar un impacto real en los negocios.

No hay que ser intrusivos, a nadie le gusta.

La creatividad nativa se refiere a la capacidad de crear contenidos que se integran de manera fluida en el entorno en el que aparecen. Es decir, en lugar de ser interrupciones para el usuario, estas piezas creativas parecen formar parte natural de la plataforma, adaptándose a su estilo, tono y formato. Esto es particularmente relevante en el mundo del marketing digital, donde los anuncios nativos son más efectivos porque se alinean con la experiencia del usuario sin resultar intrusivos.

La creatividad impulsada por los datos: Personalización, personalización y personalización.

La creatividad por sí sola no es suficiente en un mercado saturado. Para destacar realmente, debe estar respaldada por una comprensión profunda de los datos. Aquí es donde entra en juego la creatividad impulsada por datos. Al analizar la información sobre el comportamiento del usuario, sus preferencias y patrones de consumo, las marcas pueden adaptar sus mensajes para que resuenen de manera más directa y personalizada con cada segmento de audiencia.

“Los datos no limitan la creatividad, sino que la potencian.”

Imagina que una marca de moda quiere lanzar una campaña en Instagram. Sin el uso de datos, podría crear anuncios visualmente atractivos, pero sin una orientación precisa, la efectividad sería incierta. Sin embargo, si se analizan datos sobre el comportamiento de compra de su audiencia, las tendencias actuales y el rendimiento de publicaciones anteriores, la marca puede crear contenido nativo altamente personalizado. Puede que los anuncios utilicen colores, estilos y temas que ya resuenan con su público objetivo y que aparezcan en el momento adecuado, maximizando la probabilidad de conversión.

Algunos beneficios clave de este enfoque son:

1. Segmentación precisa: Los datos ayudan a identificar subgrupos dentro de una audiencia, permitiendo que la creatividad nativa se ajuste de manera más efectiva.
2. Relevancia contextual: Un anuncio en Facebook no será igual que uno en YouTube, y menos que uno de TikTok.
3. Medición de impacto: Los datos permiten medir no solo los clics o interacciones, sino también el verdadero impacto de la creatividad en términos de engagement, conversiones y retorno de inversión (ROI). 

Un dúo que transforma los resultados de los clientes.

Cuando la creatividad nativa se combina con el análisis de datos, los resultados pueden ser impresionantes. Las marcas que aplican este enfoque no solo logran una mayor visibilidad, sino también una conexión más profunda con su audiencia. Esta sinergia permite:

• Mayor engagement: Los usuarios son más propensos a interactuar con contenido que perciben como parte natural de su experiencia online.
• Mejora en la tasa de conversión: Al ser más relevante y personal, la creatividad impulsada por datos tiende a generar mayores tasas de conversión.
• Optimización continua: Los datos proporcionan un ciclo constante de retroalimentación, lo que permite que las estrategias creativas se ajusten y optimicen en función de los resultados reales, no solo de las suposiciones.

La creatividad nativa por sí sola es poderosa, pero cuando se respalda con datos, alcanza un nuevo nivel de efectividad. Las marcas que utilizan este enfoque logran una comunicación más auténtica y relevante con su audiencia, lo que no solo mejora los resultados de las campañas, sino también la percepción de la marca en general. 

En el mundo hipercompetitivo del marketing digital, la combinación de creatividad nativa y datos es la clave para destacar y generar resultados tangibles para los clientes.

Tu peluquero se organiza usando la IA, tu madre pide recetas a ChatGPT y entre los estudiantes se ha puesto de moda hacer tareas y trabajos en “colaboración académica” con la herramienta…

ChatGPT está en todos lados y desde que empezó a ser popular y aparecer en cualquier tipo de conversación, me han repetido cientos de veces la pregunta – “¿No te da miedo que ChatGPT haga desaparecer tu trabajo?”– ante la cual, mi respuesta siempre es la misma, – “No”.

Y es que creo firmemente que saber trabajar bien con la IA no es un valor añadido si no va de la mano de la creatividad y el criterio humano, que para mi son realmente nuestros valores diferenciales.

Por eso la clave está en la sinergia que se crea entre la IA y la creatividad humana y es aquí donde, bien utilizadas y entendidas como algo que potencia y amplifica nuestras capacidades, herramientas como ChatGPT u otras inteligencias artificiales son el renacimiento del copywriting.

Y te cuento por qué:

ChatGPT es el catalizador oficial de la redacción publicitaria.
Todos sabemos que no siempre nos da contenido de calidad, pero solo con ahorrarnos al temido momento del “folio en blanco”, estamos ganando tiempo.

Además, es capaz de generar muchas ideas y conceptos en segundos, que puede que no sean los definitivos, pero sirven como fuente inagotable de inspiración, acelerando el proceso creativo y abriendo nuevos horizontes o territorios que probablemente no habríamos explorado.


Nos ayuda a ser más eficientes sin perder calidad

Esta es una de las áreas en las que la inteligencia artificial más marca la diferencia. Y es que hay ciertas tareas que no precisan de la creatividad del mismo modo que la conceptualización: la búsqueda de palabras clave, la optimización SEO, el research previo a cualquier brainstorming…

Algunas pueden automatizarse y otras se ven reducidas a la mitad en cuanto a tiempo se refiere, lo que permite al redactor centrarse en su especialidad: la narrativa. Y es que cuando el algoritmo entra en acción y optimiza los textos que nosotros le damos, el trabajo base está hecho: ¡solo tenemos que perfeccionarlo!


Es maestro…
No sé si las máquinas serán más o menos inteligentes que nosotros, pero está claro que tener acceso inmediato a toda esa información les facilita el trabajo de manera, nunca mejor dicho, sobrehumana.

Es por eso que revisar la gramática y la ortografía o la fluidez y la cohesión de los textos de forma automática es otra de las ventajas de utilizar ChatGPT cuando tienes dudas o cuando el texto es demasiado extenso como para revisarlo “a la antigua”.

Aceptar sus correcciones o sugerencias, eso ya depende de ti.

…y aprendiz
Porque aunque pueda corregirnos, nosotros también tenemos mucho que enseñarle.
Para que ChatGPT vaya mejorando la calidad de sus respuestas y poco a poco, acercándose al resultado final que queremos conseguir, tenemos que educar su versatilidad.

¿Cómo se hace esto? Probando. Dándole “prompts”. Es decir, en lugar de pedir a ChatGPT que te escriba un copy, tienes que ayudarle a entender qué copy quieres que te escriba. Detalla tu petición, explícale qué necesidades tienes o qué resultados quieres conseguir con ese texto. Para qué es, háblale de formatos, de especificaciones, de “best-practices”, de tono… Interactúa con los resultados que te de. Pídele adaptaciones a distintos tipo de contenido. En resumen, prueba hasta conseguir el resultado que más se acerque a lo que quieres.

Y una vez lo tengas, pon de tu parte. Recuerda que ChatGPT no ha venido a hacerte competencia, sino a formar parte de tu equipo. Contar con él en tu rutina de trabajo te hará ser más rápido y más eficiente, te hará estar más inspirado y ayudarte a crear, pero la originalidad y la creatividad sigue siendo cosa tuya, ¡aprovecha para potenciarla!

La Sorprendente Realidad de la Accesibilidad Web Móvil

La accesibilidad web ha sido un tema muy sonado durante más de dos décadas, enfatizando la importancia de garantizar una experiencia online inclusiva para todos los usuarios. 

El 65% del tráfico web en Europa proviene de dispositivos móviles, y Google ha indicado claramente su apoyo a sitios web optimizados para móviles al favorecerlos en su clasificación.

Optimización Móvil: Expectativa vs. Realidad

Hoy en día, todos los anunciantes deberían tener un sitio web optimizado para móviles que cumpla con los principios básicos de accesibilidad.

Sin embargo, a pesar de los avances, la realidad es bastante diferente. Un estudio realizado por Making Science en 2022 muestra que, entre otros hallazgos, el 72% de los sitios web de las empresas del IBEX 35 (el principal índice bursátil de la Bolsa española), presentan carencias en sus webs en cuestión de accesibilidad móvil.

Asimismo, todavía encontramos clientes que nos piden auditar su sitio web, sólo para descubrir que el diseño no estaba inicialmente pensado para móviles.

Esto es particularmente grave porque al no optimizar la experiencia para la mayoría del tráfico se exponen a perder puntos de conversión, leads y ventas.

Diseño Responsive vs. Mobile First

Además, mostrar  un sitio web “decentemente” en un dispositivo móvil no significa que esté optimizado para conversiones. Para aclarar, el término «responsive» no es lo mismo que  «Mobile First».

Al diseñar un sitio web, generalmente hay 2 o 3 versiones para diferentes tipos de dispositivos: Escritorio, Móvil y, a veces, Tablet. Fundamentalmente hay dos maneras de trabajar: empezar con el móvil y avanzar hacia formatos más grandes, conocido como «Mobile First», o viceversa. Este primer enfoque tiene más sentido ya que atiende a la mayoría de los usuarios, aprovechando el espacio adicional en escritorio.

El otro enfoque, lamentablemente aún demasiado común, va en la dirección opuesta, conocida como «Degradación Elegante». El diseñador comienza con la versión más grande y luego la adapta al móvil. Este no es el enfoque correcto ya que optimiza el trabajo para una minoría, requiriendo ajustes para el contenido y la funcionalidad en un espacio limitado.

Pensarás, «Si estamos hablando de ‘Degradación Elegante’, no puede ser tan malo.» Permíteme darte un ejemplo para explicar por qué no es el caso.

Imagina un sitio web de producto que presenta sus principales puntos de interés a los visitantes. En la versión de escritorio, una forma común de presentarlos sería utilizando elementos llamados «Tarjetas», con 3 o 4 en una fila. Este diseño es adecuado para una pantalla horizontal grande, pero podemos intuir inmediatamente que no se adapta muy bien a una pantalla vertical.

Cuando se traduce a móvil, estas tarjetas suelen acabar en un carrusel horizontal o en una simple pila vertical, ninguna de las opciones es óptima. En el primer caso, el usuario tendrá que interrumpir su desplazamiento vertical para desplazarse horizontalmente y poder ver la información. (Spoiler: no lo hará, y perderá una parte importante del argumento del producto.)

La pila vertical sería una mejor opción, pero en términos de diseño y optimización de espacio, realmente no es tan maravillosa.

El Caso de la Mejora Progresiva

Trabajar en la dirección de «Mejora Progresiva», empezando por el móvil, nos obliga a optimizar la presentación de información para las limitaciones del móvil, dando resultado a una versión mejor adaptada.

Aquí, toda la información aparece en una sola pantalla, dando al usuario acceso al resumen de todos los apartados en un solo vistazo.

Los errores causados por el enfoque ‘Desktop First’ pueden ser aún más dramáticos y dar lugar a caídas significativas en la conversión. Por ejemplo, olvidar proporcionar al usuario móvil un enlace para volver atrás a una lista filtrada desde una página de producto, porque la versión de escritorio carece de él (los usuarios de escritorio generalmente confían en el botón de retorno del navegador).

Rompiendo con los Viejos Hábitos de Diseño

Desafortunadamente, muchas agencias y diseñadores todavía siguen un enfoque ‘Desktop First’, ya sea por costumbre o comodidad. Es más gratificante diseñar un layout bonito en una pantalla grande que comenzar con el móvil. Otro inconveniente es que, dado que el diseño móvil se realiza al final del proceso de creación, a menudo se le prestará menos atención a este formato para conseguir cumplir con los plazos de tiempo establecidos.

Es hora de que las agencias y los diseñadores se deshagan de los viejos hábitos y prioricen la calidad de la experiencia del usuario en todas las plataformas.

Los anunciantes también deben asegurarse de que los equipos responsables de diseñar activos digitales opten por un enfoque de «Mejora Progresiva», en el que se comience con el diseño móvil. A su vez, esto también representa un enfoque estratégico que supere las limitaciones garantizando al mismo tiempo una experiencia de usuario coherente y óptima.

El camino hacia una accesibilidad web universal y una experiencia de usuario excepcional requiere una evolución constante de las metodologías y una reevaluación de las prácticas establecidas. Solo aquellos que anticipan estos cambios y adoptan enfoques innovadores pueden esperar mantenerse al día con las altas expectativas de los usuarios.