El A/B Testing se ha consolidado como una de las herramientas más potentes dentro de la Optimización de la Tasa de Conversión (CRO). Al comparar dos versiones de una experiencia digital, los equipos pueden identificar qué cambios mejoran realmente el comportamiento de los usuarios y el rendimiento del negocio.

Sin embargo, realizar experimentos no garantiza automáticamente mejores resultados.

Muchas organizaciones ponen en marcha pruebas A/B que terminan ofreciendo resultados poco concluyentes, insights engañosos o, directamente, ningún impacto medible. La causa rara vez está en la herramienta utilizada, sino en la forma en que se diseñan y ejecutan los experimentos.

Comprender los errores más habituales en la experimentación es fundamental para construir un programa de optimización sólido y fiable.

A continuación, repasamos cinco de los errores más frecuentes en A/B Testing y cómo evitarlos.

1. Empezar sin una hipótesis clara

Uno de los errores más comunes es lanzar experimentos sin una hipótesis bien definida.

Algunos equipos prueban variaciones de diseño o cambios en la interfaz sin tener claro por qué esas modificaciones deberían mejorar el rendimiento.

Sin una hipótesis, resulta muy difícil interpretar los resultados o extraer aprendizajes útiles del experimento.

Cómo evitarlo

Cada experimento debería comenzar con una afirmación clara, por ejemplo:

«Creemos que simplificar el proceso de compra reducirá el abandono del carrito porque disminuye el esfuerzo que debe realizar el usuario.»

Una buena hipótesis conecta tres elementos fundamentales:

• El insight sobre el usuario.
• El cambio propuesto.
• El resultado esperado.

2. Ejecutar pruebas sin alcanzar significancia estadística

Otro error frecuente consiste en finalizar los experimentos demasiado pronto o tomar decisiones con un volumen de datos insuficiente.

Sin significancia estadística, los resultados pueden estar influenciados por fluctuaciones aleatorias en el comportamiento de los usuarios.

Esto aumenta el riesgo de obtener falsos positivos y llegar a conclusiones poco fiables.

Cómo evitarlo

Asegúrate de que los experimentos permanezcan activos el tiempo suficiente para recopilar el tráfico necesario y alcanzar un nivel adecuado de confianza estadística.

Una experimentación fiable requiere paciencia y un análisis riguroso.

3. Probar demasiados cambios al mismo tiempo

Cuando se modifican varios elementos simultáneamente, resulta muy complicado identificar qué cambio ha provocado realmente la mejora —o el empeoramiento— del rendimiento.

Por ejemplo, cambiar al mismo tiempo:

• El diseño de la página.
• Los textos (copy).
• Las imágenes.
• La llamada a la acción (CTA).

dificulta enormemente la interpretación de los resultados.

Cómo evitarlo

Cada experimento debe centrarse en una hipótesis concreta y en un número reducido de cambios.

De esta forma, los equipos pueden identificar con claridad qué elementos impulsan las mejoras de rendimiento.

4. Ignorar lo que ocurre después del experimento

Algunos equipos únicamente prestan atención a si una variante gana o pierde.

Sin embargo, el verdadero valor de la experimentación reside en el aprendizaje que aporta cada prueba, no solo en aquellas que generan mejoras.

Incluso los experimentos que no producen un incremento positivo ofrecen información muy valiosa sobre el comportamiento de los usuarios.

Cómo evitarlo

Documenta los resultados de cada experimento y extrae los aprendizajes que puedan servir para futuras optimizaciones.

Con el tiempo, este conocimiento se convierte en una base sólida que fortalece todo el programa de CRO.

5. Tratar el A/B Testing como una serie de experimentos aislados

En muchas organizaciones, el A/B Testing se aborda como una sucesión de pruebas independientes.

Sin un enfoque estructurado, la experimentación acaba siendo reactiva, desorganizada e inconsistente.

Cómo evitarlo

Los programas de CRO más eficaces siguen un ciclo continuo de optimización:

• Analizar el comportamiento del usuario.
• Generar insights.
• Formular hipótesis.
• Ejecutar experimentos.
• Aprender e iterar.

Este proceso estructurado garantiza que cada prueba contribuya a una estrategia de optimización mucho más amplia.

Conclusión: la experimentación requiere disciplina

El A/B Testing es una herramienta muy potente, pero su eficacia depende de cómo se diseñen y ejecuten los experimentos.

Evitar errores comunes —como plantear hipótesis poco sólidas, extraer conclusiones prematuras o diseñar experimentos de forma inadecuada— permite obtener insights fiables y mejoras sostenibles en el rendimiento.

Los programas de CRO más exitosos entienden la experimentación no como una sucesión de pruebas aisladas, sino como un proceso continuo de aprendizaje.

Porque, en la optimización digital, los equipos que aprenden más rápido son los que, en última instancia, consiguen la mayor ventaja competitiva.

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 el evento GenAI: The New Frontier of Customer Experience, organizado en colaboración con Google Cloud, analizamos cómo la Inteligencia Artificial Generativa está transformando la forma en que las empresas comprenden, construyen y optimizan la experiencia del cliente (CX). En este encuentro exploramos el potencial de GenAI para revolucionar la capacidad de ingesta, estructuración y análisis de grandes volúmenes de datos; la personalización de interacciones; y la creación de experiencias dinámicas y centradas en el usuario en múltiples canales y puntos de contacto.

GenAI: Una Nueva Perspectiva en CX, UX y UI

Uno de los aspectos iniciales, fue la diferenciación entre los conceptos de Customer Experience (CX), User Experience (UX) y User Interface (UI), y el impacto que GenAI puede tener en cada uno a corto y medio plazo. Aunque estas áreas son complementarias, cada una juega un rol esencial en la creación de experiencias cohesivas y fluidas para los clientes.

El evento permitió profundizar en temas como la posibilidad de contar con un activo que hasta ahora no se ha tenido casi en cuenta a la hora de construir la experiencia de los clientes: la conversación, ya que se trata de datos no estructurados tradicionalmente complejos de tratar. Además, discutimos cómo integrar CX, UX y UI para diseñar estrategias efectivas que fomenten una conexión más sólida con los usuarios en cada punto de contacto.

Esto cambia el modelo clásico de construcción de experiencias, ya que por un lado tenemos la capacidad de contar con muchos más datos para esta definición de experiencias memorables que buscamos para nuestros clientes. Pero a la vez, nos permite dar un salto radical en el modelo: pasamos de definir una experiencia lo mejor posible para el máximo número de personas -THE BEST FOR THE MANY/MOST- a poder definir experiencias personalizadas para cada usuario -THE BEST FOR YOU- de manera ágil gracias a la capacidad de GenAI no sólo de analizar sino de crear contenido y distribuirlo en los canales adecuados. 

De Datos No Estructurados a Experiencias Significativas en CX 

Como hablamos, con GenAI y la revolución que supone en el manejo de datos no estructurados, podremos incorporar cualquier clase de conversación con los usuarios, como interacciones en redes sociales, chats, llamadas a centros de atención, visitas a tiendas físicas, feedback y valoraciones u otros datos que tradicionalmente son difíciles de analizar. Esta capacidad de ingesta, estructuración, análisis y síntesis va a ir permitiendo a las empresas obtener una visión más profunda y de manera incremental de las necesidades del cliente y, con ello, diseñar experiencias más estratégicas.

La construcción de estas experiencias no sólo se limita a puntos de contacto aislados, sino que abarca toda la relación del cliente con la marca. GenAI facilita una experiencia conectada y adaptativa, desde el primer contacto hasta la retención a largo plazo.

Más Allá de los Chatbots: Conversaciones Enriquecidas

Hasta ahora, uno de los primeros pasos que se ha dado en cuanto al uso de GenAI para la construcción de mejores experiencias, son los chatbots. Estos  ya no son solo herramientas de respuesta rápida. Gracias a GenAI, estos sistemas ahora son capaces de enriquecer las conversaciones al recordar interacciones previas, analizar feedback y aprender de cada nueva interacción. Esto no solo permite ofrecer una experiencia CX más significativa y personalizada, sino que convierte cada interacción en una valiosa fuente de datos. 

Al recopilar y analizar esta información, las empresas pueden generar insights significativos que impulsan la mejora continua, afinando estrategias y optimizando la experiencia del cliente a lo largo del tiempo. Estos chatbots avanzados logran responder con relevancia y empatía, adaptándose a los intereses y necesidades de cada usuario.

Contenido personalizado y ágil: de CX estática a CX dinámica

La introducción de GenAI, además, hace entrar en juego una nueva variable: el tiempo real. Esta capacidad de entender al usuario mejor y en tiempo real, nos permite crear experiencias personalizadas para cada momento. Los usuarios ya no caen en modelos de arquetipos o clusters actitudinales, socioeconómicos, … los usuarios no son entes estáticos, sino que interactúan con las marcas de maneras muy diferentes según diversas variables y esto lo podemos empezar a tener en cuenta ahora y generar las interacciones de manera adecuada.

GenAI redefine la creación de contenido al generar texto, audio, video, imágenes, HTML y código de manera precisa y personalizada. La elección del modelo adecuado y su configuración son cruciales para alinear los resultados con las necesidades específicas de cada empresa.

Técnicas clave incluyen:

• Fine-tuning: Ajustar modelos preentrenados para contextos específicos.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Mejorar la precisión al integrar datos relevantes.
• Prompt Engineering: Diseñar prompts efectivos para obtener resultados consistentes y estratégicamente alineados.

Un aspecto clave es la colaboración multidisciplinaria necesaria para lograr un brand-tuning efectivo. Expertos en UX/UI, analistas de datos, estrategas de contenido y equipos de diseño trabajan juntos para garantizar que los modelos no solo generen contenido eficiente, sino también coherente con los valores y la identidad de la marca. Al optimizar la elección del modelo, la configuración y los procesos de personalización, las empresas pueden reducir costes, acelerar la producción de contenido y mejorar la experiencia del cliente a lo largo de todo su recorrido.

Transformación del CX en Activos Digitales Tradicionales 

GenAI también está ayudando a la transformación  de activos digitales tradicionales, como los sitios web y aplicaciones, llevándolos a ser más conversacionales e intuitivos. A medida que la navegación se vuelve más orientada a la conversación, los usuarios experimentan una interacción fluida, lo que influye cada vez más directamente en cómo abordar la UX de estos assets, adaptándolos al nuevo contexto de interacción con los usuarios. Los equipos de UI y UX deben trabajar en colaboración para optimizar el diseño y los flujos de navegación, asegurando que cada canal y punto de contacto sea claro, visualmente atractivo y fácil de utilizar.

Google Cloud: Aliado Tecnológico para una Transformación Integral

La visión de un CX hiperpersonalizado y dinámico es posible gracias a las avanzadas tecnologías de Google Cloud:

• Vertex AI permite desarrollar y ajustar modelos de IA, incluyendo el uso de Model Garden para acceder a modelos preentrenados, como los potentes modelos de lenguaje Gemini. Estos modelos procesan grandes volúmenes de datos no estructurados, facilitando la personalización a escala.
• BigQuery ayuda a analizar datos históricos y en tiempo real desde múltiples fuentes, como redes sociales o plataformas de comercio electrónico, ofreciendo insights valiosos para la toma de decisiones.
• Agent Builder, una herramienta para crear asistentes conversacionales avanzados, y los modelos Gemini, habilitan experiencias más naturales y contextuales en todos los puntos de contacto.

El Futuro del CX: Hiperpersonalización y Conexión

GenAI está redefiniendo cómo las empresas crean conexiones más significativas con sus clientes, transformando experiencias estáticas en interacciones dinámicas y personalizadas. El futuro de CX, UX y UI reside en la capacidad de integrar tecnología avanzada con una visión estratégica colaborativa que aproveche el poder de los datos y la personalización.

Si buscas transformar la experiencia de tus clientes con tecnología de vanguardia y estrategias innovadoras, este es el momento. Descubre cómo GenAI puede impulsar la evolución de tu empresa hacia un CX hiperpersonalizado y alineado con las expectativas de tus usuarios.

¿Listo para dar el siguiente paso? Contacta a nuestro equipo y descubre cómo podemos ayudarte a implementar estas soluciones en tu negocio.

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.

La Realidad Aumentada (AR) y la Realidad Virtual (VR) se han hecho un hueco en el panorama digital, prometiendo revolucionar nuestras interacciones con el mundo y las marcas. Sin embargo, a pesar de su potencial, estas tecnologías aún luchan por conseguir una aceptación generalizada. ¿Significan la AR/VR una batalla cuesta arriba o albergan un futuro de oportunidades?

Principios únicos de diseño UX/UI en AR/VR

AR y VR han encontrado éxito en aplicaciones de nicho. Google, por ejemplo, ha hecho impresionantes avances en AR al permitir a los usuarios visualizar ciertos productos antes de la compra, y plataformas como YouTube ahora usan AR para características innovadoras como pruebas de maquillaje. Sin embargo, estos éxitos son más la excepción que la norma.

Incluso con gigantes tecnológicos como Meta y Apple adentrándose en este terreno, sus ofertas no han despertado el mercado como se esperaba. El headset AR/VR de Meta y VisionPro de Apple aún tienen que explotar todo su potencial.

Un factor clave en la adopción de estas tecnologías es la experiencia del usuario. Los principios de diseño de UX/UI para AR/VR van más allá de los convencionales, como el diseño centrado en el usuario, la consistencia y la jerarquía. Los entornos AR/VR, debido a su naturaleza tridimensional, requieren una comprensión detallada de la profundidad, la proximidad y el movimiento, ampliando así el horizonte de los principios de diseño de UX/UI.

La comodidad: Un factor crítico en la adopción de AR/VR

La comodidad en los entornos AR/VR es un aspecto significativo que influye en la aceptación por parte del usuario. La naturaleza inmersiva de la VR puede causar incomodidad o incluso desencadenar mareos en los usuarios. Para fomentar la adopción de usuario, los diseñadores deben explorar e implementar estrategias para mitigar estas molestias, asegurando una experiencia atractiva y agradable.

Tecnologías emergentes: ¿Un rayo de esperanza?

A pesar de estos desafíos, las tecnologías emergentes ofrecen un rayo de esperanza para la AR y VR. Productos como las gafas conectadas de XREAL y las lentes conectadas de Mojo Vision podrían potencialmente revolucionar el juego. Estos dispositivos pretenden fusionar de manera fluida los mundos virtual y real, haciendo AR/VR más accesible y práctico para el uso diario.

Visualizando el futuro con AR/VR

El viaje de las tecnologías de AR y VR en la era digital ha sido desafiante, principalmente debido a factores como la comodidad del usuario y la necesidad de principios de diseño de UX/UI innovadores. Sin embargo, con la aparición de nuevos dispositivos y un enfoque en mejorar la experiencia del usuario, estas tecnologías tienen potencial para despegar de manera significativa.

Si la Realidad Aumentada y la Realidad Virtual se convertirán en un pilar integral de nuestras vidas cotidianas o seguirán siendo una innovación prometedora pero aún no materializada es una narrativa que continúa desarrollándose. Lo que está claro es que estas tecnologías están moldeando nuestro presente y tienen el potencial de influir significativamente en el futuro de la transformación digital.

Integrar las tecnologías AR/VR en las estrategias de transformación digital no se trata solo de mantenerse al día con las últimas tendencias tecnológicas. Se trata de visualizar un futuro donde las empresas pueden brindar un valor sin precedentes a sus clientes, mejorar las operaciones comerciales y obtener una posición competitiva más fuerte en un mercado cada vez más digital. La AR y VR no son solo las tecnologías del futuro, están moldeando el presente y tienen el potencial de generar un valor significativo en el camino de la transformación digital. Las empresas que comprenden esto estarán bien posicionadas para prosperar en la era digital.

A la cabeza de esta era digital, Making Science está comprometida a aprovechar las nuevas tecnologías para impulsar la transformación digital. Nuestro equipo de expertos, especializados con una base sólida de diseño de UX/UI, se dedica a ayudar a las empresas a aprovechar al máximo las tecnologías AR/VR, mejorar las experiencias de los clientes y obtener una ventaja competitiva en la era digital.

¿Listo para embarcarte en tu viaje de transformación digital con AR/VR?

La temporada navideña no se trata solo de festividades y celebraciones. Para las empresas, es un período de actividad intensificada, aumento en la demanda del cliente y una feroz competencia. Con eventos clave de compras como el Black Friday, el CyberMonday y las ventas navideñas en el horizonte, el éxito de tu temporada depende de tu preparación.

En esta guía, elaborada por el equipo de Making Science, combinamos varios aspectos críticos de las operaciones comerciales para ayudar a equipar a las empresas con un enfoque integral y equilibrado para abordar la avalancha de la temporada alta.

1. Escalabilidad: un imprescindible para tu e-commerce

Todos sabemos que el tiempo es dinero. Según una encuesta realizada por Gartner, el tiempo de inactividad de la red puede costar $5,600 por minuto de promedio. Esta cifra equivale a más de $300,000 por hora. En otras palabras, el tiempo es oro.

La infraestructura de tu tienda online es la base de tu presencia digital. La afluencia de compradores puede suponer una carga enorme para tu infraestructura de tu e-commerce, por lo que es crucial prever los patrones de tráfico y escalar tus recursos en consecuencia. Las pruebas de estrés periódicas ayudarán a identificar y corregir puntos débiles. Este enfoque proactivo asegura que tus sistemas puedan manejar el aumento de carga y tráfico, evitando tiempos de carga lentos, bloqueos o las temidas «filas virtuales», garantizando que tu escaparate digital permanezca abierto.

2. Monitoreo de procesos: facilita el pago a tus usuarios

No permitas que un carrito de compras defectuoso o una pasarela de pago sobrecargada obstaculicen tus ventas. Monitorea el proceso de compra en cada paso, desde el descubrimiento del producto hasta la confirmación del pago, asegurando una experiencia de compra fluida y eficiente. Con el aumento en el tráfico durante la temporada alta, los procesos dentro de tu e-commerce, especialmente las soluciones de pago, deben ser capaces de absorber los picos de tráfico para que las transacciones se procesen sin problemas.

3. Seguridad digital: protegiendo tu negocio y clientes

Más de la mitad (56%) de los correos electrónicos no deseados del Black Friday recibidos entre el 26 de octubre y el 6 de noviembre de 2022 eran estafas, según una investigación de Bitdefender. Además, las pequeñas empresas en el sector minorista tienen un 50% más de probabilidades de ser blanco de ciberdelincuentes, lo que podría llevar a pérdidas de alrededor de $6.9 mil millones por estafas en línea.

Las amenazas principales incluyen estafas de ingeniería social, ataques de phishing, sitios web fraudulentos, transacciones financieras no seguras, ataques de ransomware y violaciones de datos. Dados estos riesgos y la actividad digital intensificada durante la temporada alta, las empresas deben reforzar sus canales digitales auditando la seguridad de su sitio web para proteger sus sistemas y datos de clientes.

4. Inventario y logística: afrontando la demanda de manera eficiente

Manejar el aumento de demanda durante la temporada de fiestas requiere una gestión eficiente de inventario y logística. Un producto agotado o una entrega retrasada pueden llevar a los clientes a una situación de decepción con tu marca. Así que vigila de cerca tus niveles de stock, prevé un aumento de los plazos de envíos y entregas y considera colaborar con proveedores de logística externos para gestionar el aumento de la demanda.

5. Estrategia de marketing proactiva: captación de clientes

Destácate de tus competidores con una planificación de tus campañas para aumentar significativamente la visibilidad de tu marca y captación de clientes. Utiliza una combinación de canales como correo electrónico, anuncios dirigidos y redes sociales para llegar a tu audiencia con mensajes impactantes. Maximiza el impacto de tu alcance con una estrategia omnicanal que combine canales para hacer llegar tu mensaje al público adecuado en el momento oportuno. Lo más importante, comienza a planificar con al menos 4 semanas de antelación, lo que te dará tiempo suficiente para refinar y perfeccionar tus mensajes.

6. Integra IA en tus procesos: mejorando el rendimiento y la eficiencia

La Inteligencia Artificial ha transformado las reglas del juego en el espacio digital. Desde la creación de mejores descripciones de SEO hasta automatizar procesos repetitivos, la IA puede impulsar el rendimiento y la eficiencia de tu negocio. Considera la integración de herramientas impulsadas por IA en tus operaciones, como Gauss AI, nuestra tecnología propietaria basada en la nube que te permitirá automatizar procesos y mejorar el rendimiento publicitario, llegando a los clientes de manera más efectiva.

7. Experiencia del cliente: priorizando la satisfacción

Una experiencia positiva del cliente va más allá de una interfaz fácil de usar y un proceso de pago ágil. Se trata de proporcionar soporte oportuno y efectivo. Incorporar secciones de Preguntas Frecuentes (FAQs) y Comentarios en tu sitio puede ayudar a los clientes a encontrar información rápidamente y compartir sus experiencias.

Para llevarlo un paso más allá, considera implementar chatbots basados en IA para garantizar que la ayuda esté a solo un clic de distancia, en cualquier momento.

8. Planificación de contingencias: preparándose para lo inesperado

A pesar de que nos preparemos, pueden surgir problemas inesperados. Contar con planes de contingencia robustos ayuda a tu negocio a responder de manera rápida y efectiva ante posibles fallas del sistema, fallos en la pasarela de pago o picos de tráfico inesperados, minimizando las interrupciones y manteniendo la satisfacción de tus clientes.

Esta guía es una base sólida para que tu preparar tu ecommerce para la temporada navideña. Recuerda que la preparación es clave para convertir estos desafíos en oportunidades de crecimiento.

¡El momento de comenzar es ahora! Como siempre, el equipo de Making Science está aquí para guiarte en cada paso del camino. Juntos, hagamos de estas fiestas un éxito rotundo.

A estas alturas, seguramente has oído hablar del término «sostenibilidad». Es un concepto que debería aplicarse a todas las prácticas humanas, incluyendo los sitios web. Internet se ha convertido en una herramienta vital para el crecimiento económico y el desarrollo social, afectando significativamente nuestras vidas diarias. Sin embargo, no es exactamente una tecnología limpia.

El Impacto Ambiental de Internet

Internet tiene un impacto considerable en el desarrollo humano y la vida cotidiana. Para lograr un desarrollo sostenible, como se describe en la Agenda 2030, debemos equilibrar el crecimiento económico, la inclusión social y la protección del medio ambiente. Estos elementos están interconectados y son fundamentales para el bienestar de individuos y sociedades.

Entonces, ¿qué tiene que ver la sostenibilidad con el uso de Internet? Mucho. Aunque Internet es una facilitadora indispensable para el crecimiento económico y el progreso humano, no es tan verde como podríamos esperar. La operación de dispositivos y la dependencia de los servidores (el verdadero corazón de Internet) utilizan grandes cantidades de energía y generan CO2.

Aquí hay algunas estadísticas impactantes:

• Internet representa aproximadamente el 10% del consumo mundial de electricidad.
• Si Internet fuera un país, sería el sexto mayor consumidor de electricidad en el planeta.
• Internet produce alrededor del 2% de las emisiones globales de CO2 anualmente, equivalente a la industria de la aviación.
• Una página web promedio produce 1.76 gramos de CO2 por cada visita a la página.
• Ver Netflix durante una hora a la semana requiere más electricidad que la producción anual de dos refrigeradores nuevos.
• Solo los centros de datos consumen aproximadamente 200 teravatios-hora (TWh), es decir, más energía que todo el país de Irán.

Además de estos, considera el excesivo consumo de agua en los centros de datos, necesario para sus sistemas de refrigeración y mantenimiento adecuado. La mayor parte de esta agua es potable, con agua no potable constituyendo menos del 5%. Esto puede causar serios problemas para las poblaciones y la agricultura, especialmente en el escenario cada vez más común de la sequía.

Si estos datos no te preocupan, tal vez la penalización de Google lo haga. Google utiliza métricas llamadas Core Web Vitals para calificar tu sitio web e indexarlo en su motor de búsqueda de manera más o menos favorable. Entre estas métricas se incluyen la accesibilidad, la velocidad de carga y ahora, la sostenibilidad.

¿Cómo puedo construir un sitio web más sostenible?

Los consejos más básicos se relacionan con poner especial atención a factores como el tiempo de carga, la optimización de fuentes e imágenes, la renderización de js y css, el uso de código limpio y de diseños simples. Esto es solo un complemento de las buenas prácticas que todas las empresas deben aplicar para reducir su huella de carbono, incluyendo el uso de fuentes de energía limpias y renovables.

“Sustainable Web Manifesto” propone ciertas reglas que todos los productos y servicios digitales deberían seguir:

• Limpio. Los productos y servicios digitales deben ser alimentados por energía limpia y renovable.
• Eficiente. Los productos y servicios proporcionados digitalmente utilizarán la menor cantidad de energía posible, así como los mínimos recursos materiales.
• Abierto. Los productos y servicios digitales deben ser accesibles, permitir el libre intercambio de información y permitir a los usuarios controlar sus datos.
• Honesto. Los productos y servicios no engañarán ni explotarán a los usuarios en su diseño o contenido.
• Regenerativo. Los productos y servicios apoyarán una economía que cuide a las personas y al planeta.
• Resiliente. Los productos y servicios funcionarán en los momentos en los que las personas más los necesiten.

El Papel de las Grandes Empresas: Democratizando los Sitios Web Verdes

¿Las grandes empresas realmente tienen en cuenta la sostenibilidad? Sin lugar a dudas, el enfoque de Google en la sostenibilidad está comenzando a influir en diseñadores, desarrolladores y empresas en todo el mundo para mejorar y adoptar prácticas sostenibles. Empresas como Google, Amazon, Facebook y Apple aún tienen que dar un mejor ejemplo y ser responsables del alto impacto social y ambiental que tienen. Un buen ejemplo de esto es la reciente campaña de Apple «2030 Status: Mother Nature«. Algunos lo ven como una campaña aspiracional, emocional y llena de esperanza, mientras que otros lo ven como pura ecopostura (greenwashing), especialmente al considerar las descaradas prácticas de obsolescencia programada de la compañía y su ecosistema tan cerrado que no adoptó el conector USB-C hasta el iPhone 15 (2023). Este cambio fue forzado por una resolución del Parlamento Europeo que exigirá un cargador de teléfono inteligente unificado para 2024 para permitir su reutilización y reducir los residuos electrónicos.

Conclusión: Hacia Sitios Web Más Sostenibles

La sostenibilidad en el diseño web es más que una tendencia emergente; es una necesidad. A medida que el mundo digital continúa creciendo, también lo hace su impacto ambiental. En Making Science, nos esforzamos por ser parte de la solución, no del problema.

Nuestro equipo de expertos desarrolladores back-end y front-end, junto con diseñadores especializados en UI/UX, trabajan juntos para crear soluciones digitales que no solo son funcionales y fáciles de usar, sino también sostenibles. Aprovechamos nuestra experiencia colectiva para reducir la huella de carbono digital, demostrando nuestro compromiso de hacer la web más verde, un sitio web a la vez.

¿Interesado en construir una presencia web más sostenible?