LEAD
2022
Mejora del search
La búsqueda de la app presentaba deficiencias que afectaban la experiencia del usuario con funciones desactualizadas, una página de resultados que dificultaba encontrar productos, ausencia de historial de búsquedas y un buscador no visible al entrar al home.
2
Sprint
4 Sem.
Duración
Mobile
Dispositivo
FASE 1 - Análisis
Abordaje
El punto de partida no fue una hipótesis, fueron cuatro problemas ya identificados: funciones obsoletas, una PLP que no ayudaba a decidir, cero historial de búsquedas y un buscador escondido en el home. El objetivo del sprint 1 era entender el tamaño real de cada uno antes de proponer nada.
FASE 1 - Análisis
el research
Trabajé con dos fuentes de evidencia distintas: un benchmark de tres apps líderes del rubro deportivo, y la lectura directa de reseñas y correos de soporte de usuarios reales. Una muestra cómo resuelve la competencia, la otra muestra dónde duele hoy.
PRUEBAS
Benchmark
3 apps líderes comparadas
Comentarios de clientes
10 comentarios reales analizados
FASE 1 - Análisis
Resultado del research
El benchmark y los comentarios de usuarios señalaban los mismos cuatro puntos, funciones obsoletas sin sugerencias útiles, una PLP que no dejaba encontrar ni elegir productos, cero historial de búsquedas y un buscador casi invisible en el home. La conclusión fue clara: el componente necesitaba una actualización integral, no ajustes puntuales.
El buscador exigía escribir sin errores para encontrar algo. Ni autocompletado ni corrección ortográfica, algo que Nike, Adidas y Foot Locker ya tenían resuelto hace tiempo.
Para saber el precio o la talla disponible había que entrar al producto. La PLP obligaba a un clic extra que la competencia ya había eliminado.
Ninguna búsqueda quedaba guardada. Los usuarios lo reclamaban directamente en las reseñas: tener que rehacer la misma consulta cada vez que abrían la app.
El buscador no aparecía al abrir la app. Antes de poder evaluar si funcionaba bien o mal, el usuario ya tenía que buscarlo primero a él.
FASE 2 - Diseño
Design System y Wireframe
La propuesta se organizó en cinco frentes de trabajo: motor de búsqueda con auto-sugerencias, corrección ortográfica y búsqueda semántica; PLP rediseñada con marca, precio y talla a la vista; historial de búsquedas centralizado en el propio componente; control de borrado individual y masivo; y un buscador reubicado en un punto visible del home.
Tipografía
Helvetica Neue
Helvetica Neue Light
Aa Bb Cc Dd Ee Ff Gg Hh Ii Jj Kk Ll Mm Nn Oo Pp Qq Rr Ss Tt Uu Vv Ww Xx Yy Zz
1234567890 – !@#$%^&*(){}[]
Colores
Primary
#5981FA
Componentes
Wireframe
Add Your Tooltip Text Here
FASE 3 - Validación
Encuesta NPS y A/B Testing
Validé el rediseño con dos pruebas: una encuesta NPS y un A/B testing con clientes reales usando la versión navegable.
Encuesta NPS
3.450 usuarios encuestados
A/B Testing
100 clientes reales testearon
Metodología de validación
Encuesta NPS
- Encuesta enviada a 3.450 usuarios en iOS, Android y email
- Clasificación estándar: detractores (0-6), pasivos (7-8), promotores (9-10)
- NPS promedio de 63 puntos, con iOS liderando en 70
A/B Testing
- 100 clientes reales, incentivados con gift card, probando la versión navegable
- 85% califico el nuevo buscador como 100% correcto y eficiente
- Unico punto negativo, 15 de 100: "un poco confuso"
Se analizaron comentarios reales de usuarios en App Store, Android Store y correos de soporte, para detectar patrones de frustración y áreas concretas de mejora en el componente de búsqueda.