Product & UX

Identifica qué impulsa realmente a los usuarios hacia reseñas de 5 estrellas frente a las de 1 estrella en las tiendas de aplicaciones — fallos, velocidad, anuncios, precios, soporte — y qué cambiaría específicamente su calificación. Diseñado para equipos de producto y crecimiento; el seguimiento con IA reconstruye el incidente real detrás de la calificación de cada participante en lugar de quejas genéricas.

Captura cómo los jugadores experimentan realmente el ajuste de la dificultad, el ritmo de la progresión, la equidad de la monetización y el disfrute momento a momento de cada sesión. Diseñado para diseñadores de juegos y equipos de live-ops que hacen seguimiento del sentimiento tras el lanzamiento, con un seguimiento de IA que profundiza en el momento específico en el que un jugador se sintió estafado por la dificultad o la monetización, en lugar de una queja genérica.

Evalúa si los prospectos pueden interpretar correctamente los nombres de sus planes, elegir el nivel que realmente les conviene y entender qué cambia cuando actualizan. Diseñado para equipos de precios y producto que evalúan una nueva línea de planes antes del lanzamiento, con un seguimiento de IA que profundiza exactamente en qué nombre o línea de función causó dudas o una suposición errónea.

Retroalimentación estructurada de partes interesadas o clientes sobre un diseño, maqueta o recurso creativo: primeras impresiones, un clic sobre lo que capta la atención, valoraciones frente al brief y carga de archivos con versiones anotadas. El entrevistador de IA convierte 'simplemente no me gusta' en una dirección aprovechable.

Una sesión de usabilidad autoguiada: los participantes comparten su pantalla, completan tareas guiadas en su sitio web o prototipo mientras piensan en voz alta, y el moderador de IA observa, sugiere e indaga, para luego hacer un resumen con ellos. Obtiene grabaciones, transcripciones y análisis a nivel de tarea sin necesidad de programar ni una sola sesión.

El cuestionario estándar SUS de 10 ítems, puntuado de 0 a 100 y comparable con décadas de investigación publicada, conservando correctamente la alternancia de enunciados positivos y negativos. Tras la puntuación se realiza una entrevista de análisis con IA, para que sepa qué corregir y no solo dónde se encuentra.

Descubra sus mayores oportunidades midiendo los mismos atributos dos veces: cuánto importa cada uno y qué tan bien lo cumple hoy. Las brechas se convierten en su lista de prioridades, y las matrices con deslizadores lo hacen lo bastante ágil como para que la gente realmente lo termine. Los seguimientos con IA profundizan en la mayor brecha que reporta cada encuestado.

¿Dónde hace clic la gente primero cuando se le asigna una tarea en su diseño? El éxito del primer clic es uno de los predictores más fuertes de la finalización de la tarea. Suba su captura de pantalla, defina la tarea y deje que el entrevistador de IA pregunte qué esperaban que sucediera — transformando un mapa de clics en un diagnóstico de usabilidad.

Un estudio de clasificación de tarjetas abierto para la navegación y la arquitectura de la información: los participantes agrupan su contenido en categorías que tienen sentido para ellos, y luego un entrevistador de IA indaga en la lógica detrás de sus agrupaciones — la parte que una simple cuadrícula de arrastrar y soltar nunca logra captar.

Fuerce compensaciones reales con la escala best-worst: los encuestados eligen la funcionalidad más y menos valiosa en conjuntos rotativos, y luego un entrevistador de IA profundiza en el razonamiento detrás de su elección principal. Produce una clasificación real de preferencias en lugar de la inflación de valoraciones donde todo parece importante.

Diagnostica por qué los usuarios avanzados completan o abandonan compras, compara el desempeño de la competencia en dimensiones clave y revela las brechas prioritarias del producto para orientar la estrategia de retención y conversión.

Mide la usabilidad de la aplicación de comercio móvil en cuanto a navegación, facilidad de las tareas y experiencia de pago para identificar puntos de fricción y priorizar mejoras de UX. Diseñada para usuarios actuales de la aplicación que hayan comprado en los últimos 30 días.

Evalúa la calidad del plan de Pruebas de Aceptación del Usuario (UAT), la eficiencia del ciclo de retroalimentación y la confianza en el lanzamiento desde la perspectiva de los participantes en las UAT. Diseñada para equipos de QA, producto e ingeniería que buscan diagnosticar deficiencias en los procesos y priorizar mejoras.

Mide qué tan intuitivamente los usuarios localizan tareas clave dentro de la arquitectura de información de un sitio web. Úselo para validar las etiquetas de navegación, identificar brechas de localización y priorizar mejoras estructurales.

Mide la intención de cambio de plan, los factores que impulsan las mejoras/reducciones de plan y la fricción en la migración entre usuarios activos de SaaS. Utilícela con titulares de cuentas y responsables de equipo para identificar el riesgo de abandono, priorizar las inversiones en funcionalidades y reducir las barreras al cambio de plan.

Un instrumento de usabilidad posterior a la tarea que utiliza la validada Single Ease Question (SEQ) para medir la finalización de la tarea, la facilidad percibida y la satisfacción. Ideal para investigadores de UX que realizan estudios de usabilidad moderados o no moderados y que necesitan datos comparables sobre la facilidad de uso junto con información cualitativa.

Mide cómo los usuarios primerizos perciben, interactúan y evalúan la configuración predeterminada precargada durante la incorporación al producto. Utilícela para identificar puntos de fricción y optimizar la experiencia de configuración inicial.

Evalúa las experiencias de búsqueda de los usuarios en cuanto a la expresión de la intención, la relevancia de los resultados y la usabilidad de filtros/ordenación para identificar mejoras aplicables en la búsqueda de productos, la UX y las conversiones.

Evalúa la facilidad de descubrimiento, la relevancia, la claridad y el control de las experiencias de búsqueda con filtros desde la perspectiva del usuario final. Ideal para investigadores de UX y equipos de producto que buscan comentarios accionables sobre la navegación facetada.

Permite que las partes interesadas multifuncionales evalúen las iniciativas del roadmap en las dimensiones de Impacto, Confianza y Facilidad, generando puntuaciones cuantificadas de prioridad ICE junto con datos cualitativos de riesgo y justificación.