En pocas palabras
Repositorio de investigación que organiza entrevistas, evidencias y hallazgos de usuarios.
Qué problema resuelve
Decisiones de producto sin trazabilidad y conocimiento disperso entre notas y grabaciones.
Cuándo utilizarlo
Discovery continuo. Ejemplo: reunir evidencia sobre abandonos en un proceso de onboarding.
De la idea a la práctica
Funcionamiento, ejemplos y decisiones para pasar al siguiente nivel.
En el Radar compartido: Trial (valoración de la edición aportada).
Cómo funciona
Permite centralizar material cualitativo, etiquetar fragmentos y sintetizar temas. La evidencia queda vinculada a hallazgos que pueden compartirse con el equipo.
Ejemplo de uso
Importar entrevistas con consentimiento, etiquetar dificultades de verificación y reunir citas en un insight. Vincularlo a una hipótesis y contrastarlo después con métricas del flujo.
Conceptos de trabajo
| Concepto | Uso |
|---|---|
| Proyecto | Agrupa el material de un estudio: entrevistas, notas, encuestas |
| Highlight | Fragmento relevante de una transcripción, nota o vídeo |
| Tag | Etiqueta temática aplicada a highlights para encontrar patrones |
| Insight | Hallazgo sintetizado y respaldado por varios highlights |
| Canales | Ingesta continua de feedback (tickets, reseñas, encuestas) con clasificación automática |
La transcripción automática (en varios idiomas) y la búsqueda sobre todo el repositorio permiten responder preguntas como «¿qué han dicho los clientes sobre la verificación de identidad en el último año?».
Taxonomía de etiquetas
Sin una taxonomía, cada investigador etiqueta distinto y el repositorio se vuelve inútil. Una estructura sencilla:
| Dimensión | Ejemplos |
|---|---|
| Etapa del recorrido | Descubrimiento, solicitud, verificación, desembolso, pago |
| Tipo | Dificultad, necesidad, motivación, solución alternativa |
| Emoción | Frustración, confianza, duda |
| Segmento | Primer crédito, cliente recurrente, independiente |
Mantén un glosario con la definición de cada etiqueta y un responsable de la taxonomía.
De la investigación a la decisión
- Pregunta de investigación clara ligada a una decisión de producto.
- Entrevistas o pruebas con consentimiento registrado.
- Etiquetado y síntesis en insights con evidencia (citas, clips).
- Compartir el insight con producto e ingeniería y enlazarlo a la iniciativa del roadmap.
- Medir después con datos cuantitativos (embudo, experimentos con ABsmartly).
Investigación cualitativa responsable
- Cinco a ocho entrevistas suelen revelar los problemas principales de un flujo, pero no permiten estimar su frecuencia.
- Las síntesis automáticas por IA aceleran el trabajo; verifica cada conclusión contra los fragmentos originales.
- Define retención y borrado de grabaciones; los vídeos con rostro y voz son datos personales.
- Limita el acceso a material sin anonimizar a quien lo necesita.
Criterios de implementación
Gestionar consentimiento, anonimización y acceso. Revisar las síntesis automáticas y evitar tratar una muestra cualitativa como una estimación estadística de toda la población.
Continúa en las fuentes
Documentación oficial para verificar detalles y explorar más.