Comprensión del problema
Lectura profunda del briefing y sesión de preguntas clave con todos los stakeholders involucrados.
Research
Entrevistas cualitativas con clientes finales y agentes comerciales para validar si existía la necesidad que negocio intuía.
Prototipado y validación
Prototipos navegables construidos co IA permitiendo volver al usuario con algo tangible sin invertir semanas en diseño de alta fidelidad.
Overview
About
Este proyecto nació desde una iniciativa interna de negocio con el objetivo de crear una funcionalidad de timeline que permitiera tanto a clientes como a agentes comerciales consultar el historial completo de interacciones con la plataforma: llamadas, incidencias, cambios de producto y cualquier punto de contacto desde el momento de la contratación.
Mi rol fue el de Product Designer responsable del proceso end-to-end, desde la comprensión del briefing hasta la validación con usuarios, trabajando de forma transversal con stakeholders de negocio, producto y desarrollo.
Problema
El reto
La iniciativa partía de una necesidad identificada por un equipo d enegocio: los clientes no tenían acceso a un histórico de sus interacciones con Naturgy.
Los agentes comerciales, por su parte, sí contaban con esta información a través de Salesforce, una herramienta externa especializada. La propuesta era crear una funcionalidad equivalente dentro de la plataforma propia de Naturgy, accesible para ambos perfiles.
Sin embargo, desde el principio detectamos una señal de alerta importante: no existía ningún dato ni evidencia de que los usuarios hubieran demandado esta funcionalidad. El proyecto respondía a una convicción interna de negocio, no a una necesidad validada. Esta tensión fue el punto de partida de nuestro proceso.
Primeros bocetos
El Monedero Virtual es una de las funcionalidades clave dentro del ecosistema digital de Naturgy. Permite a los clientes acumular saldo generado por diferentes productos de la compañía y canjearlo directamente en sus facturas de luz, creando un incentivo tangible para la fidelización
Proceso
Proceso de diseño
Comprensión del problema
El proceso arrancó con una lectura profunda del briefing y una sesión de preguntas clave con todos los stakeholders involucrados. El objetivo era entender no solo qué se pedía, sino por qué, y qué suposiciones había detrás de la iniciativa.
Research con usuarios
Realizamos entrevistas cualitativas con ambos perfiles target: clientes finales y agentes comerciales. El objetivo era validar si realmente existía la necesidad que negocio intuía, y entender cómo cada perfil gestionaba actualmente su relación con la información de su historial.
Prototipado y validación
Con los primeros insights sobre la mesa, construimos wireframes y prototipos navegables utilizando herramientas de prototipado basadas en inteligencia artificial como Lovable. Esta aproximación nos permitió materializar la idea de forma ágil y volver rápidamente al usuario con algo tangible sobre lo que opinar, sin invertir semanas en diseño de alta fidelidad.
Comprensión del problema
Lectura profunda del briefing y sesión de preguntas clave con todos los stakeholders involucrados.
Research
Entrevistas cualitativas con clientes finales y agentes comerciales para validar si existía la necesidad que negocio intuía.
Prototipado y validación
Prototipos navegables construidos co IA permitiendo volver al usuario con algo tangible sin invertir semanas en diseño de alta fidelidad.
Solución
Solución
Los hallazgos del research fueron contundentes y apuntaban en una dirección inesperada para negocio.
Por un lado, los agentes comerciales no necesitaban el timeline: Salesforce ya cubría esta necesidad de forma completa y era su herramienta principal de trabajo. Añadir una funcionalidad equivalente en otra plataforma simplemente significaría duplicar información en un entorno que los agentes no utilizan como referencia.
Por otro lado, los clientes tampoco demandaban esta funcionalidad: durante las entrevistas no surgió como una necesidad real, no generaba fricción en su experiencia actual y no aportaba el valor que negocio esperaba.
La solución, por tanto, no fue un diseño final, sino una recomendación estratégica fundamentada en evidencia: pausar el proyecto. Presentamos los hallazgos a los stakeholders de negocio con los prototipos navegables como apoyo visual, demostrando que la funcionalidad no resolvía un problema real para ninguno de los dos perfiles. Aunque la recepción inicial no fue fácil, la evidencia fue suficientemente sólida como para que negocio aceptara detener la iniciativa.
Wireframe low fi
Antes de construir nada, tradujimos las primeras ideas a papel. Nos permitio explorar la estructura y el flujo sin invertir tiempo en detalle visual. El objetivo era simple: alinear al equipo y detectar problemas de concepto lo antes posible.
Prototipo lovable
Con la estructura validada internamente, usamos Lovable para construir un prototipo navegable en tiempo récord.
Aprendizajes
Impacto
Gracias a los insights obtenidos en los meses de trabajo, el proyecto se detuvo antes de entrar en la fase de diseño visual y posteriormente de desarrollo, evitando una inversión significativa de tiempo y recursos en una funcionalidad que no habría generado el impacto esperado.
Teniendo en cuenta que la funcionalidad afectaba a más de 3 millones de usuarios entre clientes y agentes, y que su implementación habría requerido meses de trabajo coordinado entre múltiples equipos, el ahorro tanto económico como operativo fue considerable.
Este caso pone de manifiesto uno de los valores más importantes del diseño centrado en el usuario: el mejor diseño a veces es el que te dice que no hay que diseñar. El research no solo sirve para construir mejores productos, sino también para proteger a las organizaciones de invertir en soluciones que no responden a necesidades reales.
Aprendizajes
Learning 1.
El research no solo valida, también protege. Uno de los mayores valores que puede aportar un diseñador a una organización no es crear la mejor interfaz, sino evitar que se construya algo innecesario.
Learning 2.
La ausencia de demanda del usuario es un dato, no un vacío. Cuando no hay quejas ni peticiones sobre algo, la tentación es asumir que simplemente nadie lo ha pedido todavía. Este caso demuestra que el silencio del usuario también es información válida y relevante.
Learning 3.
El prototipado rápido es una herramienta de toma de decisiones, no solo de diseño. Usar herramientas de IA como Lovable para construir prototipos navegables en poco tiempo no fue solo una decisión de eficiencia, fue lo que permitió volver al usuario rápido y llegar a negocio con algo concreto.
