Un producto tecnológico perfecto fusiona las más sofisticadas funcionalidades con una experiencia de usuario sin fisuras. Diferentes miembros de los equipos de UX y ciencia de datos de Emburse hablan sobre su filosofía de colaboración y sobre cómo este trabajo conjunto nos permite generar soluciones que aportan a la vez valor de negocio y una total satisfacción del usuario.
El desarrollo de software se da en un panorama rápido y cambiante en el que la unión del diseño de la experiencia de usuario (UX) y la ciencia de datos se ha convertido en un factor crucial para la creación de productos digitales de éxito. La integración de estos dos campos no sólo proporciona un significativo valor de mercado, sino que mejora sustancialmente la satisfacción de los usuarios. Esto se explica porque ambos se basan en datos reales y en filosofías centradas en el usuario.
La perspectiva del diseño UX: Nnenna Uduh, diseño de producto
Antes de adentrarnos en el mundo del diseño UX nuestro plan era dedicarnos al diseño gráfico. En nuestros años de formación pasábamos mucho tiempo trasteando con herramientas de diseño como GIMP, PhotoFiltre y, en última instancia, Photoshop. En la universidad empezamos con asignaturas de diseño gráfico, pero al final cambiamos la especialidad al diseño UX porque nos dimos cuenta de que nos interesaba mucho más la intersección entre diseño y tecnología. Cuando hacemos diseño de producto, podemos poner el foco en la combinación exacta entre diseño y tecnología al tiempo que buscamos soluciones para problemas del mundo real e intento hacer más fácil la vida de los usuarios.
El diseño UX no consiste sólo en hacer que un software parezca atractivo, sino en crear experiencias que sean intuitivas, accesibles y atractivas. Para las diseñadoras de producto, comprender al usuario y sus interacciones ocupa un lugar central. El objetivo es lograr diseñar para el usuario un viaje por la aplicación fluido, que dé gusto, y que también vaya en pos de su satisfacción y retención.
En nuestra filosofía de trabajo, el punto de partida siempre es el usuario. En cualquier decisión relativa al diseño, es fundamental saber qué necesitan, cómo se comportan, cuáles son sus puntos críticos y a qué aspiran.
Lo siguiente es buscar claridad y simplicidad. Los productos financieros pueden resultar complicados, pero su diseño debe apostar por la simplicidad sin renunciar en ningún caso a la funcionalidad. Las interfaces y el lenguaje claro y conciso ayudan a que los usuarios naveguen sin ningún tipo de confusión.
Por último, hay que hablar de la mejora continua. El diseño UX es un proceso iterativo. Las pruebas de usabilidad periódicas, el feedback de los clientes y el análisis de datos redundan en una mejora continua de la experiencia del producto, lo que garantiza que el diseño siga siendo adecuado y efectivo a medida que las necesidades de los usuarios cambian. Nuestros investigadores realizan un trabajo de incalculable valor, y continuamente están emprendiendo nuevas iniciativas de investigación que me proporcionan puntos de vista clave por parte de los usuarios, de modo que podemos basar nuestro trabajo de diseño de producto en información adecuada.
La perspectiva de la ciencia de datos: Lavonne Hunt, Análisis de Business Intelligence
Nuestra carrera como profesionales de la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (Science, Technology, Engineering and Mathematics - STEM) empezó cuando recibimos la recomendación de un antiguo colega para formar parte de su equipo de analistas. Al principio nos abrumaba la complejidad de las tablas dinámicas, pero en las dos primeras semanas aprendimos rápidamente los comandos básicos de SQL y, poco después, ya generábamos paneles de Tableau de alto nivel para nuestros ejecutivos. Actualmente, nuestro rol como analistas de Business Intelligence consiste en indagar en los datos de gasto de los clientes para así arrojar análisis reveladores que hagan evolucionar el producto y mejoren la experiencia del usuario.
La ciencia de datos juega un papel central a la hora de interpretar las interacciones, los comportamientos y el feedback de los usuarios dentro del software. Nos servimos de modelos analíticos para extraer conjuntos de datos complejos en busca de perspectivas reveladoras que dirijan el proceso de toma de decisiones. Estas perspectivas nos ayudan a entender qué funciones se usan más, a identificar patrones en los usuarios que abandonan la aplicación y a predecir comportamiento futuros que pueden informar las decisiones de mejoras en el diseño UX.
Nuestra filosofía en el trabajo de integración de datos se basa en garantizar la calidad, la escalabilidad, la seguridad y la eficiencia. Damos prioridad a la precisión y consistencia de los datos mediante su limpieza y validación, al tiempo que desplegamos arquitecturas escalables para manejar un volumen de datos cada vez mayor. Es fundamental cumplir con la normativa y la gobernanza de los datos para proteger la privacidad de nuestros clientes, algo que consideramos esencial en cualquier análisis de datos.
Un enfoque de sinergias
Cuando se trabaja de forma aislada con el diseño y con los datos, a menudo el resultado es un software que, o resulta muy atractivo pero ofrece un rendimiento bajo cuando lo analizamos, o bien es muy funcional pero falla a la hora de enganchar al usuario. La magia está en que estas dos disciplinas trabajen de una forma plenamente integrada, no sólo alineada.
Pongamos como ejemplo el diseño de una nueva funcionalidad: Nnenna confecciona un layout basándose, tanto en los principios del diseño, como en las directrices centradas en el usuario. Gracias a las perspectivas que ofrecen los datos de Lavonne, el equipo puede modificar este layout en función del resultado que dieron en el pasado otras funcionalidades parecidas, del nivel de usuario de engagement (participación de los usuarios) que se alcanzó y de cómo estas funciones contribuyeron o se alejaron de los objetivos generales de una empresa. Un ejemplo podría ser la función de gastos recurrentes de gestión de gastos de Emburse Captio, que resalta los gastos que se repiten, como suscripciones o servicios. Empleamos nuestro modelo de aprendizaje automático (desarrollado por nuestros equipos de ciencia de datos) para rastrear el historial de transacciones y los patrones de gasto, y esto evita que nuestros usuarios gasten mucho tiempo en la gestión de costes recurrentes, a la vez que les permite identificar oportunidades de ahorro.
Al poner en común el trabajo del diseño UX y el de la ciencia de datos, no sólo damos una respuesta a problemas existentes, sino que nos anticipamos a desafíos futuros y adelantamos soluciones innovadoras que son a la vez agradables y perfectamente funcionales.
El verdadero valor del desarrollo de software reside en su habilidad para alinear los objetivos empresariales con la satisfacción de los usuarios, y esto se consigue más fácilmente cuando aunamos diseño y datos. La fusión cada vez mayor de estas dos disciplinas nos permite entrever que, en el futuro, el software no será sólo efectivo, sino que estará extraordinariamente centrado en los usuarios.
Nuestra colaboración nos ha valido para observar de primera mano el poder transformador de combinar la estética con la analítica, lo que demuestra que las mejores soluciones de software se dan en la intersección entre la creatividad y la precisión.
