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El fin de una start-up: cerramos Voota

2012-01-23T12:59:57Z

La semana pasada pusimos fin a una etapa, a un intento de montar una start-up que sirviera para que los ciudadanos de este país pudieran opinar sobre los partidos y los políticos. Pero la idea, el concepto, la web, o lo que sea no ha cuajado.

Han sido dos años magníficos, plagados de ideas, energías y sueños, pero la realidad nos ha colocado en su sitio. Y, antes de seguir dando tumbos, hemos decidido ser realistas y darle cierre a Voota.es y Voota.cat.

Triste al principio, más optimista ahora, encaro este hito como algo más que positivo. Detrás de muchos casos de éxito de start-ups hay muchos batacazos, y este es uno de ellos. Ha sido como asistir a un MBA, pero mucho más real, todos hemos aprendido a base de prácticas y no de teoría. Ojalá vuelva a repetirse algo parecido a esta experiencia.

Sergio, Frans, Javi: ha sido un placer trabajar con vosotros. Álvaro, Jacobo, Carlos (y otros muchos que me dejo fuera) gracias por vuestro apoyo e interés en este proyecto. Espero que volvamos a coincidir muy pronto en nuevos retos.

También han comentado sobre este tema François Derbaix y el blog de Voota.

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Bajar a 33rpm: el movimiento lento en Internet

2012-01-12T19:35:30Z

Hace unos días el gran Dani Castillo me recomendó un artículo que no para de rondarme en la cabeza. Se llama The Age o Emotions y está escrito por Tarik Krim, fundador de varias startups de éxito (como Netvibes).

En el mismo, hace una restropectiva sobre cómo ha evolucionado Internet hasta nuestros días y hacia dónde vamos aparentemente. Me gustó mucho el siguiente párrafo, que hace referencia a la situación actual, donde la componente social de todas y cada una de las cosas que usamos en Internet está siempre presente:

«For most of us, this social life is not fulfilling. I see some people leaving Facebook, people leaving even all form of Internet connection, but in fact what we need is a new set of services that helps us slow down. I have been advocating for such services for the last years, hoping that more people would join the Slow Internet Movement and start synchronizing their digital life with their inner pace. We are definitely entering a post social, post app, post hyper consuming era : the age of emotion.

The age of emotion is the third age of the Internet and marks a certain maturity in how we as application developers should serve the user and respect its inner emotional balance.»

El artículo menciona un concepto interesante y poco conocido (aún): Slow Internet Movement. Y está calando bastante en ciudades como Portland, donde incluso existen cafeterías que por $0.99 te ofrecen un café y acceso a Internet ilimitado, pero del antiguo, del del modem de 56k. Los smartphones simplemente no están permitidos e incluso las paredes de estos espacios están protegidas para que no entren wifi’s externas, ofreciendo más velocidad.

Hace casi un año Bernardo Hernández, daba carpetazo a su blog después de 5 años en activo. Las razones que le llevaron a esta decisión no las sabe ni siquiera explicar él, pero sentía que había algo más por ahí detrás que necesitaba conocer. Este es su último post:

«No sé si creer en ciclos astrológicos o biorritmos exotéricos, pero lo cierto es que anda uno metido en cambios interiores de dimensiones importantes.

A lo largo de los últimos 5 años, los mismos casi que tiene este blog, me he concentrado tremendamente en mi trabajo, en Google, en mis empresas, en producir más y mejor: toda mi energía ha estado concentrada en esto. Mis amigos, mi familia, mis parejas, las personas y los sentimientos pasaron a un segundo plano ante la prioridad de mis ambiciones.

Toca ahora otra cosa. No sé de qué estará hecha, pero otra cosa. Toca volver a saber perder el tiempo, a disfrutar de la mediocridad anodina de lo conocido, del sosiego de lo callado. La vida nos engaña con un falso exceso de confianza producido por las agendas apretadas, la manipulación de otros y las vanidades fugaces. Pero es una falsa seguridad que enseguida se desploma ante la estocada más inesperada pero acertada. La auténtica seguridad está en otra cosa.

Y es tiempo de saber de qué esta hecha esa otra cosa. Con este post cierro este blog que me ha acompañado 5 maravillosos años llenos de divertidos recuerdos y experiencias increíbles.

Doy gracias por haber tenido la oportunidad de vivir todo esto, de contarlo y de que me hayan leído. Gracias»

Puede que todo esto sea una moda pasajera, pero a mi me parece maravilloso, la verdad. Me parece que puede ser un momento interesante para pararse a pensar un poco hacia dónde vamos con esta actividad tan frenética que nos acompaña en todo lo que rodea al mundo digital. Y quizás, con ese tiempo extra que te sobre, dedicarle más tiempo a pensar en herramientas que realmente nos sirvan para solucionar problemas cotidianos. Que tenemos muchos por resolver.

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Invertimos en FamiliaFacil.es

2012-01-09T19:44:32Z

Hace unas semanas Ignacio Buenhombre y yo mismo adquirimos una pequeña participación en FamiliaFacil.es.

Tras de haber ayudado a Nieves Fernández (Fundadora y CEO) y a su equipo técnico a mejorar su interfaz – algo que saldrá a la luz en las próximas semanas – nos hemos animado a formar parte del grupo inversor, que está liderado por Bonsai Venture Capital. Junto a ellos también han entrado Marta Esteve (Rentalia.com), Nacho González Barros (Salir.com) y Jacobo Elosúa (Ezaromedia.com).

Nos hace mucha ilusión formar parte de una iniciativa que ayuda a mejorar (de verdad) la calidad de vida de las personas. FamiliaFacil.es es la herramienta que alguna vez hemos necesitado para encontrar todo lo relacionado con el hogar: desde asistente doméstico a canguro, profesor particular, jardinero, cuidador de animales o incluso chófer. Algo sencillo y útil, que importa una necesidad real del día a día de las personas y la transforma en algo más cómodo y simple.

Lo más impresionante es su crecimiento: en su primer año de vida (facturando desde el día 1) ya forma parte de las políticas de conciliación familiar de empresas como BBVA o El Corte Inglés.

La historia de cómo hemos llegado hasta aquí es de lo más curiosa, pero al final demuestra que la mejor forma de conocer proyectos interesantes y gente con mucho talento es a través del boca a boca. Nos sentimos unos verdaderos afortunados por poder formar parte de semejante proyecto y desde aquí nuestro humilde agradecimiento.

Casi sin haberlo planeado, Seisdeagosto.com empieza a posicionarse no sólo como una iniciativa con ganas de asesorar en proyectos interesantes, sino también de invertir en ellos (y demostrar de esta manera que nos interesan). Brindamos porque sean muchos más y que este 2012 siga lleno de retos tan interesantes como los que hemos tenido hasta ahora.

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Analítica humana: hay vida detrás de los números

2011-11-24T16:13:08Z

Por suerte o por desgracia, soy bastante paquete en temas de estadísticas y números en general (ya apuntaba maneras en el bachillerato), quizás por esa razón apenas consulto el Analytics de este blog, ni siquiera presto atención a las que me salen en el menú de usuario de mi WordPress, que son más facilongas, soy el perfecto antiejemplo de un perfil de alguien que se dedique a la Analítica web. Y con esto no quiero decir que no sea necesario ojo, todo lo contrario, me parece un eslabón fundamental en los tiempos que corren. Mis pensamientos van por otros derroteros…

Siempre he querido pensar que este blog es, sobre todo, un repositorio personal y como tal no espero grandes cosas de él. Me gusta que se mantenga fiel a ese concepto inicial con el que nació en el año 2005 (aunque llevaba dándole a la tecla bajo otro formato desde el 2002). Si encima lo que uno escribe ayuda a la gente que se molesta en visitarte en su día a día, pues estamos ante la redondez del círculo. Perfección, vamos.

Pero con el tiempo he ido dándome cuenta de algo que (no sé si llamarlo así) me emociona: y son esos RT’s y esas menciones que la gente hace por Twitter cuando sale de aquí algo medianamente decente, que interesa a los que siguen este blog. Y no se trata de una cuestión de ego personal, es algo un poco más profundo: detrás de esos RT’s y menciones huele a gente, veo personas. En las estadísticas sólo aprecio números, barras y datos, pero en Twitter se detectan detalles de mucho más calado: veo sus fotos, sus biografías, veo su localización e incluso esos comentarios adicionales que añaden al hacer el RT o mencionar el post que sea, ¿no es genial?

Probablemente lo que más me gusta de todo esto es el tema de la localización: me hace mucha ilusión que una mención venga de un usuario que comenta desde Albacete, un RT salga de Valencia o que un comentario llegue desde Gran Canaria, Badajoz, Santiago de Chile o Castelldefels. Aunque suene a obvio, este simple detalle me hace ver lo global que es todo este invento, no es algo que supones porque todo el mundo lo diga, es que ves que pasa por el simple gesto de escribir algo.

Me parece precioso ver cómo, tras toda esta amalgama tecnológica, aún existe la oportunidad de identificar personas, de ver que hay humanos detrás de la pantalla, ves qué sienten, cómo se describen, dónde están. Y eso, a estas alturas del campeonato, me parece estupendo. Un perfecto ejemplo de humanización tecnológica a escala global.

Muy bonito, Twitter. Gracias.

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Aplicación nativa vs versión web móvil: implicaciones para tu negocio

2011-11-22T18:09:43Z

Que la demanda de dispositivos móviles va como un cohete es algo que a muchos de nosotros no nos coge de sorpresa. La cosa va como un tiro y esto cada vez sigue creciendo más.

En su libro «Mobile First», Luke Wroblewski nos ofrece un dato bastante sorprendente: la predicción de que la venta global de smartphones adelantara al combinado portátiles, sobremesa y notebooks se haría efectiva en el 2012. Pero lo ha hecho en el último trimestre del 2010, dos años antes de lo previsto… Esto significa que la gente utiliza más el dispositivo móvil para acceder a Internet que un ordenador de sobremesa o un portátil. Un dato revelador que dice mucho sobre las próximas tendencias que cuanto a negocio se refiere.

La conclusión más obvia es que cada vez más empresas volcarán sus esfuerzos en tener presencia en este tipo de dispositivos. Pero a la hora de abordar esta presencia surge siempre la misma pregunta: ¿versión web móvil o aplicación nativa? ¿Cuales son sus ventajas? ¿Y sus inconvenientes?
Después de estar involucrado en varios proyectos donde ha surgido la misma pregunta me gustaría poner encima de la mesa algunas consideraciones/conclusiones que es necesario tener en cuenta.

Dos cosillas antes de empezar:

1. No son aseveraciones ni principios. Lo que detallo es fruto de lo que he vivido, igual hay cosas que ya están obsoletas, a las velocidades que funcionamos hoy en día no me extrañaría nada de nada.

2. No creo que haya una opción mejor que otra, al menos a día de hoy, cada una cumple su objetivo y se adapta mejor o peor a tu negocio. Aunque me gusta creer que la evolución natural será que la versión web móvil sea lo más estándar en pocos años, qué queréis que os diga…

Al lío:

La versión web móvil te permite realizar actualizaciones sobre tu producto sin tener que obligar a tus usuarios a que realicen ninguna actualización, como ocurriría si tuvieras una app. Bajarse actualizaciones de una app frecuentemente supone algo molesto (aunque necesario) para tus usuarios.

Una app implica desarrollarla para Android y para iPhone, con todas las implicaciones que esto conlleva: en Android por ejemplo existen botones sobre el hardware (botón back y menú) que no existen en iPhone. La interfaz cambia ligeramente para cada mercado. En Android además tienes dispositivos a distintas resoluciones de pantalla. En iPhone deberás tener en cuenta el «retina display» de las versiones 4 y 4S (el doble de la de un serie 3).

Una app móvil permite a los usuarios poder utilizarla sin estar conectada a Internet, sobrevive cierta experiencia de uso. En una versión móvil la experiencia es nula.

La estructura de navegación de una app la defines tu, puedes decidir si colocas el menú arriba o abajo (Luke recomienda ubicarla en la parte superior). Una versión web siempre traerá el marco del navegador que el usuario esté navegando + la barra de dirección por defecto. Y esto es importante tenerlo en cuenta, porque en la parte inferior de la interfaz se cargará un generoso faldón del navegador que reducirá considerablemente el espacio para lo que realmente interesa. La buena noticia es que puedes programarlo para que estos elementos no sean visibles en html.

Una web móvil tiene más limitadas las interacciones con el dispositivo: «tap», «flick», «hold», «zoom»… Aunque prácticamente todos se pueden implementar con html5, lo cierto es que existe un pequeño retraso entre la acción del usuario y la respuesta del sistema. ¿Estás dispuesto a sacrificar esas milésimas de segundo cuando en móvil lo que más interesa es la velocidad? Valóralo.

No te olvides del formato apaisado: ofrecer funcionalidades e interacciones extras cuando el usuario gira su dispositivo (lo que se conoce como «Responsive design» o Diseño web sensible) también es importante. Creo que la capacidad de respuesta de una web móvil está más limitada ante este comportamiento que una app nativa, pero necesitaría confirmación en este punto…

Limitación de acceso a las funcionalidades internas del dispositivo: una web móvil tiene más complicado el acceso a los extras del aparato: cámara, acelerómetro, brújula, geo… Si tu negocio necesita tirar de estas funcionalidades tenlo en cuenta.

Y la última, pero no menos importante: con una app puedes tener ingresos por descarga a través de la Apple Store o en el Android Market, cosa que en una web móvil no podrás tener…

Como digo al principio estas consideraciones son fruto de mi experiencia con proyectos relacionados con el mundo móvil, que ya son unos cuantos. Con el tiempo seguramente muchas de estas limitaciones se solventarán, es tan sólo una cuestión de tiempo, pero creo que es interesante tener una fotografía real de lo que está suceciendo ahora. Si se te ocurre alguna cosa más que creas que pueda ayudar a completar esta lista será estupendo, ya lo sabes.

Actualización patanegra: No te pierdas los comentarios que empieza a dejar la gente. Esto se está poniendo divertido :)

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Aprendiendo a decir no

2011-11-17T14:45:03Z

Una de las habilidades que estoy adquiriendo con el paso del tiempo y de la cual me encuentro bastante satisfecho no tiene nada que ver con el mundo UX, ni el IxD, ni el HCI, ni el Entrepeneurship, ni nada que se le parezca. Aunque soy sincero: he reparado en ella hace no mucho tiempo.

Simplemente creo que estoy aprendiendo a saber decir «no». Poco a poco, pero dando los pasos correctos, hacia adelante. Y no veas lo bien que me va.

Estoy empezando a darme cuenta de que aprender a decir «no» en el mundo de la consultoría digital debe ser casi obligatorio: en un mundo donde se generan un montón de opiniones de lo más diversas (y disparatadas), con plazos imposibles y siendo tú una pieza clave de todo ese pastel decirlo a tiempo te puede sacar de un montón de problemas y (bola extra) puede ayudar a que te posiciones como mejor profesional.

¿Por qué decimos «le daremos una vuelta», «lo valoraremos» o «le damos una pensada» cuando en el fondo ya sabes que la respuesta es «no, no puede ser»? En el fondo creo que tiene que ver con el gesto de intentar agradar a tu cliente, tratas que tu relación con él se mantenga dentro de lo que consideras correcto. Pero es que saber decir esto no tiene que tener connotación negativa, como normalmente imaginamos. En la asesoría tecnológica decir «no» como es debido puede transmitir a tu cliente que sabes de qué estás hablando y que ese «no» que das por respuesta es fruto de tu experiencia, porque crees que es lo más recomendable para el buen funcionamiento del proyecto.

He vivido hace poco con Ignacio una reunión en la soltó un «no» por respuesta, directo a la línea de flotación. Hubo hasta una pausa prolongada, de 3-4 segundos. Horas más tarde, tomándonos algo con el mismo cliente y surgió en la conversación precisamente ese «no», donde lo valoraban muy positivamente, precisamente porque ahorró tiempo de discusión y permitió avanzar sobre temas más importantes que debíamos tocar en ese encuentro. Curiosamente la sensación que me llevé tras esa reunión es que, lejos de enfriar la relación por este tipo de respuesta, nos había sucedido todo lo contrario.

Eso sí, aviso: los primeros pasos no son nada fáciles…

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Un año de Ilios.org

2011-11-08T18:18:08Z

Dentro de nada hará prácticamente un año desde que Ilios.org empezó a coger forma. La idea nació con la creencia de que es posible sacar provecho de la agilidad que proporciona nuestra situación: sin oficinas, sin burocracias, sin jerarquías, sin bodyshopping, pero siempre con un portátil bajo el brazo, conectados.

En tan corto espacio de tiempo nos han pasado un montón de cosas. La más importante es que hemos sido capaces de demostrar que un grupo pequeño, con muchas inquietudes y sin infraestructura física, también es capaz de acometer grandes proyectos. Como comentaba hace unos años, la innovación no sólo es el resultado del uso de lo último. La innovación también puede ser el resultado de un uso más creativo de lo que ya existe.

Los clientes nos ven con curiosidad, sobre todo las grandes cuentas, como preguntándose cómo es posible que una red tan pequeña pueda hacer cosas de gran calado: Banco Santander, BBVA, Museo del Prado, idealista.com, SModa, Fundación Telefónica, aunque sólo podemos enseñar una parte de nuestro trabajo.

Pero todo esto no lo hacemos sólos: la base de Ilios es también una sólida red de colaboradores de confianza que aportan su saber hacer en otras áreas de conocimiento, sin ellos no podríamos hacer lo que hacemos (el incansable Julio Loayza, Jerónimo Mazarrasa, Ana Gasco, Blanca Fernandez o Álvaro Isorna).

Scott Belsky llama a este tipo de profesionales «radicales libres», y «los compara con estas moléculas porque, en química, este grupo de átomos son imposibles de movilizar y, precisamente por eso, sus posibilidades son infinitas». «Los radicales libres son fuertes y resistentes, autosuficientes y extremadamente potentes. Los encontrarás trabajando por su cuenta, en pequeños equipos o en grandes compañías. Están en todos sitios y están configurando el futuro», escribe Belsky en un post de obligada lectura.

Hemos recibido bastantes solicitudes de gente interesada en formar parte de nuestra red de confianza. Os pedimos paciencia: organizar algo que funcione como es debido requiere tiempo, esto es todo muy artesano… Necesitamos tener todo bien claro para poder seguir creciendo de forma orgánica. Pero desde luego nuestra idea es seguir creciendo, ¡cómo no!

Agus, Carlos, Rafa, Ignacio, brindo por todo esto :)

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Reinventarse o morir

2011-10-31T20:58:59Z

Toda empresa necesita cambiar poco a poco, pero todos los días, para poder sobrevivir en su entorno. Los trabajadores, también. Y las universidades. Y cualquier servicio o producto. Y por supuesto, el diseño.

Cuando empecé a trabajar, los diseñadores éramos simplemente diseñadores: se nos pedía que hiciéramos un logo bonito, unos colores adecuados, una composición elegante… Con un poco de maña, también tenías la posibilidad de currarte tu propio sitio web desde cero, con ayuda de Geocities y un html con marquesinas, marcos y parpadeos.

Pero las cosas cambiaron

En el año 2000 se publicó en español un libro que hizo cambiar algunas cosas en la industria española. No todos los libros tienen esa capacidad, y eso hay que reconocerlo. A partir de 2002 ya podías escuchar a clientes que te decían: es que yo he leído un libro de Jakob Nielsen que dice que… Lo bueno de esa frase es que abrías los ojos y pensabas: “¡Genial, alguien que se preocupa por la usabilidad!” y lo malo es que pensabas “¿Cómo le digo que ese libro se escribió en 1998 y que las cosas ya han cambiado?“.

El reinado de la usabilidad fue largo, y tuvo un gran compañero de viaje en Internet Explorer. Al ‘no haber otros navegadores’ para los que diseñar, los diseñadores nos centramos en la versión 6, y dedicábamos a él todo nuestro tiempo. Tanto los usuarios como los diseñadores nos convertimos en especialistas en sacarle el máximo rendimiento. Pero, como dije en el primer párrafo, todo cambia. Cambiamos los usuarios, cambiamos los diseñadores, cambiaban nuestras exigencias… pero Internet Explorer no cambiaba. Todo lo que podíamos hacer era confiar en que las cosas monas se hicieran en Flash. Raro era el proyecto web que no tenía su magnífico intro en Flash. Y lo que en un principio era muy bonito, se volvió cansino, no porque la herramienta fuera mala en sí misma, sino porque se hizo un mal uso de ella; y las simpatías hacia Flash se tornaron en odio.

Pero las cosas volvieron a cambiar

Durante el reinado de la usabilidad, otras disciplinas convivieron de forma más o menos pacífica con ella: la accesibilidad, el SEO, las métricas, la arquitectura de información… Llegó un punto en que nos dimos cuenta de que todo estaba relacionado. Estábamos asistiendo al nacimiento de la Experiencia de Usuario como entidad.

Otras muchas cosas cambiaron. Los móviles empezaban a conectarse a internet (el wap era una broma, eso no contaba), Apple y Google se establecían como referentes, las tecnologías de lado cliente y de servidor ofrecían millones de capacidades, los usuarios se convirtieron en personas muy exigentes… y, lo más importante, las empresas comprendieron que la Experiencia de Usuario no era un gasto superfluo en diseño, sino como inversión con una rentabilidad cierta y un elemento diferenciador de la competencia.

El diseño de la Experiencia de Usuario contemplaba conocer múltiples disciplinas y poder aplicarlas en múltiples ámbitos. Divertido, pero agotador al mismo tiempo. No se puede ser un excelente analista de métricas, un excelente moderador de focus-groups, un excelente auditor de accesibilidad y un excelente diseñador de interfaz al mismo tiempo. Del mismo modo, no se puede ser un diseñador especializado en interfaces móviles y al mismo tiempo en aplicaciones de intranet. Ni siquiera, siendo un diseñador especializado en interfaces móviles, puedes abarcar todos los modelos de dispositivos, sistemas operativos y tamaños de pantalla. Simplemente, no da tiempo en la vida. Los diseñadores nos fuimos especializando en áreas, cada vez más específicas.

Y se empezó a hablar de Experiencia de Usuario como una entelequia, algo a lo que se debía llegar, que se tenía que tener en cuenta, que se debía ofrecer al cliente, pero era difícil de concretar. Al final se le terminaban ofreciendo al cliente servicios muy concretos -un test de usuarios, unos prototipos, un rediseño – pero no un servicio integral de Experiencia de usuario como tal.

Y las cosas cambiaron de nuevo

Recuerdo el laboratorio de Next-D hace casi 5 años. Ofrecían una nueva visión del Diseño dentro de la cadena de producción. Hablaban, sin nombrarlo directamente, del Service Design, del Design Thinking, de la co-creación, y de todas esas cosas que ahora están tan de moda. Un diseñador que no es diseñador, sino un facilitador de la creación. Los diseñadores hiper-especializados, que habíamos vuelto a estar casi al final de la cadena, nos situamos en la cabeza del producto. Ya no sólo debemos saber hacer un logo bonito, tenemos que tener las habilidades del MBA para liderar y la mentalidad del I+D+i para anticipar el futuro. Recuerdo mi posición conservadora y escéptica hace 5 años, pero ahora mi percepción ha cambiado y estoy de acuerdo con ellos en más cosas que antes.

Las cosas volverán cambiarán

El diseño se reinventará, una vez más. Beberá de lo anterior, pero lo planteará de un modo distinto. La profesión evolucionará desde la etapa anterior, en la que lideramos productos, a una posición en la que nos convirtamos en los Steve Jobs de nuestros productos: deberemos asegurarnos de que sean perfectos, que gusten a todos, que sean novedosos y que sean rentables. Deberemos ser exigentes con todo -empezando por nosotros mismos-, tener la capacidad de la última decisión y manejar el presupuesto. Deberemos estar rodeados de un equipo excelente y tener una formación multidisciplinar. Y por supuesto, tendremos que conseguir un logo bonito, unos colores adecuados y una composición elegante.

Como cuando diseñábamos hace 15 años, pero diferente.

La belleza de lo anónimo

2011-10-28T11:11:05Z

La autopista TF-5, el tramo norte de la isla de Tenerife, cuenta desde hace unos años con una iniciativa especialmente singular: cada cierto tiempo una persona (conocida como Anoniman) se molesta en construir textos sobre un cartel en el lateral de la vía, con letras generosas, para que todo el que pase por ahí pueda deleitarse leyéndolas.

Son frases cortas, muy sencillas y naturales, o simplemente palabras pero con muchísimo poder emocional: «A mi me gustan tus arrugas», «Tóquense», «Te espero en la cama», «Hay cosas difíciles de decir» o «Volver».

Los que cada mañana pasan por ahí sostienen que la experiencia de pasar por ahí tiene algo de mágico. Yo mismo he tenido la suerte de pasar en varias ocasiones por ese tramo y sorprende toparse con estos mensajes: no es sólo por la ubicación (en una ladera rodeada de chumberas) o por los mensajes en sí. Creo que lo más potente que hay detrás de todo esto es el simple gesto del anonimato, la intriga de no saber de qué persona salen estas cosas con tanta energía. Crea un aura especial que genera muy buen rollo…

Funcionar de manera anónima tiene su poder de atracción y si no que se lo pregunten a Chris Poole, fundador de 4chan (se dice que es uno de los sitios más oscuros del Internet), que hace unos días compartía su opinión sobre la identidad (no podía dar más en el clavo):

«La imagen de la identidad en línea normalmente se dibuja en blanco o en negro, quien eres en línea es quien eres en la vida real. Esa visión simplista de la identidad se complementa con una versión simplista del anonimato. La gente piensa que el anonimato es oscuro y caótico. [...]

Pero la identidad humana no funciona asi, ni online y offline. Nos presentamos de manera distinta en distintos contextos y esa es la clave de nuestra creatividad y expresión. No se trata de “quién eres con” sino de “a quien compartes como».

Hay aplicaciones para móviles que también aprovechan el tirón de lo anónimo y lo están enfocanca de tal manera que empiezan a ser herramientas de ayuda para personas desesperadas que buscan ayuda y consejos a sus problemas personales: una de ellas (quizás la más popular) es PostSecret.

En un mundo donde la ostentación y el llamar la atención está a la orden del día este tipo de actitudes son de agradecer. Que gente completamente desconocida se esfuerce por mejorar la calidad de vida de los que le rodean sin esperar absolutamente nada a cambio es digno, como poco, de mención.

Pásate por este vídeo y échale un vistazo a la visión de Anoniman sobre todo esto, verás este viernes de otra manera (YouTube, 5:02):

Aburrido en tu oficina

2011-10-21T15:43:41Z

Hoy es viernes. Un viernes más. Estás deseando que llegue el finde para desconectar del trabajo y pasártelo bien, dedicarte a lo que más te gusta hacer, da igual lo que sea. La típica tarde donde hay poco que hacer en tu ofi (o no tienes las energías suficientes para afrontar algo que crees que cogerás con más ganas el lunes que viene).
Dedicarás gran parte de esta fabulosa tarde a darte una vuelta por un montón de webs, tratando de matar las horas que te quedan para soltar el ratón y lagarte a tu casa o tomarte unas cañas con los amigos. Quizás se te pase por la cabeza la cantidad de viernes que te esperan en tu vida como este, con la misma rutina y el mismo trabajo, pero se te pasará ese pensamiento tan pronto encuentres algo interesante que ver en tu pantalla.

En el fondo, tu trabajo te aburre y te motiva cada vez menos, al fin y al cabo no es tu empresa, pero ahí sigues «estás bien pagao, qué coño». Estás esperando a que pase “algo” en tu vida que dé un giro importante a esa rutina que, en función del día, te agobia más o menos, pero ya está, no hay más.

Pero ¿de verdad te has parado a pensar de verdad todo lo que te queda por hacer en esta vida? ¿Eres consciente de la cantidad de cosas que puedes llevar a cabo tú mismo? En lo más profundo sientes que eso es algo que sólo hace gente con valor y espíritu “emprendedor”, que tu no vales para esas cosas.

Pues permíteme que te diga una cosa: déjate de mandangas. No hay peor enemigo para hacer lo que quieres en esta vida que una nómina que supuestamente te garantiza esa estabilidad ficticia. Lo mejor que puede hacer uno en esta vida es conseguir sus sueños. Y para eso no hace falta tener madera “emprendedora”, tan sólo necesitas algo de valor y pensar que, en el peor de los casos, después de haberlo intentado, puedes volver a la misma situación en la que estás ahora mismo: leyendo posts de gente que crees que vale más tú.

No pierdas tu tiempo pensando que otros pueden hacerlo y tu no. Muy pocos de los que ahora mismo tienen proyectos de éxito pensaron que llegarían a ser empresarios, emprendedores, entrepeneurs o lo que sea. Si no estás contento con lo que estás haciendo ahora y no se te ocurre nada que crear prueba simplemente a hacer lo mismo pero por tu cuenta: te sorprenderá la visión que te da este pequeño salto a nivel vital y estoy seguro de que te ayudará a limpiar tu mente de dudas y temores.

Ser feliz contigo mismo no es estar bien pagado, sino hacer lo que de verdad de gusta hacer y conseguir esos pequeños retos que uno se plantea a lo largo de este corto viaje vital. Disfruta.

El Goo. Gle

2011-10-04T14:11:43Z

Ese día empezó estupendamente: cielo limpio y despejado, una temperatura fresca y agradable, con la sensación de haber descansado y dispuesto a comenzar la jornada con toda la energía que uno tiene para sacar la empresa adelante, «hoy te comes el mundo, tío».

Pero la cosa se empezó a torcer justo en el momento en el que cogí el teléfono y apreté estas cuatro teclas: 1004.

Llevaba días con esa tarea pendiente: solicitar la factura online, o la «e-factura», como lo llaman en Movistar, tratando de imprimirle a algo tan sencillo como una factura, un toque fresco, cool y actual a la par que casposo-noventero. Tras numerosas tentativas a través de la web del «Canal Cliente de Movistar», aguantando errores 404, cargas de página eternas o mensajes sin sentido, perdí toda la esperanza en el momento en el que, intentando acceder a una determinada sección, me salta un mensaje de error con lo siguiente:

«No ha sido posible realizar su petición. Imposible solicitar su factura online. Entre en www.canalcliente.movistar.es y descubra todo lo que tenemos para ofrecerle».

Solté el ratón, me puse bien las gafas, me atusé la barba y dirigí la mirada hacia la parte superior del navegador, a la barra de dirección, para comprobar qué url era realmente la que estaba ahí escrita. Y efectivamente, www.canalcliente.movistar.es. Pues eso, que perdí toda la esperanza, hasta la última gota.

«De acuerdo. Voy a intentar resolverlo por teléfono».
Cuando uno coge el teléfono para hacer una gestión de este tipo, sabiendo que existe la posibilidad de realizar por el canal web, de forma autónoma y sin ayuda de nadie, uno se siente de inútil, pazguato. Y quizás esa sensación de inferioridad, unida a la baja calidad del servicio, hacen que sólo con pensar que necesitas llamar a ese servicio te sientas deprimido, un lúser. Mientras pulsaba esas cuatro teclas ya empecé a incomodarme, pensando en quién se pondría al otro lado del teléfono y cómo andaría de cubicaje profesional. Hablé con varias personas, colgué y volví a llamar varias veces, con la esperanza de encontrar otro tono y otra respuesta. Lo estándar era que todo se encontraba en la página web, pero ese era precisamente mi problema, que lo que buscaba no se encontraba en la famosa página web.

Una chica me derrumbó, literalmente. «¿Y qué navegador utiliza usted?». Pensando que Chrome sería algo de otro planeta simplemente respondí que «Firefox», pero así, como suena: Fire-Fox, para evitar maletendidos y erratas. «Un momentito por favograsias». Minutos más tarde, con la consulta resuelta, la chica me indica que «lo siento, pero sólo soportamos sistemas operativos Windows o XP». «Perooo… Señorita, eso que usted me dice no es ningún navegador». «Aha, pero sólo puede acceder por ahí», me dijo ella muy segura. La verdad es que llegados a este punto la mejor opción hubiera sido dar las gracias y colgar el teléfono, pero me atreví a continuar, desafiando el profundo conocimiento de soporte del Canal Cliente Movistar.

Traté de explicarle de forma sencilla la diferencia entre navegador y sistema operativo, en algo menos de 30 segundos. Y, tras preguntarle si lo había entendido, me espeta «pruebe con el Google, no «Gúguel», «Goo. Gle», pero tal y como. «Señorita, me está diciendo que para resolver el problema que tengo para descargarme las facturas tengo que irme a Google?». «Google es un buscador que también le puede valer. Y también Explorer». De repente la vista se me nubló, y empezaron a surgir relaciones inconexas entre palabras como navegador, sistema operativo, buscador y decidí darme por vencido. Lentamente me alejé del teléfono, mirando cómo se alejaba, casi que escuchaba ecos de risas, y gente de call haciendo llamadas de fondo. Apreté el botón colgar.

El día había cambiado, había perdido ese brillo en los ojos que hora y media antes saltaba por delante de mis gafas.

Y hoy, humillado por la primera empresa del país, sobrevivo como soldado de fortuna, con la esperanza de vivir el día en el que encuentre a algún amigo informático dentro de Movistar y me permita poder descagarme esas facturas. Canal Cliente de Movistar para Empresas, no lo olviden, a su servicio 24×7.

Avances en ordenación de posts

2011-09-26T15:57:19Z

Google Reader, nunca dejará de sorprendernos

Diseño de la Experiencia de Marca: promesa, cumplimiento, coherencia y honestidad

2011-08-16T06:51:32Z

Siglo XXI. Hace 20 años que nació la web y en la gran empresa aún quedan directivos que se sorprenden cuando les dicen que “internet está transformando la forma de hacer negocios”. En su interpretación de la red mezclan visiones abstractas del negocio, antiguos paradigmas, principios en revisión de gestión de canales, lo que hacen hijos o sobrinos y la influencia de unos medios de comunicación sensacionalistas. Y es que, hoy muchas iniciativas en internet aún son gestionadas por personas con experiencia digital de segunda mano.

El cliente se queda fuera de los despachos. Se le analiza, se racionalizan sus comportamientos y se le despoja de toda característica humana a través de reportes Excel, gráficos y complejos cuadros de mando que muchas veces, por confusos e inaccionables, son poco menos que inútiles. Y desde aquí, en comités con personas más preocupadas en dejar una muesca en el proyecto que en el negocio, se opina y toman decisiones de producto, de servicio, de diseño delegando la responsabilidad de enmendar errores y conseguir resultados a Departamentos de Márketing, “tenemos este producto, invéntate una campaña para venderlo” y Comercial, “consigue vender tanto de esto en este plazo”.

Y ¿qué sucede en las áreas de Márketing? Con la euforia de las redes sociales, muchos departamentos de Márketing y Comunicación se estan adentrando en un terreno antes despreciado. Internet ya no es un área de “loosers” o “freakies” que no genera negocio. De pronto, el glamour ha vuelto a internet y con él, el oportunismo. Todo este ruido, ha despertado a los denominados “Guardianes de la Marca”, áreas que nacen en estos departamentos en el mundo analógico y que pretenden imponer los mismos códigos de control a las comunicaciones e interacciones online.

Esto ya no es válido: en internet, la Promesa, lo que se comunica al cliente, se funde con el Cumplimiento, que es la experiencia del usuario, una vivencia de primera mano y que es difícilmente manipulable.

La marca no es un logotipo, un pantone o una tipografía. La marca es la historia que cuentan de tí tras haber interactuado contigo, no importa el canal. Sea web, sea una tienda, sea un Call Center. Se asocia a una experiencia, a una conversación en la que no aparecen logos ni pantones.

La marca no es competencia exclusiva de un área o departamento con presupuesto para hacer cosas creativas e innovadoras con su agencia o consultora amiga mientras el resto de áreas sufre carencias para la entrega de la promesa. Es competencia de todos y cada uno de los empleados. Todos los puntos de contacto con una marca: comunicación, información, venta, soporte, transmiten una narrativa de la que se espera una coherencia que va mucho más allá de lo gráfico.

Y cuando hablamos de renovar la marca, tenemos que diferenciar entre innovación y cosmética. La innovación en producto, servicio o procesos internos, suele beneficiar al cliente y a los resultados de la empresa. Es generosa y piensa a largo plazo. Obviamente, si nuestros clientes envejecen y mueren, hay que innovar; si nuestro producto se queda obsoleto, hay que innovar; si queremos llegar a nuevos públicos, hay que innovar; pero seguimos pensando en los clientes.

A diferencia de la innovación, la cosmética es comunicación y se basa en la estrategia “me-too”: consultar medios de comunicación y copiar sin entender por y para qué. Un perfil en Facebook o en Twitter, una aplicación de iPhone o iPad basados en que “está de moda”, o en dotar de un “cool factor” a la marca, sirven para salir mejor en la foto que verán inversores, competidores o los jefes o una excusa para exhibirse en conferencias y festivales. Es egoista y corplacista y al cliente a la larga no le importa. Hay que invertir más en acercarse al cliente y satisfacer sus necesidades, no en sesiones de post-its en las que no participa nadie en contacto con el cliente real.

No es un asunto de presencia en redes, campañas creativas o interfaces cool e innovadoras. Si el núcleo de la relación sigue basado en asimetrías de información, en letra pequeña, en condiciones redactadas para la confusión, en una arquitectura de funcionalidades y tarifas incomprensible, seguimos en la casilla de salida.

Hay que trabajar la experiencia del cliente, la experiencia de uso, la experiencia de la marca como algo global que incluye diseño, comunicación y márketing. Basarnos en una narrativa honesta y coherente independientemente de canal (físico, presencial, digital,…) o dispositivo (web, móvil, telefónico). Convertir esta experiencia en la fidelidad del cliente y, en último lugar, en recomendaciones que nos ahorren realizar campañas cosméticas o de márketing correctivo.

El eje de trabajo es simple pero no fácil y se basa en cuatro conceptos: Promesa, Cumplimiento, Coherencia y uno que los agrupa: Honestidad. Nos acercamos a nuestros clientes, identificamos un problema, diseñamos un producto o servicio diferencial y relevante para el cliente, comunicamos una promesa de forma honesta, y ponemos todos los medios (humanos, financieros, materiales, organizativos, procesos de negocio, diseño y tecnología), durante todo el proceso para que se cumpla. No hay excusas.

En el blog de Dustin Curtis, hay un post muy recomendable sobre diseño en American Airlines: Dustin critica y propone un diseño hecho “en menos de dos horas”, Mr. x, un miembro del equipo de UX le responde contando sus miserias y el por qué de ese horrible diseño.

Mobile payments

2011-06-26T21:28:47Z

Last month, I chatted with a person in a very big telecommunication corporation who had the challenge of creating a new mobile payment method.

I mentally reviewed earlier experiences in mobile payments in Spain. The most important experience I can remember was Mobipay, born in 2001 and deceased some years ago. It used a complicated system of messaging, that made the users take longer to pay with the mobile that with cash or credit card. Besides, you could only use it in a very restricted list of places, so my guess for the so long life of this service was the huge amount of money needed to create it.

In ‘Mobipay’, the lack of naturallity and easiness in the interaction dissuaded even the early adopters. Why would they use a complicated path if they already have two easier ones? This question has been answered with multiple systems.

For example, Zoompass Tag is a sticky tag you attach to your phone and you just use it as a credit card. It is not directly related to any phone, you can use it with another device, even with a block of wood. See it in action.

Interaction is quite smooth, and criticism is really good. But nowadays, it is not offered anymore by Zoompass. Why? It is not official, but security was a problem: anyone who steals the mobile can colour your numbers in red in just 2 seconds. So let’s face it: if we want some kind of security, we have to sacrifice smooth interactions.

What can do about it? Let’s use it only for small payments? Ask for a password every single time we use it? Or every day?

There are many different technologies to pay with the mobile, but maybe in this mobile payment focusing we are loosing the user needs perspective: we just want to satisfy hunger, thirst, lack of spare time… And there is an app for that! Coffee, pizza, or other small & standarized products and services. We are not talking about revolutionary technology, but on imaginative services using existing technology. A clear, brilliant example from South Korea:

If you can use the app, it is because you have previously entered the SIM password and unlocked your phone. Apps focus users on the task they are performing and provide extra services that credit cards or cash can’t. Associate your phone with a bank account and all the apps will be running and secure. We really don’t mind which intermediator gets the commission for the service (the bank, the mobile operator or the phone manufacturer): we just want it to be simple, secure and satisfying.

I don´t know who is going to design that new system. I really wish him/her good luck, because the problem is still a challenge.

De cómo algunos nos complicamos la vida con el diseño, el márketing y sobre la salvación de nuestras almas

2011-07-10T15:48:05Z

Hace unos años, Damien Newman, (Ex Studio Archetype, Frog e IDEO) recibió a un cliente con el que había firmado un proyecto. Era el comienzo de los trabajos y el cliente estaba lleno de dudas e incertidumbres. Newman sacó su bolígrafo, y sobre un papel dibujó algo parecido a esto:

Era “El Proceso del Diseño”. Con este dibujo, quería aclarar a su cliente cómo los momentos iniciales de exploración y aparente falta de rumbo se van transformando en conceptos y acciones concretas. Como, gracias a las iteraciones, en medio de la nebulosa de garabatos o postits empiezan a emerger formas identificables, es decir, el diseño.

Tan orgulloso quedó Newman de su dibujo que comenzó a pasearlo por charlas y cursos. Lo bautizó “The Process of Design Squiggle” y apareció como un autógrafo en libros, presentaciones, camisetas…

Con todo el discurso alrededor del “Design Thinking” y el “Service Design” y la “Innovation”, el Squiggle aparece donde menos te lo esperas. Se explica, se interioriza. Al verlo, todo el mundo asiente con la cabeza mientras dicen “ahá” arqueando las cejas. El Squiggle quita miedos y da fuerzas para embarcarse en la aventura del diseño, directos a la nebulosa.

El gráfico es explicativo pero también es engañoso. Mucho. En muchas, demasiadas, grandes organizaciones de todos los sectores, conocidas por cómo hablan de ellas sus clientes, el Squiggle es justo al revés. Una cosa así:

Y, si el proceso está tan claro, ¿cómo hemos hecho para darle la vuelta? Realmente, es fácil si no trabajas en una startup o una empresa que esté de verdad cerca de sus clientes. Siguiendo estos pasos, no importa el orden:

Estamos lejos del cliente final. Para nosotros, el cliente es un gran desconocido al que no tenemos acceso (o como mucho proyectamos miles de clientes en frases propias o de parientes).
Cuando en el interior de la sede de tu empresa lees palabras sobre “clientes”, “innovación”, “transparencia”, “audacia”, “satisfacción”, “retos”, “liderazgo”, “cercanía”, “compromiso”… y sientes que son palabras huecas que ni van contigo, ni van con nadie.
Nos preocupa más satisfacer deseos imaginados de nuestros superiores inmediatos que las necesidades de los clientes.
Estamos más pendientes de crear el Próximo Totem de la “Innovation” que de volver y solucionar de una vez por todas la esencia del servicio. Algo que puede ser tan fácil como pararlo todo y cambiar las cláusulas confusas para nosotros, engañosas para los clientes, de un contrato.
Arrastramos el diseño por Comités donde todos los participantes quieren dejar su huella. Cuanto más lejano al cliente final, más profunda la marca.
Estamos sometidos a una tecnología centrada en sus propios objetivos de “rendimiento”, “escalabilidad” y “seguridad lógica y física”. Términos lejanos al cliente que han cobrado tanto peso que nos paralizan y nos obligan a buscar soluciones de compromiso.
Vivimos en una organización donde predomina el miedo arriesgarse a hacer las cosas bien y a aceptar la realidad que es: “el cliente, así, no nos quiere”.
Gastamos más en “decir y prometer” con campañas de publicidad y márketing de maquillaje, que en “hacer y cumplir”. Y esto no es otra cosa que crear grandes servicios que ponen al cliente en el centro.
Las campañas son acciones de cebo y captura donde no importan las condiciones en que se adquiera el cliente. Lo importante son los números, que el cliente esté dentro. Si está decepcionado es problema de otro departamento. Que lo arregle. Yo he cumplido.
Nos escudamos en el “somos grandes y complejos”. Nos encogemos de hombros y no intentamos cambiar nada.
Nos obsesionamos en medir lo irrelevante con absurdos cuadros de mando que disfrazan nuestra desorientación como algo bajo control paralizando cualquier tipo de decisión. Con números que terminan por justificar cualquier tipo de acción.

Se empieza con una idea clara y a través de la iteración se termina en una zona de caos, incertidumbre y decepción para todos: clientes y empleados. Y en el camino, los que trabajamos dentro, nos desgastamos y perdemos el alma, la vergüenza y el orgullo de hacer las cosas bien.

El “Squiggle” sigue apareciendo proyectado en pantallas. Ahí en lo alto. Con su brutal sencillez, buscando otra oportunidad de guiarnos para hacer las cosas bien. El camino en la práctica es fácil: hacer una promesa relevante al cliente y cumplirla. Siempre un poquito por encima de sus mejores expectativas. Un intento más. Esta vez es la buena.

Lecturas recomendadas (10)

2011-05-12T04:32:06Z

Sé que dije que no haría más recopilatorios de este tipo, pero es que me da rabia tener todo desperdigado por el twitter, los bookmarks, los rss… y no encontrarlos nunca.

Accesibilidad

Móviles

Cuota de mercado de sistemas operativos móviles en el mundo (por países)
Mobile Accessibility: aplicación que permite a personas ciegas o deficientes visuales usar un teléfono Android de manera intuitiva, fácil y simple
El móvil que aprende a adaptarse a tus necesidades. Lástima que esta aplicación tenga tan poco futuro…
Bondades del Windows Phone 7. Porque a veces Microsoft saben hacer las cosas bien.
Guía de Diseño de Interfaz de Usuario e Interacción para Windows Phone 7 y otras guías para interfaces táctiles
Gente que lo está haciendo muy bien en diseño para móviles.
Emuladores de móviles para probar sitios web

Prototipar

Muchos stencils y ayudas varias
Herramientas para prototipar
Galería de wireframes para interface móvil
Scroll or Card? Se enfocan en el iPad, pero es interesante también para otros dispositivos
PSDs gratis para prototipos de alto nivel
Algunas técnicas para limpiar tu interfaz de elementos complejos

Diseño de interacción

Algunos principios de Diseño de Interacción explicados
¿Qué debe saber hacer un Diseñador de Interacción? En modo abstracto
¿Qué debe saber hacer un Diseñador de Interacción? En modo práctico
¿Qué debe saber hacer un Investigador de Interacción? En modo práctico
Algunos mitos que se caen. Los 3 clics de distancia y cosas así

Diseño de Información

Navaja suiza

¿Son los usuarios estúpidos?
Guías de estilo y de interacción de un montón de empresas
Greplin: Para buscar dentro de tus redes sociales (pej Twitter)
La sociedad de la información en 2010. Informe Telefónica (es feo pero es interesante).
IDEO Cards de forma resumida.
Generadores online de todo tipo
Undernews: directorio profesionales de internet en España

Sobre los acabados en España

2011-07-10T15:48:05Z

Cuando estás en una sala de espera puedes terminar leyendo cualquier cosa. La pasada semana, en un Telva de Octubre de 2010 encontré el artículo “Arquitectura. Se acabó el espectáculo”.

En él se hacen dos entrevistas a David Chipperfield (Londres, 1953) y Patxi Mangado (Estella, Navarra, 1957). Dos arquitectos que agradecen que la arquitectura, con la crisis, se vuelva hacia la mejora de la calidad de vida de las personas, a aprovechar mejor los recursos y se aleje del espectáculo y la pirotecnia.

Pero no es esto lo que llamó mi atención, sino dos comentarios relacionados con el acabado de los proyectos concretamente en España.

David Chipperfield:

“En España se construye muy mal y a menudo ideas muy buenas se han echado a perder por los materiales. En Alemania, diseñas por ejemplo una ventana y te la entregan tal y como la pediste, con la calidad adecuada y las mismas especificaciones mientras que en España, los constructores hacen su propia interpretación. Al final, la calidad y el acabado dependen de la habilidad del arquitecto para controlar al constructor y así no se puede trabajar”.

Patxi Mangado:

“En España, el problema es el sistema de subcontratas. El constructor va dejando el trabajo en manos de otros y al final no sabes quien lo está haciendo.

Por otra parte, los trabajadores están muy mal preparados. Se ha perdido el concepto de la artesanía, por eso, siempre traigo a obreros gallegos o portugueses. Ellos aún conservan ese amor por el trabajo bien hecho, por el detalle”.

¿Me afecta? Visceralmente. ¿Por qué? Por todos esos proyectos que se venden en torres y se desarrollan en mazmorras. Proyectos que se hacen con amor al detalle que luego se desarrollan con plazos de locura por consultoras cuyo único valor es el precio. Empresas con consultores que, sin consultar, juegan a diseñadores dejando sus zarpazos; con programadores mal pagados y peor gestionados. El resultado es predecible y hoy lo tengo delante dentro de un Powerpoint en forma de capturas de pantalla deformes, funcionalidades inventadas y pobladas de iconos que no existían en la propuesta original, por otra parte, perfectamente documentada. ¡Qué huevos tienen, señores! ¡Qué huevazos!

Hay días que leer sobre arquitectura es leer sobre tu trabajo.

Afortunadamente, esto no sucede siempre, pero cuando sucede…

Crónica de la conferencia “Metodologías de Investigación de Usuarios”.

2010-11-24T01:44:11Z

El 28 de octubre la UPA Madrid celebramos una conferencia bajo el lema “We love users” en el Centro de Postgrado de la Universidad Alfonso X el Sabio, que amablemente nos cedió el local (¡Gracias!).

Los profesionales invitados a dar su punto de vista sobre la profesión fueron:

A continuación extraigo algunas frases y conceptos que dijeron.

Carmen Bustos

Habló sobre el “design research”, o investigación a través del diseño, aunque en realidad se trata de “marketing research”. Aunque la frase suene a manida, “no pretendas que las cosas cambien si siempre haces las mismas cosas”, sino que hay que replantearse las cosas: hay que probar y arriesgar para conseguir resultados distintos.
Una cuestión a resolver es qué cosas puede hacer un diseñador en el mundo empresarial, porque es raro que se mezclen el mundo del diseño y de la empresa. De eso se trata el “design research”, de incorporar las habilidades de los diseñadores en el mundo de la investigación y de la empresa.
Destacó 4 conceptos:

personas vs clientes – debemos diferenciar entre la función estética y la estratégica del producto.
hechos vs datos – cuidado con las opiniones, debemos tener datos sobre los que apoyarnos.
necesidad vs posibilidad – se puede hacer determinada cosa en un diseño, ¿pero es realmente necesaria?
verdades incómodas vs verdades absolutas – los investigadores en diseño vemos “insights”, no somos dioses, nos podemos equivocar. Recordemos que innovación puede implicar fracaso y reintentarlo de nuevo.

José de Sola

Habló sobre el comportamiento del consumidor y de cómo las metodologías de investigación permiten conocer, anticipar y analizar la conducta del consumidor para facilitar la toma de decisiones.
Explicó algunos niveles de investigación:

económico – conocer el comportamiento objetivo de consumo
individual - llegar al núcleo de los intereses gustos y preferencias (consumer behavior)
sociológico – conocer las tendencias, modas y motores del comportamiento

Con ello se pretende:

escuchar al consumidor
conocer su psicología más profunda
anticipar lo que hará

Nuestro trabajo se basa en la búsqueda del insigth: las necesidades, los gustos, los intereses, los sueños, las satisfacciones e insatisfacciones, los productos, los precios, la comunicación, la distribución, los entornos y las oportunidades.
A continuación habló sobre las metodologías que usa en su trabajo:

Registro y observación de conducta, donde no hay intervención
- hogares, conducta de compra…
- tendencias culturales, sociales, modas…
- rastreos y motores de búsqueda en internet
- simulaciones de compra online
- bases de datos
Análisis cualitativo del consumidor (analisis del porqué, de las motivaciones, de emociones, de sueños, temores, percepciones, influencia de los entornos, rechazos e intereses)
- grupos de discusión
- insight
- discurso grupal
- sociodramáticas
- psicodramáticas
- proyectivas
- entrevistas en profundidad
- juegos proyectivos
- psicodrama
- contar cuentos
- análisis de discurso verbal
- juegos
- dibujos
análisis cuantitativo de la conducta (observación, encuestas o experimentación, estadística de agrupación).
- entrevistas personales (CAPI)
- entrevistas telefónicas (CATI)
- entrevistas online (CAWI)
Como apunte, decir que las online son más sinceras y las personales más profundas

El objetivo final de todas las investigaciones es intentar conocer al consumidor, porque:

el consumidor nunca dará información sobre lo que no quiera
no se puede predecir completamente lo que hará hasta que no lo tenga delante
su comportamiento es impresvisible en muchos sentidos
si le gusta, lo encumbra; si no, lo hunde

Para finalizar, algunas reflexiones que hizo:

Cuando un producto capta una necesidad de verdad, se vende solo
Vamos hacia una globalización en la comunicación
La publicidad gusta, pero no la satuación
El consumido busca información sencilla, sincera y directa
El consumidor desconfia de la publicidad
Vamos a un mundo viral fomentados por las redes sociales
Si algo gusta, gustará en todo el mundo
la investigación del consumidor solo ayuda, no resuelve

Carlos González

Habló sobre la co-creación y los nuevos escenarios en el diseño. Explicó:

las diferencias entre user centered design; critical design; design and emotion; y participatory design research
qué se obtiene cuando desplazas al usuario: es diferente visitarle que que traerle a tu laboratorio
la necesidad de los equipos multidisciplinares: los modelos de colaboración y las dinámicas de producción
la iteracción continuada y la flexibilidad: co-desing
se puede aplicar al diseño de productos no digitales, como muebles

Aldara Sánchez

Enfocó su objetivo hacia los riesgos que tiene el investigador de Experiencia e Usuario, entre ellos los errores que tienen los observadores.
Por un lado, cuidado con las grandes verdades en el pretest, el test y el análisis (post-test). El investigador es un usuario, y como tal también es subjetivo (y además está contaminado), que responde ante unos objetivos de negocio y unos objetivos propios.

A veces, en los laboratorios, sólo se busca confirmar una hipótesis y se enfoca la investigación en eso, manipulando de algún modo la credibilidad de todo el proceso.
El ‘think aloud’ cambia al usuario, a veces es mejor no hacerle hablar.
A veces se busca la frase para la foto (o el video)
Se desvirtúa la motivación real y entorno natural

En cuanto el eyetracking, lo define como un complemento al análisis, pero a veces se interpreta a la carta. Dejó bien claro que en sí mismo no hace milagros y es muy manipulable: da mucha información sobre lo que se ve y lo que no, pero en el fondo da datos muy globales sobre cómo interactúa el usuario con la web.

Algunos consejos finales que ofreció fueron:

evitemos caer en la tentación
el usuario no es un experto
es necesario un trabajo continuo entre cliente-empresa-moderador
piensa en lo que estás evaluando y no te precipites
aunque tengas las mente en blanco, seguirás siendo subjetivo
sólo observa y así conseguirás contar sólo lo que ha ocurrido
ten cierto control sobre el cliente
relaja al cliente, relaja al usuario y relájate

Mad Men, Steve Jobs y el uso de historias y arquetipos en el diseño de experiencias

2011-07-10T15:48:05Z

Mad Men. Temporada 1. Capítulo 13. Esta es la escena: dos ejecutivos de Kodak acuden desesperados a Sterling Cooper para ver cómo vender un aparato de alta tecnología. Un proyector de diapositivas al que los ingenieros llaman la “Rueda” para el que no encuentran salida.

Se apagan las luces y Don Draper, comienza contando como Teddy, su antiguo mentor, le enseño que “la palabra más importante para vender es ‘NUEVO’. Pero no es suficiente”, dice. La tecnología es un cebo brillante y atractivo pero lo que importa es el lazo emocional que se crea entre las personas y un producto.

Pero, ¿cuál es ese lazo emocional? ¿Viene incluído en el diseño del producto o se crea después? La conexión emocional está en la historia que cuenta el producto. A veces, está ahí esperando ser contada, otras esa historia hay que crearla. Cuando todo funciona, se produce “la experiencia”. Hemos conectado.

La tecnología tiende a ser contada desde diferentes arquetipos. El Gobernante en las compañias que venden tecnología a las corporaciones, cuyos servicios pondrán todo en orden y les ayudarán a alcanzar liderazgo y status, el Rebelde para el Open Source o las Startups motivadas por darles en las narices a los grandes…

En el caso de Apple, Steve Jobs se transfigura en un Mago con poderes para cambiar el mundo. ¿Alguien recuerda el 9 de enero de 2007 en San Francisco? Se apagan las luces y Jobs aparece en un escenario vacío, vestido de negro y con las mangas arremangadas. Nada por aquí, nada por allá. Comienza la función y en sus manos comienza a flotar un producto de belleza imposible que no por anticipado en blogs y medios es menos increible. El aparato convierte lo ordinario como hablar por teléfono, navegar por internet o escuchar música en una experiencia mágica.

Los objetos de Apple son tan mágicos que cambian el mundo. Aparecen e instantáneamente transforman en obsoletos a los de la competencia. ¿Magia o ilusión? No importa. Termina la función, se encienden las luces de la sala y descubren a una audiencia estupefacta e hipnotizada. Su mensaje es “La belleza y la magia puede ser parte de vuestra vida cotidiana. Vosotros también podeis ser bellos y magos”. Los creyentes están dispuestos a viajar y pasar horas haciendo cola por poner un poco de magia en sus vidas.

En Mad Men, Draper se aproxima al producto desde otro arquetipo: el Inocente y la infancia como el paraíso perdido. La emoción clave es la “nostalgia”, “el dolor de una vieja herida. Un pinchazo en el corazón más fuerte que el recuerdo”. Mientras habla, proyecta fotografías de su familia durante momentos felices ya perdidos. “La Rueda” ya no es “La Rueda”. Es una máquina del tiempo nos deja viajar como los niños viajan. Una máquina que “nos transporta a un lugar ansiado en el que somos queridos”. Gracias a la nostalgia, un producto frío, sin personalidad salido de un laboratorio se transforma en el “Carrusel”. El discurso, el uso del producto y la imagen final cuentan esa historia: “Aquí tienes el viaje de vuelta a tu feliz infancia. Compra tus entradas”.

Esta escena, para mí, uno de los grandes momentos de la serie. Funciona a muchos niveles:

Es parte de la historia del personaje de Don Draper. Un triunfador distante, infiel y desapegado de su familia que, de pronto, a través de su trabajo muestra sentimientos y vulnerabilidad ante la perspectiva de perder su paraíso familiar.
Enseña cómo se pueden crear conexiones emocionales entre productos y consumidores a través de historias de forma que aquella signifique algo en la vida de las personas.
Te plantea la relación entre branding, márketing, diseño y publicidad y dónde comienza la historia de un producto. Es parte del ADN de la compañía como el caso de Apple, productores de magia en serie; aparece durante el proceso de diseño, como el caso de muchas startups que crean productos en respuesta a una necesidad o es algo que se inocula despúes, como es el caso de esta escena.

Copias, imitaciones, falsa innovación, chapuzas. Muchas compañías se embarcan en proyectos de diseño de productos y servicios que sólo cuentan una historia: “no tenemos ni puñetera idea de lo que estamos haciendo y no nos importa”.

Los productos y servicios se vuelven obsoletos pero sus historias permanecen. Las buenas por buenas, las malas por malas. Todos los diseños cuentan una historia. La clave es saber desde el principio qué se quiere contar y a quién. Las historias sinceras, coherentes y significativas ganan un lugar en la cartera y en el corazón. Se apagan las luces…

Cliente maltratado ¿cliente feliz?

2011-07-10T15:48:05Z

Cualquier práctica profesional, cualquiera, tiene su lado honesto y su lado oscuro. La demonización infantil de profesiones basándose en estereotipos pobremente construidos no es válida: hay que trabajar más ese discurso. La cuestión es, que para muchas personas, tanto profesionales como clientes, el lado oscuro o no queda claro o se justifica plenamente como un conjunto de “prácticas comunes del sector legales y justificadas”. Hablamos de banca, telefonía, eléctricas, viajes o el colmo con el negocio de los politonos. En definitiva, sectores perfectamente “legales” (que no éticos) que basan su negocio en la letra pequeña y la confusión.

La situación es “SNAFU” (acrónimo de “Situacion Normal: All Fucked Up”). “Todos practicamos lo mismo y nos va bien. Ganamos dinero y tenemos clientes. No hay razón para cambiar”. Hoy por hoy, la transparencia y la cercanía son ilusiones prefabricadas. Un ejemplo de manipulación amable está en las tarifas actuales de Orange (León, Delfín Ardilla o Panda), cada una de ellas con varias submodalidades. El cliente sonríe al ver a los “animalitos naranjas y redonditos”. El cliente confundido, contrata una tarifa que no sabe si realmente es la mejor.

Y es que, la experiencia de usuario es subjetiva y va más allá del diseño de un interfaz. Una práctica sombría, pase desapercibida o sea consentida, maquillada con una sonrisa o con una sincera antipatía, puede ser muy rentable. Un ejemplo cotidiano es el bar de copas cutre y sucio en el que te sientes maltratado por los camareros, pero es tu punto de encuentro con tus amigos. Las copas son baratas y a pesar de todo estás a gusto. La experiencia es buena. Esa es la historia que cuentas al resto de colegas y es lo que la hace memorable: “es un sitio cutre y los camareros son antipáticos pero estamos cuatro y las copas están tiradas”. Te sientes un descubridor, has encontrado el chollo y corres a contárselo a tus amigos. Ganas en polularidad. Por suerte, en estos sitios el servicio es transparente: buen precio – (suciedad+antipatía) = WIN.

Otro ejemplo con un componente perverso es Ryanair. El debate sobre si su éxito se basa en buenas o malas practicas lleva años online. La compañía empezó como un Robin Hood que plantó cara a las grandes líneas aéreas y puso volar al alcance de cualquier bolsillo con un posicionamiento clarísimo “vuelos al mejor precio”. La compañía cumple con las expectativas de la mayor parte de los clientes. Cuando llegas a su web el sitio grita “Hey, somos los más baratos y por eso no invertido en nuestro sitio web. Sabemos que es cutre, feo y tiene algunos fallos, pero te aseguramos el mejor precio”. Para el cliente de la calle la experiencia es consistente: lo prometido y lo cumplido encajan. A la perfección. Todo ello, a pesar de que esos pequeños “fallos”, oh casualidad!, son servicios no solicitados o imprescindibles no incluidos en el precio inicial. Servicios que encarecen el precio final y aparecen de forma confusa en un interfaz. Diseño ni bello, ni claro, ni transparente pero adecuado a los intereses del negocio. Muchos usuarios, ni se dan cuenta. Se van felices con su billete barato.

El CEO de Ryanair, Michael O’Leary, -el camarero antipático- tiene clara la fortaleza de su empresa y se aprovecha entre demandas judiciales por prácticas dudosas. (“What part of No Refund do you not understand? You are not getting a refund so fuck off.”) La compañia sigue creciendo en clientes y facturación. Parece no haber alternativas.

Por suerte, en el caso de Ryanair, como otras líneas aéreas, el cliente puede elegir si consiente o no. La manipulación es fácilmente identificable: es un servicio sencillo de un solo uso, volar, con extras muy componentizados. El servicio basíco basa su precio en la total deconstrucción del servicio. La redución a su esencia: mover a una persona de una ciudad a otra por el mejor precio. Un precio que se mantiene bajo si se incluyen extras no solicitados o necesidades fisiológicas una vez en vuelo. A pesar de ello, consiguen batir en precio a muchas otras compañías calificadas de transparentes. Está en manos del usuario comprar en otro sitio. ¿Aceptas y no te sale bien? “Fuck off!”

Las decisiones del clientes se basan en aspectos viscerales (“¡Jajaja! ¡Soy un genio! ¡He encontrado el precio más barato!”). El ratio expectativas/cumplimiento es consistente, por tanto la experiencia de usuario, a pesar de las quejas, sigue siendo correcta y todos ganan: el cliente y la compañía (al menos a corto plazo). Al final, la experiencia de marca es la historia que cuentas una vez interactúas con el servicio completo. Para muchos clientes de Ryanair, la historia es “¡¡he ido de Madrid a Londres por 132 Euros (maleta, SMS y seguro incluídas)!!”. La interacción con un interfaz confuso y de poco gusto es un atributo consistente de la experiencia que apenas forma parte de esa historia. Lo que para unos es manipulación, para otros es un servicio correcto que volverán a contratar y recomendarán orgullosos a los suyos.

Personalmente, apuesto por la honestidad y la transparencia desde el negocio. Por hacer las cosas con cariño: el mejor diseño no puede salvar un negocio oscuro y confuso. Ser valiente, salir del cajón de los mediocres. No cubrirse con la legalidad para salvar prácticas no éticas. Me apena que haya empresas que les va bien financieramente basándose en el “si cuela, coló” o como clientes vivir felices e ignorantes de que nos la están clavando o cautivos de empresas que practican el carterismo con cobertura legal.

El proverbio árabe “La primera vez que me engañes, será culpa tuya; la segunda vez, la culpa será mía.” nos hace sentir a muchos clientes culpables reincidentes.

¿Puede ser ético el diseño sobre un negocio oscuro o el diseño es indiferente a los fines de quien lo encarga? Sea como sea, empresa o clientes hay que tener claro el viaje desde la luz al lado oscuro: “Comunicación > Persuasión > Manipulación > Engaño > Extorsión”. Muchos no saben parar y lo peor es que lo justifican: “son prácticas legales de mercado” o “qué más da, son todos iguales”.

Lo que todo profesional de la experiencia del usuario tiene que saber acerca de las estadísticas y las pruebas de usabilidad

2010-09-10T18:47:47Z

A veces llegas a posts que te gustaría haberlos escrito tú. Stat 101 de Michael Zuschlag es uno de ellos. Trata sobre estadística inferencial aplicada a las pruebas de usuario. Un tema que podría ser bastante árido (que lo es), lo explica de forma amena y fácil de entender. Espero que os parezca tan interesante y útil como me fue a mí.

Lo que todo profesional de la experiencia del usuario tiene que saber acerca de las estadísticas y las pruebas de usabilidad

¿Te gustan los ordenadores, pero odias las matemáticas? ¿Te gusta trabajar en la creación de tecnología punta, pero crees que no tienes la aptitud cuantitativa para ser un programador o ingeniero informático? Entonces, ¡conviértete en un profesional de la experiencia de usuario! Si puedes contar hasta 5 (el número de usuarios en un test de usabilidad), entonces ¡ya sabes todas las matemáticas que necesitas! ¡Todo lo demás es arte! Apuesto a que eres bueno en el arte, ¿no?

¡Ja! ¡Iluso! Resulta que es necesario saber algo de matemáticas para trabajar en Experiencia de usuario. Estar en UX significa que tarde o temprano vas a tener que lidiar con los datos sobre el rendimiento o la satisfacción del usuario, habitualmente de un test de usabilidad. Incluso si te limitas a dejar el diseño y la investigación de usuarios en otras personas, vas a tener que revisar los resultados de la investigación del usuario para mejorar tu trabajo de diseño, por lo que vamos a necesitar conocer algunos de esos conceptos para poder hacer la evaluación de esos datos.

En concreto, necesitas saber un par de cosas sobre estadística inferencial, la rama de la estadística que nos ayuda a determinar lo que razonablemente se puede concluir acerca de la población de usuarios en función de lo que estás viendo en la muestra de usuarios. La estadística inferencial tiene dos objetivos básicos, los dos sobre los datos del usuario:

Valor de la inferencia. Dado un porcentaje observado o el rendimiento promedio en la muestra de los usuarios, inferir lo que probablemente estaría sucediendo en toda la población de usuarios. Puedes intuir que el promedio o el porcentaje del rendimiento de los usuarios que vemos en una pequeña muestra fácilmente podría no corresponderse con el promedio o porcentaje los usuarios en toda la población. Por ejemplo, podría ocurrir que se obtuviera al azar algunos usuarios que se desempeñaron mejor o peor que los usuarios promedio. El valor de la inferencia explica cuál es la probabilidad de que esto ocurra.
Relación de la inferencia. Habida cuenta de una aparente conexión entre dos variables en la muestra de los usuarios, inferir si existe algún tipo de relación sistemática o causal entre los dos. Es posible que aparezca un cierto patrón en la muestra. Por ejemplo, puede observarse que los usuarios que comienzan en una determinada página tienen más probabilidades de realizar una compra que quienes comienzan en otra página. Podría ser una coincidencia o pura casualidad. O podría haber algún tipo de relación subyacente. La relación con la inferencia nos dice la probabilidad de que existan una relación sistemática entre dichas variantes.

¿Por qué evitar la Estadística inferencial?

"No me fío de los números"

Si estás calculando un valor de la inferencia o la relación de la inferencia, la estadística inferencial es fundamental para establecer la confianza que debes tener en tus datos. Puedes pensar que no vale la pena molestarse con la estadística cuando el rendimiento general de la prueba es sólo una de las muchas cosas que tienen un peso en el diseño. Pero sin establecer un nivel de confianza para ese rendimiento, ¿cómo puedes saber cuánto pesan en las discusiones sobre tu diseño? ¿Cómo sabes si estás realmente aprendiendo algo de un test de usabilidad o simplemente te estás engañando a ti mismo? Sin establecer un nivel de confianza, ¿cómo puedes convencer a tu cliente sobre la importancia del problema que estás tratando de resolver? ¿Qué haces si un jefazo, por ejemplo Wayne de Finanzas, dice: "Bah, sólo es una prueba con cinco usuarios. Eso no es estadísticamente significativo." ¿Te encoges de hombros?

¡Oh, el “Sr. Significación Estadística”! Temido por algunos. Tratado con desprecio por los demás. Es como si casi todo el mundo deseara que se fuera. Creo que la mayoría de profesionales de UX contamos con que haya algún “Sr. Significación Estadística” que pregunte si los tamaños de muestra en nuestra investigación del usuario son lo suficientemente grandes. Esto nos da a los UXers la incómoda sensación de que si lo permitimos, el “Sr. Significación Estadística” empezará a decir lo falsos que son los datos de los test de usabilidad con muestras pequeñas. Al igual que Galileo mostrando que la Tierra gira alrededor del sol, puede probar que la credibilidad en las pruebas de usabilidad es nula. Y no podemos permitir que haga eso. Sin embargo, como el solitario incomprendido en una película de clase B, el “Sr. Significación Estadística” en realidad tiene algo valioso que ofrecer a la comunidad de UXers si nos tomáramos el tiempo suficiente para aplacar su ignorancia matemática.

En su lugar, oigo que no merece la pena el esfuerzo de aplicar un análisis estadístico a un test de usabilidad típico con muestras pequeñas, o, es más, que las estadísticas no se aplican a muestras pequeñas, como si ser simple nos excluyera de las leyes de probabilidad. Me han dicho cosas como: "El tamaño de la muestra es demasiado pequeña para el análisis estadístico", que es algo así como decir: "Nuestro barco es demasiado pequeño como para preocuparse de la sobrecarga."

Algunos creen que es mejor disparar por si acaso al mensajero antes de que digamos cosas inconvenientes. Frases como, "sé que no va a ser importante, con sólo cinco personas, así que ¿por qué molestarse?" Y se van intentando ocultar el problema. Vale. “Sé que mi paracaídas no se despliega correctamente, entonces ¿por qué comprobarlo?” Disculpe, pero es tengo que hacer paracaidismo.

"Estoy siendo cualitativo"

Es legítimo sostener que las estadísticas no son pertinentes en las pruebas de usabilidad con muestras pequeñas, ya que tu interés está en los datos cualitativos y su análisis, en lugar de datos cuantitativos y su análisis. El análisis cualitativo es un acercamiento eficaz y científico perfecto para responder a los tipos de preguntas que desea responder a un test de usabilidad, especialmente cuando se usa como parte del diseño interactivo (es decir, formativo en lugar de prueba sumativa). En ese caso, estás menos interesado en el valor de la inferencia que en las inferencias de las relaciones. No te importa nada cuántos usuarios tienen problemas con tu producto. Como UXer, asumes que habrá problemas con tu producto, y muy a menudo, así será, a pesar de tus mejores esfuerzos como UXer.

Lo que quieres saber es cuáles son esos problemas y, sobre todo por qué ocurren. Sin la habilidad de inferir una relación entre el problema (por ejemplo, el usuario se pierde) y la causa (la etiqueta del vínculo es confusa), no sabrás cómo mejorar el producto. Para inferir relaciones de forma cuantitativa, tienes que anticipar el problema y la causa, y medir o controlar cada uno, haciendo algo más cercano a las pruebas A/B que las pruebas clásicas de usabilidad con muestras pequeñas. A causa de esto, lo cualitativo es mejor que lo cuantitativo cuando estás haciendo pruebas de usabilidad de tipo investigación exploratoria "vamos a poner un usuario frente a esta cosa y a ver qué pasa" y este tipo de pruebas de usabilidad.

Así que definitivamente debes recopilar y evaluar datos cualitativos. Sin embargo, debe hacerse esto porque es la mejor metodología, no como táctica para ignorar las cuestiones estadísticas. A propósito:

Sólo por llamarlo "cualitativas" no la convierte en cualitativo. Algunos UXers parecen pensar que cualitativa significa simplemente tener un carácter vago en sus informes, que mientras no representas nada con números arábigos, puedes omitir las partes estadísticas. Las frases que usan son "algunos usuarios" y "la mayoría de los usuarios", o muestran los datos en gráficas, en lugar de dar un número preciso o un porcentaje. Cada vez que tratas con cantidades relativas o niveles de algo, tratas con cantidades, y las estadísticas son necesarias. Cada vez que asciende el gráfico, está utilizando las estadísticas, pero no necesariamente las estadísticas inferenciales. Los verdaderos datos cualitativos son historias, secuencias de acontecimientos relacionados y las percepciones, cosas que no se pueden reducir a cantidades sin perder información clave que necesita para hacer relaciones inferenciales cualitativas. La cuantificación de los datos implica necesariamente abstraerlos. No es posible cambiar los datos cuantitativos en datos útiles cualitativos -no tendrás la información narrativa rica que necesitas para el análisis cualitativo.
Ser cualitativo no es generalmente más barato o más fácil de lo cuantitativo. Mientras que la investigación cualitativa se realiza normalmente en tamaños de muestra pequeños, el tiempo y el esfuerzo dedicado a cada usuario es mucho más alto que la investigación cuantitativa. En la investigación cuantitativa, la recopilación de datos para un usuario puede limitarse a la comprobación de un cuadro para registrar si un usuario completa una tarea o no. En el análisis, ese dato se procesa en un unos pocos ciclos de CPU para obtener los resultados. En la investigación cualitativa, para obtener la información rica que se necesita, necesitas registrar mucho más sobre el desempeño del usuario, dónde se detienen, lo que casi se hace clic, lo que dijo pensando en voz alta, y cómo responde a tus preguntas abiertas. En el análisis, tienes que juntar todo en una narración coherente, que tiene una gran cantidad de ciclos de cerebro. La investigación cualitativa no suele tener tamaños de muestra pequeños con el fin de ser más barato que la investigación cuantitativa, sino porque es muy duro pagar una gran muestra del estudio cualitativo. Mientras que en algunas situaciones la investigación cualitativa es más rentable que cuantitativa, y viceversa, en promedio es lo mismo. Ser cualitativo por defecto no te va a ahorrar tiempo o dinero.
A veces anticipa los problemas y causas. Si bien la investigación formativa y el diseño iterativo siempre puede descubrir resultados fortuitos, es mejor centrarse en cuestiones concretas de diseño. Aunque esto no excluye usar investigación cualitativa para resolver esta cuestión, al menos implica que puedes conducir un estudio cualitativo: has planteado una hipótesis sobre cómo un diseño concreto afectará al rendimiento del usuario. Se pueden variar los detalles del diseño y medir resultados específicos. Cuando tienes esa especificidad, un enfoque cuantitativo normalmente te dará una respuesta más clara que un enfoque cualitativo.
A veces es necesario hacer inferencias de valor. La investigación cualitativa puede hablar de la relación entre dos cosas, pero no es adecuado para medir la frecuencia o cantidad de las cosas. Sin embargo, a veces esto es lo que necesitamos saber. A veces no es suficiente para saber si un producto tiene un problema. También tenemos que saber cómo de grave es el problema, por ejemplo, a cuántos de sus usuarios les afecta. Con los recursos de usabilidad limitados, ¿vale la pena el gasto para reparar el problema? ¿Es mejor priorizar otros problemas? ¿O tienes resultados contradictorios de dos fuentes diferentes y necesitas saber cuál de las dos fuentes es mejor? Los valores de inferencias son casi siempre mejores si se hacen con estadística inferencial. Este artículo se centra en hacer valores de inferencias de los resultados con muestras pequeñas en pruebas de usabilidad.
Los métodos cuantitativos y cualitativos no son mutuamente excluyentes. Puede usar los dos, a veces con la misma muestra de los usuarios para aprovechar las fortalezas de ambos. Por ejemplo, se puede incluir preguntas abiertas en un estudio cuantitativo. Y puedes realizar análisis estadístico inferencial sobre las principales variables cuantitativas en un test de usabilidad con muestras pequeñas, aunque sea una investigación cualitativa.

La importancia de “Ser significativo”

Supongamos que te he convencido que es importante aplicar la estadística inferencial a los problemas de la experiencia del usuario. Entonces, ¿qué es la significación estadística y por qué es necesario prestarle atención? La respuesta es que es sólo una convención social y se puede ignorar.

Vale. Voy a dar alguna explicación sobre cómo llegué a esa respuesta.

Técnicamente, "significación estadística" significa que los resultados que estamos viendo en la muestra de los usuarios no pueden ser atribuidos a la aleatoriedad del muestreo. Por ejemplo, digamos que realizar un test de usabilidad con una muestra ínfima de tres usuarios, y dos de cada tres tienen un problema para completar la tarea. Una tasa de 67% de fracaso suena bastante mal, pero ¿podría ser atribuido a un error de muestreo al azar? En otras palabras, a pesar de tus esfuerzos para conseguir usuarios representativos para hacer la prueba, podrías haber traído a un par de bichos raros que no son capaces de manejar una interfaz de usuario que sería perfectamente clara para casi todas las formas de vida en el planeta. Con una muestra de sólo tres, es bastante probable. Incluso hay gente que lo piensa incluso con cinco usuarios. Podemos esperar que Wayne de Finanzas piense que es muy posible, dado que él no aceptaría resultados siquiera de 5 usuarios.

Sin embargo, Wayne probablemente no distingue el “alfa” de un agujero en el suelo. Esto no es algo que se juzgue forma subjetiva. Se puede calcular la probabilidad de dos fracasos de cada tres en una tarea si hacemos una suposición razonable y tenemos más información.

La suposición

La suposición más razonable es que tu muestra es una muestra aleatoria de la población de usuarios de tu producto. Hacer esta suposición permite las leyes de la probabilidad hacer que el cálculo sea posible. Ahora, por supuesto, no has tomado una muestra estrictamente al azar de los usuarios, donde todos los usuarios de la población tienen la misma oportunidad de estar en su muestra. Es probable que los sacaras de una ubicación geográfica específica, y hay límites en su capacidad de persuadir a los usuarios a participar en la prueba de usabilidad. También tienes un límite de tiempo concreto: tu producto será utilizado por los usuarios en los próximos años, pero ¿has tenido en cuenta a esa muestra del futuro? ¡Ajá! ¡Ninguna muestra al azar!

Sin embargo, intentaste tomar una muestra representativa de los usuarios, usuarios que tienen características similares a los usuarios en tu población: conocimiento, habilidades, e incluso las variables demográficas. A efectos de cálculo estadístico, una muestra representativa es tan buena como una muestra aleatoria. Si estás pensando en cómo tu profesor de psicología te taladró la cabeza con la importancia del azar, seguro que estás pensando en la asignación aleatoria de las condiciones experimentales, no en un muestreo aleatorio para su inclusión en el experimento. La asignación al azar es muy diferente e infinitamente más factible que el muestreo aleatorio. Algunos hasta podrían argumentar que una muestra representativa es mejor que una muestra aleatoria, que los resultados que se obtienen son más coherentes con el desempeño de la población que sólo recogiendo los usuarios al azar. Sin embargo, si piensas en ello, tus métodos de selección de usuarios representativos probablemente dependen de criterios bastante crudos. Por ejemplo, puedes elegir los usuarios con un rango determinado de años de experiencia en informática y web, pero eso es una medida bastante indirecta de sus modelos mentales y de su comprensión real de los ordenadores e internet. Por todos los medios, intenta conseguir grupos representativos de usuarios, aunque probablemente el resultado será prácticamente igual de bueno que una verdadera muestra aleatoria. Que es lo suficientemente bueno para nuestros propósitos.

Entre paréntesis, también tienes que asumir el desempeño independiente entre tus usuarios, donde la posibilidad de que un usuario falle no afecta a la posibilidad de otro que falle. Sin embargo, eso no suele ser un problema en las pruebas de usabilidad, siempre y cuando:

Probamos usuarios por separado y no como un equipo o focus group para que no se influyan entre sí.
Tenemos un número por usuario y por cada variable. Por ejemplo, no deberíamos hacer que cada usuario intente la tarea dos veces para obtener un tamaño de muestra de seis en lugar de tres. Podemos, sin embargo, combinar el rendimiento en ambas tareas para cada usuario (por ejemplo, grabar 0, 1 o 2 fallos por usuario) con el fin de utilizar todos los datos, pero manteniendo un tamaño de muestra de tres).

La información adicional

Bueno, vamos a comprar el supuesto de una muestra aleatoria, así que vamos a calcular la probabilidad de que dos de cada tres fallen. A lo que inmediatamente debes preguntarte, la probabilidad ¿de qué? Para el cálculo de una probabilidad, se necesita algún tipo de punto de anclaje, una especie de número para conseguir tracción. Por ejemplo, al lanzar una moneda, para calcular la probabilidad de tener tres caras seguidas, tenemos que tener la posibilidad de tener una cara en un tiro.

En el caso de nuestro test de usabilidad, podemos calcular la probabilidad de que dos de cada tres fallos sean culpa del defecto de nuestra muestra. Lo cual, si lo supiéramos, nos evitaría hacer el estúpido análisis cuantitativo desde el principio. Pero espera: ¿es útil usar un estado hipotético de la población-aunque sea por buscar un argumento sobre la posibilidad de fracasar? ¿Y cuál es el argumento en este caso? En lo que estamos realmente interesados en si esta tasa de fracaso “dos de cada tres” significa que habrá una tasa de fracaso inaceptable cuando el producto esté en el mercado. En otras palabras, queremos hacer un valor de la inferencia.

Los estados de tu población hipotética

Para calcular la probabilidad de esa tasa de fracaso “dos de cada tres” necesitamos un número real para el estado de la población hipotética. ¿Es necesario probar el 50% de los usuarios en la población? ¿El 25%? ¿El 10%? ¿El 0%? Podemos trabajar con los stakeholders para decidir lo que constituye una tasa de fallo aceptable para su uso como un estado de la población hipotética. Una forma de verlo es comparar el costo de arreglar el diseño con el costo de no arreglar el diseño. Puede que incluso Wayne te dé algunas cifras para calcularlo. Por ejemplo, supongamos que rediseñar lo que la falla tiene en promedio un total de 10 horas de trabajo, a 100€ la hora, lo que el coste de una solución es de 1000€.

El coste de no arreglar el diseño puede ser más difícil de cuantificar en dinero. En el software de negocios, un fallo de diseño puede hacer que la tarea lleve más tiempo (que cuesta más tiempo del usuario), reducir el ánimo de los trabajadores, aumento de llamadas de dudas técnicas (que requieren más personal), aumento de la probabilidad de un error indeterminado, y así sucesivamente. Para una aplicación web de consumo, un defecto de diseño puedan molestar a los usuarios, disminuyendo el valor de la marca, lo que se traduce en pérdidas de ventas o una reducción del número de usuarios que no puedes vender a los publicitarios.

Digamos que es una aplicación de negocios, y por cada fallo, los usuarios van a perder 15 segundos (un fracaso en la categoría de “leve molestia”). Si los usuarios cobran 30€ por hora, ese fallo tiene un coste de 0,125€ cada vez que ocurre. Así que si hay más de 8.000 fallos en el tiempo de vida del diseño, entonces vale la pena revisar el diseño (8.000 * 0,125€ = 1000€, el costo de reparación). Digamos que tienes 100 usuarios usando tu diseño una vez por día, en promedio con 250 días de trabajo por año, y la vida útil del diseño es de 2 años. Eso da 50.000 encuentros durante la vida de la aplicación de (100 * 1 * 250 * 2). Así, la tasa de fracaso del punto de equilibrio es de 16% por visita (8.000 / 50.000). Si la tasa de fallo de la población es más del 16%, el rediseño te ahorrará dinero a largo plazo. Si la tasa de fallo de la población es menos de 16%, entonces ahorramos dinero al no arreglar el diseño (teniendo en cuenta sólo los costes de tiempo del trabajador).

El coste total de no reparar un defecto depende del número de usuarios y el número de veces que los usuarios se encuentran el diseño durante la vida útil del producto. Haz el mismo tipo de cálculos en una aplicación de comercio electrónico con millones de usuarios y cientos de millones de dólares en ventas, y verás que vale la pena arreglar un fallo de diseño que haría que una fracción de los usuarios se encuentran el error se vayan a un competidor.

En la práctica, no vas a ser capaz de determinar la tasa de población con tanta precisión. Lo que puedes hacer es calcular un rango de tasas de población jugando con los números que tenemos y hacer algunos cálculos prudentes junto con tus stakeholders:

Estado Hipotético A: ¿Qué tasa de fracaso consideran absolutamente aceptable? Llamémosle nivel “a quién le importa”.
Estado Hipotético B: ¿Qué tasa de fracaso consideran que requieren una solución?

Obviamente el Estado Hipotético B es mayor que Estado Hipotético A. El verdadero equilibrio de la tasa de fracaso se ubica entre el Estado A y B, llamémosle “zona x”.

La respuesta es …

Así que estamos tratando de calcular la probabilidad de obtener la tasa de fracaso “dos fallos de cada tres intentos” en los Estado Hipotéticos A y B. Digamos que Wayne dice que ambos tienen que ser del 0%, no el 1% o 0,1%, sino del 0%. El fracaso no es una opción. El jefe se preocupa profundamente por todos los fracasos de los usuarios e insiste en que no exista ningún fallo nunca. Cualquier fallo que se solucione vale la pena. ¿Cuál es la probabilidad de que dos de cada tres usuarios de tu muestra fallen teniendo en cuenta que las posibilidades de fallar en la población total es del 0%?

Respuesta: 0. Acabas de ver dos usuarios que han fallado, así que sabemos que no puede ser 0%. Quiero decir, tal vez ha llegado hasta las dos únicas formas de vida entre millones de usuarios que son capaces de fallar, pero esto significa que la tasa de fallo no puede ser del 0%. Eso fue fácil. Esto es algo que los que se preocupan de los tamaños de muestra pequeños parecen olvidar: con independencia del tamaño de la muestra, si alguna vez observas a los usuarios fallando, ciertamente hay algunos usuarios que fallan con su producto. Es sólo una cuestión de cuántos.

Vamos a hacer lo que realmente hay que hacer para calcular. Una tasa de 0%de fracaso es demasiado ambiciosa. En un sitio web para el público en general, se puede tolerar un pequeño fracaso. Probablemente nos sentiremos muy contentos con un 1% o 2% de tasa de fracaso. Probablemente podemos vivir con un 1% a 2% de nuestros usuarios que realicen un mayor esfuerzo, pidan a ayuda, lean documentación, o, en el peor de los casos, se vayan a otro lado. Tal vez incluso del 5% al 10% sería aceptable siempre y cuando estemos hablando de pequeñas molestias y problemas de reembolso. Por el contrario, si estamos consiguiendo una tasa de fracaso del 50%, incluso si son sólo molestias pequeñas, entonces nuestro sitio web está empezando a parecerse a una zona de desastre de usabilidad. Por ejemplo:

Estado Hipotético A: 10% fracaso. Definitivamente no se soluciona el diseño.
Estado Hipotético B: 50% fracaso. Definitivamente arreglar el diseño

Eso coloca al punto de equilibrio entre arreglar y no arreglar en el rango 20-40%. Eso podría ser razonable para algunas aplicaciones de intranet con pequeñas poblaciones de usuarios.

Con respecto a la significación estadística, usaremos el Estado hipotético A. Vamos a revisar Estado hipotético B después.

¿Cuál es la probabilidad de que dos de cada tres usuarios fallen, cuando la tasa de fracaso es del 10% de la población?

Respuesta: 0,028.

Aproximadamente un usuario de cada 36. Esa es una posibilidad bastante baja. ¿Qué significa? Realmente es muy poco probable que la tasa de fracaso sea del 10% de la población. No sabemos cuánto es, pero es evidente que sería improbable que fuera menos del 10%. Es mucho más probable que sea superior al 10%. Esto significa que es muy probable si se deja el sitio web tal como está, la tasa de fallo estará por encima del "a quién le importa". La tasa real estará en la “zona x” o superior, tal vez muy por encima del punto “Realmente Merece la Pena Rediseñarlo” del 50%. Con dos de cada tres o 67% de los usuarios en su muestra fallan, ¿qué debe hacer? Preocúpate. Muestra a los usuarios un poco de amor. Arregla el diseño. Probablemente lo peor que puedes hacer es buscar un punto de equilibrio.

El valor de p

Para los estadísticos, el número 0,028 que he calculado se simboliza por p, por lo que llaman el "valor de p." El valor de p representa la probabilidad de observar un determinado resultado (2 fallos de 3) dada una situación hipotética de la población (10% de tasa de fracaso). Lo que acabo de hacer es básicamente de lo que se trata casi toda la estadística inferencial. He calculado un valor de p para un resultado de la muestra dado un estado hipotético bien escogidos de la población (una "hipótesis nula" en la jerga de estadística). Luego miré el valor de p y decidí que era demasiado pequeño como para ser plausible: es poco probable que la tasa de fracaso sea del 10% (o menos). Lo más probable es que se trate de más del 10%. Es probable que tengamos algo de lo que vale la pena preocuparse. Ten en cuenta que mientras que un valor de p es un número infinitamente continuo entre 0 y 1, tenemos que tomar una decisión binaria sobre si merece la pena rediseñar el producto o no.

En casi todos los casos, probablemente estarás de acuerdo en que 0,028 es tan baja que tienes que creer que el índice de fracaso real es más del 10%. Pero ¿y si el valor de p fue de 0,10? ¿0,20? ¿0,50? En alguna parte hay que trazar la línea y establecer un criterio. Puedes pensar en el valor de p como la duda sobre el estado de la población hipotética con respecto a los resultados observados. Un valor de p pequeño significa mucha duda sobre el estado de la población hipotética, y más confianza en que el estado real de la población está más en la dirección de tu resultado de la muestra (en este caso, la tasa de fracaso real es mayor del 10%). Un valor de p alto significa que el resultado de la muestra te dará pocas razones para dudar de la población del estado hipotético. Quizás tienes alguna otra razón para dudar de la población del estado hipotético, pero no es debido a los resultados cuantitativos de sus pruebas de usabilidad.

Otra forma de pensar sobre el criterio de valor de p es tu deseo de estar equivocado. Decidimos volver a diseñar el producto a pesar de que sea poco probable que la tasa de fracaso sea igual o inferior a nuestro nivel "a quién le importa". Poco probable, pero no imposible. De hecho con un valor de p de 0,028, en 28 de cada 1000 pruebas de usabilidad, un nuevo diseño definitivamente no vale la pena. Los estadísticos llaman a estas acciones “Error de tipo I” al hecho de no creer en el Estado hipotético de la población A, cuando en realidad es cierto. La probabilidad de un error de tipo I es igual a tu criterio sobre el valor de p, el punto en el tú dices, "yo no me creo ese estado hipotético. Vamos a actuar como que no es cierto".

Por cierto, la probabilidad de un error de tipo I es simbolizada por la letra griega “alfa”. Ya sabes algo que Wayne el de finanzas no distinguiría de un agujero en el suelo.

Determinando la significación estadística

Vale, hemos conseguido un valor de p de 0,028, por lo que tenemos una duda muy alta de que la tasa de fallo de la población sea de 10% o menos; al contrario, tenemos mucha confianza en que la tasa de fallo sea más del 10%. Pero, ¿es estadísticamente significativa? Ahí es donde las convenciones sociales entran en juego

Como UXer, tú y tus stakeholders pueden usar en principio cualquier criterio de valor de p que deseéis en función de la tolerancia al riesgo en tu situación particular. Los científicos, sin embargo, necesitan estandarizar sus procedimientos estadísticos, lo que incluye la selección de un valor para dividir entre dudoso y plausible. En lo que puede ser considerado como un notable ejemplo de cooperación internacional, decidieron como una comunidad que el criterio de la duda es de 0,05. Es una convención social, pero no arbitraria, teniendo en cuenta los límites prácticos de la investigación teórica y lo que los científicos están tratando de lograr. Para los científicos, las decisiones que tomen sobre la base de este criterio influyen en si tienen nuevos conocimientos científicos o no. Para la estadística inferencial, los científicos seleccionaron un Estado hipotético A de la población que representa esencialmente el status quo conocido. Si los científicos observan algo con un valor de p inferior a 0,05 según ese status quo conocido, entonces la conclusión es que el status quo es incorrecto, y que han descubierto algo nuevo.

0,05 es un criterio muy estricto. Básicamente dice que "realmente no puedes desestimar esta información por un error de muestreo y debes tomarla en serio." Significa que, con una certeza del 95%, debe haber algo más que un error de muestreo. Francamente, hay pocas cosas fuera de las matemáticas que te aseguren una certeza del 95%. Quiero decir, la gente dice "Estoy 95% seguro de tal y tal" todo el tiempo, pero si te pones a contar realmente con qué frecuencia era realmente cierto lo que decían, te saldrá algo así como el 70%. Y estoy 95% seguro de eso.

El valor de p de 0,05 es el criterio científico convencional para la significación estadística. Si un valor de p es igual o menor a 0,05, entonces el resultado de la muestra es "estadísticamente significativo." Significa que se concluye que un estado hipotético particular de la población es falso. Por otra parte, si el valor de p está por encima de 0,05, "no es estadísticamente significativo". Significa que no se puede concluir que un hipotético estado particular de la población es falso.

Así que, si tuviéramos que seguir esta convención científica, tendríamos que reconocer (dada una tasa de fallo hipotética de 10%) consiguiendo 2 fallos de cada 3 usuarios tiene un valor de p menor de 0,05.

¡Maldición! Estamos haciendo “estadísticamente significativa” una muestra de sólo 3 usuarios!

Mayores efectos se logran convalores de p más pequeños

Ahora, antes de ir a decirles a todos tus amigos que todo lo que necesitas es una muestra de tres elementos para tener “significación estadística”, pensemos en lo que estábamos calculando. El valor de p es concretamente la probabilidad de obtener 2 fallos de cada 3 usuarios con una tasa hipotética de error de 10%. Si sólo un usuario fallara, estaríamos calculando la probabilidad de obtener 1 fallo de cada 3 usuarios con una tasa de falla hipotética de 10%, que es un número diferente.

De hecho, el valor de p en este caso es 0,271. Con un valor p de 0,271 hay más de un 25% de probabilidades de obtener 1 fallo de cada 3 usuarios con una tasa de fallo hipotética de 10%; improbable, pero razonablemente posible. (Es decir, encontrarse 2 de cada 3 fallos es estadísticamente significativo, pero 1 de cada 3 no lo es.)

Tienes un gran riesgo de cometer un error de tipo I si inviertes en el cambio de un diseño cuando sólo uno de cada tres usuarios fallan. Hay una gran probabilidad de que sea una pérdida de dinero.

Por lo demás, puedes que tengas normas más estrictas de credibilidad que la comunidad científica. Después de todo, el 0,05 está lejos de ser imposible. Bueno, para ti, tal vez te interese saber que la probabilidad de obtener tres fallos en tres usuarios con una tasa de 10% de la población es de 0,001 ó 1 de cada 1000. Posible, pero en realidad muy poco probable. Si quieres estar super-extra-mega seguro de que no estás cometiendo un error tipo I en tu rediseño, tal vez sólo deberías rediseñar si tres de cada tres usuarios fallan en el test de usabilidad. Un valor de p de 0,001 se llama, y con razón, una elevada significación estadística. Sí, Wayne, con una simple muestra de 3 personas.

Aquí tienes todos los valores de p para un tamaño de muestra de tres y un estado de la población hipotética de 10% o menos:

Errores Observados	Porcentaje de la muestra	Valor de p
0 o más	0%	1,000
1 o más	33%	0,271
2 o más	67%	0,028
3 o más	100%	0,001

He incluido los porcentajes de la muestra para mostrar que cuanto más se desvía de la muestra por encima del valor de la población hipotética (10% en este caso), menor es el valor de p.

Cuida tus Ps

Estas son las lecciones que debes aprender:

Wayne es un idiota
No se puede mirar simplemente el tamaño de una muestra y decidir si un resultado es estadísticamente significativo o no. El cálculo del valor de p depende de la diferencia entre el resultado observado y el estado seleccionado de la población hipotética. Cuanto más grande sea la diferencia, más probable es que sea estadísticamente significativo. Por eso dije que Wayne probablemente estaba lanzando una cortina de humo cuando dijo que los resultados con un tamaño de muestra de cinco no eran estadísticamente significativos. Él no podría saber si eran significativos o no, sin saber el estado hipotético seleccionado de la población y el resultado observado. Un resultado puede ser significativo con una muestra de tres. Del mismo modo, un resultado a veces puede no ser significativo con una muestra de 300.000.
La significación estadística no es lo realmente importante. La significación estadística incluye la convención social del punto de 0.05, que puede o no ser adecuado para tu situación. Hablando de mí mismo como científico, el punto de corte de 0,05 no es malo. Ha servido a la comunidad científica, y si no tienes otra cosa para continuar, es un punto bueno para usar en tu propio trabajo. Sin embargo, como diseñador de interfaz de usuario, tu objetivo es producir el mejor diseño posible, que es un meta diferente de un científico que intenta establecer nuevos conocimientos. Eso puede implica un punto de corte diferente a 0,05.

A esto es lo que me refería cuando dije que deberías ignorar la significación estadística. Lo más importante que la significación estadística ofrece a las pruebas de usabilidad no es una etiqueta “significativo-o-no” para discriminar los resultados, sino más bien el proceso de cálculo de la probabilidad de un resultado dado, un estado de la población hipotética. En lugar de decidir si tiene o no significación, debes considerar los valores de p. Ellos representan un concepto puramente matemático que se pueden aplicar a cualquier situación. Cada vez que informes del resultado de una muestra, ya sea grande o pequeño, también debes incluir explícitamente el valor de p. Entonces, tú, los diseñadores del proyecto, los stakeholders, o quien esté viendo el resultado, puede decidir por sí mismo lo que debe hacer. Por ejemplo en ABtests.com , estoy francamente cansado de tener que calcular el valor de p para mí mismo. Realmente debería estar a la derecha a la etiqueta "¡Mayor conversión!".

También debería incluir el estado hipotético de la población, a menos que sea implícita. Esto no es necesario en el caso de una prueba A/B, porque se entiende que el estado de la población hipotética es que A y B tienen el mismo tipo de conversión.

Para ayudarte en el uso de la inferencia estadística en tus propias pruebas de usabilidad, a continuación pongo los valores de p para un tamaño de muestra de tres diferentes estados hipotéticos.

También he preparado tablas para los valores numéricos reales ( http://www.zuschlogin.com/content/blogimages/67/BinomialTable.htm ). Estos valores son los valores de p para obtener un número X de "fracasos" o más, donde un "fracaso" puede ser lo que tú definas, siempre y cuando es algo que tú quieras reducir. Por ejemplo, puede ser cuando un usuario se pierde totalmente en la tarea que le proponemos; o cuando comete un error del que se recupera en una parte específica de la interfaz de usuario; o quizás sólo cuando tarda demasiado tiempo en terminar la tarea. Todo lo que importa es que seamos constantes con todos los usuarios de la muestra. Los gráficos y tablas funcionan para cualquier caso en el que puede dividir los eventos del usuario en dos categorías mutuamente excluyentes y exhaustivas. Para usarlos, debemos:

Definir qué es un fracaso.
Seleccionar un Estado hipotético A
Contar cuántos usuarios fallan.
Buscar el cálculo para el tamaño de tu muestra y tu Estado hipotético A elegido, y leer el valor de p.
Si el valor de p es lo suficientemente bajo para ti, considera que la tasa actual es mayor que el hipotético Estado A.

Si tienes "éxitos" (algo de lo que deseas que haya más en tu diseño), entonces conviértelos en fracasos. Convierte también el hipotético Estado A (que es una tasa de éxito) en una tasa de fracaso. Réstala del 100%. Lo siento, no puedo hacer todas las matemáticas por ti.

¿Qué pasa con el Estado hipotético B?

Bueno, ¿cuál es la probabilidad de que los estadísticos determinen un error de "tipo I" cuando no existe tampoco un "error de tipo II"?

Para recapitular, estamos calculando la probabilidad de ver el resultado que vimos en el ejemplo de Estado Hipotético A ("¿A quién le importa?"). Este valor de p es la probabilidad de un error de tipo I (cuando el rediseño del producto realmente no vale la pena). Digamos que rediseñas tu producto sólo si dos o más usuarios fallan. Luego en la tabla (o gráfico), vemos que hay una probabilidad de 0,028 de hacer un rediseño cuando definitivamente no debemos. Suena bien. Sigues la tradición científica de mantener la tasa de error tipo I de 0,05 o menos. Pero hay otras consideraciones aparte de mantener bajos el coste del diseño. También podemos preguntarnos, ¿cuál es el coste de no rediseñar una página? ¿Y de no rediseñar cuando definitivamente valdría la pena hacerlo? Esto es un error de tipo II, que es que cuando deberías haber valorado que el estado hipotético fuera erróneo, pero no lo hiciste.

Aquí es donde el Estado hipotético B entra en juego. Representa la tasa hipotética de la población donde definitivamente valdría la pena rediseñar. Digamos que seleccionaste el 50% o más para tu Estado hipotético B. Podemos utilizar las tablas para calcular la probabilidad de que debamos rediseñar del producto cuando definitivamente deberíamos hacerlo. Esa probabilidad se llama "potencia estadística". Réstalo de uno, y tienes tu tasa de error Tipo II, la probabilidad de no rediseñar cuando deberías.

Veamos: 2 de cada 3 fracasos, con una tasa hipotética de 50%, te da 0,500.

Vaya, vaya.

Rediseñando sólo si ocurren dos o más fracasos, estás manteniendo la tasa de error de tipo I en 0,028, pero la tasa de error de tipo II es 1-0,500 = 0,500. Vas a perder la mitad de los defectos de diseño, que son los que más valdría la pena rediseñar. La mitad o más de los problemas que afectan al 50% de los usuarios o más van a llegar a los que usen el producto final. ¡Habrá errores frecuentes en la interacción! ¡Tardarán en completar las tareas! ¡Perderemos ingresos! ¡Habrá motines de usuarios! ¡El colapso de la civilización!

Hambrientos de poder

En las pruebas de usabilidad, un error de tipo II es tan malo como un error de tipo I. Hay que minimizar la probabilidad total de error equilibrando los tipos I y II de probabilidades de error. Así es como fijamos nuestros estados hipotéticos, siendo el Estado A un “definitivamente no merece la pena el rediseño” y el Estado B un “definitivamente merece la pena el rediseño”, y el punto de equilibrio cualquiera en la zona en el medio. Las desviaciones de dicha zona en uno u otro sentido son igualmente malas.

Esto contrasta fuertemente con la investigación científica, donde los errores de Tipo I son peores que los errores de Tipo II. Un error de Tipo I significa que estás descubriendo algo que no es verdad, lo que socavaría la credibilidad de la ciencia y daría pie a un montón de gente a hacer cosas innecesarias (y posiblemente peligrosas) sobre la base de información errónea. Aumenta la probabilidad de que dos hechos contradictorios sean "probados" estadísticamente, lo que causaría una confusión infinita. Un error de tipo II en la ciencia significa que un descubrimiento tendrá que esperar para otro día. Permite a la ciencia ser conservadora, a adoptar una actitud escéptica ante las nuevas ideas hasta que sean empíricamente apoyadas con gran confianza.

Con esto en mente, volvamos a nuestra mesa para una muestra de tres. ¿Qué tipo de resultado sería el mejor balance de los errores de tipo I y II? Echemos un vistazo a un fallo de cada tres. Teniendo en cuenta un Estado hipotético de Población A, de 10%, la tasa de error Tipo I es 0,271. Teniendo en cuenta un Estado hipotético de Población B del 50%, el poder estadístico es 0,875, con una tasa de error tipo II de 0,125. Esos no son grandes probabilidades, pero son un mejor equilibrio que 0,028 y 0,500.

Teniendo en cuenta tus opciones en este ejemplo particular, me parece que deberías solucionar todos los problemas que detectes en cada usuario. Este parece ser el mejor equilibrio de poder estadístico y la tasa de error de tipo I en un tamaño de muestra de tres con el estado hipotético seleccionado. La estadística inferencial para las pruebas de usabilidad se reduce a esta selección de un resultado crítico tan mínimo (1 en este caso) para decidir si rediseñas el producto o no. Al informar sobre tus decisiones, debes informar del resultado crítico y su tasa de error de Tipo I y el poder para que su público entienda la probabilidad de que pudiéramos estar equivocados en nuestras decisiones. ¿Y la significación estadística? A la porra la significación estadística. Si calculas la tasa de error de Tipo I y el poder, entonces no tienes necesidad de declarar la validez o no de la significación estadística. Incluso el tamaño de la muestra es irrelevante.

Justicia estadística

Fíjate que hay un compromiso entre la tasa de error tipo I y el poder estadístico. Rediseñar cuando dos de cada tres usuarios fallan significa una baja tasa de error de tipo I (0,028), pero con poco poder (0,500). Rediseñar cuando uno de cada tres usuarios fallan no significa un buen poder estadístico (0,875), pero tendrías que comprometer las tasas de error tipo I para conseguirlo (0,271). Eso parece justo. No puedes tenerlo todo.

¿Y si no quieres renunciar? Tal vez no puedes elegir entre aceptar un error de tipo I de 0,271 o el poder estadístico de 0,500. Digamos que simplemente no te gustan esas opciones. Significa demasiados errores, rediseñar cosas que no necesitan ser rediseñadas con demasiada frecuencia; o demasiadas cosas que necesitan ser rediseñadas no son rediseñadas. Tal vez los errores de tipo I o II son demasiado costosos para aceptar ese tipo de tasas. Hay algo que puedes hacer al respecto: aumenta el tamaño de la muestra. Echa un vistazo a una muestra de cinco, por ejemplo (ver también la tabla de datos http://www.zuschlogin.com/content/blogimages/67/BinomialTable.htm )

Específicamente, mira la consecución de dos de cada cinco: la tasa de tipo I para el 10% es 0,081. No está mal. No muy lejos de la norma de la significancia estadística para los científicos. El poder estadístico para el 50% es 0,813. Tampoco está mal. Francamente la mayoría de los científicos sería muy feliz con ese tipo de poder. Como dicta tu intuición, las muestras de mayor tamaño reducen la tasa de error. Una muestra mayor significa una confianza mayor en los resultados, y una menor probabilidad de que pienses de forma errónea en un sentido u otro. Sin embargo, no es como que haya un cierto umbral de muestra mágico que asegure que los resultados son fiables. Es todo una cuestión de grado. Una muestra más grande es como un microscopio más grande, que permite detectar de forma más fiable las diferencias más pequeñas en las cosas. Una muestra más grande significa pruebas de usabilidad más caras, por lo que sólo tienen sentido si lo que necesitas es ahorrar en los costes de los errores de tipo I y II. Hay justicia estadística en el mundo. ¿Quieres generar menos errores? Entonces es mejor que estés dispuesto a gastar más. Recoges lo que siembras.

(Para más información sobre cómo seleccionar un tamaño de muestra para una prueba de usabilidad, véase Lewis, JR, (2006) “Sample sizes for usability tests: Mostly math, not magic.” Interactions, 13 (6), p29-33. Fíjate sin embargo que Lewis sólo se refiere a lograr el poder estadístico suficiente, y realmente no analiza las tasas de error de tipo I. Por otra parte, en muchos proyectos, como cuando diseñas para una gran población de usuarios, eso es apropiado porque entonces merece la pena arreglar un detalle de diseño incluso si una fracción muy pequeña de tus usuarios tiene un problema; los errores de tipo I ya no significan un problema real y lo único que necesitas especificar es el estado hipotético B)

Si alguna vez te has estado preguntado por qué los test de usabilidad trabajan muestras de 3 a 5 usuarios, ahora puedes verlo desde un punto de vista estadístico, lo que no está tan mal. De hecho tienes muchas probabilidades de detectar serios detalles de diseño que afectarían a la mayoría de tus usuarios mientras no pierdes el tiempo en detalles que afectan a unos pocos usuarios. Lejos de ser una amenaza a las prácticas de usabilidad, la estadística inferencial las valida. Desde una perspectiva estrictamente racional y matemática de minimización de costes debido a (1) hacer rediseños innecesarios, (2) dejar que los defectos de diseño lleguen a la fase de producción y (3) realizar test de usabilidad, las muestras pequeñas son a menudo la solución óptima.

La limitación principal de una muestra pequeña es que genera una gran incertidumbre acerca de cómo de grande es un problema dado una vez que has decidido que tienes uno. Por ejemplo, podemos saber que es muy probable que afecte al menos al 10% de los usuarios, pero es bastante plausible que el valor real sea entre 10% y 80%. Para la mayoría de las situaciones usabilidad, tal imprecisión es aceptable. Si en cualquier caso vas a arreglar todos los problemas detectados, ¿a quién le importa cuáles son los peores?

Si todavía desconfías de las muestras pequeñas, olvida las matemáticas y míralo de esta manera: si un problema se presenta en una gran parte de tu población de usuarios, es muy probable que lo veas en una muestra pequeña; si el problema se presenta en una porción muy pequeña de tus usuarios, es muy poco probable que lo vea en una muestra pequeña. La muestra pequeña en pruebas de usabilidad, en otras palabras, son una red de malla grande, ideal para la captura de grandes problemas -que son los que al cliente le preocupan en primer lugar.

También hay justicia estadística en los propios errores, en el sentido de que si cometes un error, probablemente no será un error grave. En este ejemplo con poder estadístico de 0,813, tienes una posibilidad de 0,187 de que un defecto de diseño que afecte al 50% o más de tus usuarios. ¿Podría afectar a muchos más que el 50%? Claro que es posible, pero no probable. Mira la tabla para ver la probabilidad de decidir no corregir un defecto que afecte al 80% de los usuarios: 0,007. Lo más probable es que si cometes un error de tipo II, será para un problema cerca de la marca del 50%. Lo mismo sucede con los errores de tipo I. Si al final terminas arreglando un defecto que no merece la pena arreglar, es más probable que ayude al 9% de los usuarios que al 1%, lo que puede no ser rentable, pero no es una total pérdida de recursos de diseño, sobre todo si yo personalmente estoy dentro de ese 9%. El castigo es proporcional al crimen.

Resumen de criterios

Problema: usar estadística inferencial para tomar deciones racionales de rediseño basadas en tests de usabilidad con muestras pequeñas.

Posible solución:

Con tus stakeholders, elige los estados hipotéticos A y B.
- estado hipotético A de la población: un acuerdo sobre la tasa de fracaso de la población para la cual no merece la pena el rediseño.
- estado hipotético B de la población: un acuerdo sobre la tasa de fracaso de la población para la cual definitivamente merece la pena el rediseño.
Usando las tablas de este post, busca los valores p de los estados A y B para el tamaño de tu muestra.
Selecciona un resultado crítico que equilibre estos valores de p, dándote una baja probabilidad para el estado A y una alta probabilidad para el estado B.
- El valor de p para el estado hipotético A es tu probabilidad de error de Tipo I – el caso de que rediseñar algo definitivamente no merece la pena.
- El valor de p para el estado hipotético B es tu poder estadístico – el caso de que rediseñar algo definitivamente merece la pena.
Si no hay un resultado posible con combinaciones aceptables de p, entonces aumenta el tamaño de la muestra.
Si observas a los usuarios fallando en o por encima de tu resultado crítico elegido, deberías rediseñar el producto.
Utiliza el análisis cuantitativo para decidir cómo rediseñar el producto.

Eso es todo. Haz tus elecciones y apuesta por ellas.

El rincón del geek de las estadísticas

Todas las probabilidades en este puesto y en las tablas son cálculos binomiales de una cola. Uso cálculos de una cola porque en un test de usabilidad (a diferencia de la investigación científica de carácter teórico), en general no hay interés en los casos en que la tasa de fallo de la población es menor que el valor de la hipótesis nula, todo lo que importa es si tienes que rediseñar el producto o no. Además, con tamaños de muestra como estos, necesitas todo el poder estadístico que puedas obtener.

Los test de estadística binomiales no hacen suposiciones sobre la normalidad de la distribución de la muestra u otras cosas que hacen los test de parámetros, lo que los hace ideales para los tamaños de muestra pequeños de los test de usabilidad con pequeñas muestras. Su principal desventaja es que está limitada a eventos binarios (por ejemplo, éxito o fracaso). Si estás tratando con promedios o más de 2 categorías de rendimiento, otros test estadísticos son más apropiados, pero más complicados de usar correctamente.

Chinese version available!

2010-06-22T08:08:08Z

ni hao ma?

We just released a Chinese version of Planetaki. You can switch to Mandarin from the "preferences" link on the top right of your planet.

Check this video for more info.

Técnicas de etnografía efectiva para proyectos de bajo coste

2010-06-12T02:48:35Z

Eusebio me pidió que escribiera sobre la charla que Sabrina Mach y James Page dieron en el EuroIA del año pasado. Aquí van mis notas:

Si vas a hacer etnografía en tu empresa, date cuenta de que no es un proyecto corto, si lo quieres hacer bien. Hay que conocer la cultura de la empresa en la que te encuentras . Esto implica mucho tiempo, y en consecuencia mucho dinero antes de que se obtengan resultados. (1)
Presentaron la herramienta de testeo web remoto Webnographer que se caracteriza por su adaptación a metodologías ágiles (2) ya que se permite usar directamente los datos recogidos en el proceso de diseño.(3)
Otro tema que tocaron fue si había que diseñar para personas que se arriesgan y cambian su modo de hacer las cosas; o por el contrario había que diseñar para personas que no quieren cambiar de hábitos. Puedes seguir el hilo de este tema en Johny Holland(4)

Mis comentarios

En el fondo no contaron nada que no tuviéramos en mente, pero siempre es interesante encontrarse a gente que tiene los mismos problemas que tú y ver cómo lo hacen para convencer a sus clientes.

Esto se dijo también en la charla de la UPA. Pásate por acá para ver más sobre lo que se dijo
Próximamente habrá un post sobre metodologías ágiles y UX.
Según los padres de la criatura, yo no he probado esta herramienta y lo que mostraron en la presentación no difería mucho de otras herramientas de testeo remoto del mercado.
Sobre innovación también recomiendo leer las teorías de Everet Rogers

How accessibility issues affect Information Architecture (2nd. part)

2010-06-01T16:33:11Z

This is my contribution for the EuroIA 2009 conference. You can complement this text with the slides at the previous post. Hope you find it useful.

When designing complex systems, applications, websites, etc., accessibility issues should be considered before any single line on the paper, not only for governmental and corporate websites, but also for advertising products or intranets. However, accepting the user diversity implies a certain number of constrains and requirements that have to be taken into account when creating our prototypes. This will allow us to save time, money and gain sustainability in our projects.

First of all, we must understand people with disabilities requirements. Two great tools to understand these requirements and look up for solutions are the documents “Web Content Accessibility Guidelines (WCAG 2) 2.0” and “Accessible Rich Internet Applications (WAI-ARIA) 1.0”.

The previous version of WCAG, v 1.0 , was very strict and technology-focused, so many web creators simply rejected to create Rich Internet Applications if they had strong accessibility commitments. Consequently, many accessible websites were not very impressive. As a result accessibility was perceived as a limitation to create eye-catching websites; and advertising sites simply ignored accessibility features. The W3C members involved in the accessibility task force observed this situation, and have updated the WCAG to focus it on content and human capabilities rather than in restricting the technology to use; and started a working group to create a set of recommendations for creating accessible RIA.

Unfortunately, the W3C forgot to make WCAG 2 usable: The quick reference is equivalent to 51 printed pages; the summary is about 41; and imagine the rest of it.

So, my contribution to this conference is to explain the most relevant tricks to comply with accessibility that involves Information Architecture (IA) in the different steps of the process of creating a web site or application.

Let’s see some examples.

Imagine a nice data chart, like a bar graph or line chart, that summarizes the temperatures in Copenhagen. Blind people just will access to the label “figure 1. Temperatures in Copenhagen”, but this will not be information at all for them. Some extra effort needs to be done here by IA. How? There are different options, but the one I like most, as it creates really meaningful information is to add a description on what the chart says: a high-level summary of the data, trends and implications comparable to those available from the chart. Extra ball: provide the actual data in a table, so blind people could access to all the information, as well as some web bots.

On the “About the company” you want to include the shareholders meetings videos. Now blind people can hear what they say if their browser supports that type of video. Neverthelesss, deaf people can’t access to the information, they just watch people arguing, and probably there are not close-up shots to read their mouth. So the IA must include a solution in the prototype and in the planning. My best option is transcribing the video into a separate file, and then including it. Extra ball: apart from the transcription, synchronized subtitles would be really great.

But, what happens if we have a live broadcasting website? How can I make the people who are hearing impaired to watch real-time presentations? WCAG 2 provides several solutions, but all of them imply creating captions for live synchronized media. The good notice is that captions can be generated using a real-time text translation service.

Since our prototypes are (usually) only on black and white, colors are supposed to be a graphic designer issue. But think of a customer that wants to indicate that something is wrong or right through traffic lights, and he wants this information to be implemented in the prototype. Well, you must consider that color-blinded people may not be able to distinguish the red from the green one (there are many combinations of colour blindness, although red-green is the most typical). My option (if the traffic lights are mandatory) is not relying only on color. Add text to your wireframe and put a stick on it explaining why.

Quick links should be available for features or contents that some people might find annoying or disgusting. I am referring, for example, that music that the customer strives to play automatically when entering on the website. Blind people will blame on that music that becomes a noise on their way to listen to their voice-browser/screen reader. Just don’t do it, please.

One of the most difficult issues that information architects and web designers must face is the moment when the user increases the text size, because he has low-vision or uses a small screen. When this happens, if we have not taken preventative measures, boxes usually loss their proportions, horizontal bars appear, contents overlap, and the beauty and balance of the page fail. This is a delicate matter on the homepage. My solution is to add a second version of the page on the prototype with 200% bigger fonts. This way, graphic designers and front-end developers will be aware on how the page should behave when the user enlarges the page. Extra ball: Legibility also rises up when font is big enough; you avoid justified text and provide sufficient inter-line and inter-column spacing, so perhaps your user will not need to re-scale it.

As you can see, there are many different things that we, information architects, can do to create accessible applications or websites. Taking into account them help us to create a better design. The point is, as we are at the start of the chain, the fewer the errors we make, the lower complains our product will have by users with disabilities, by an accessibility auditor or by a techi using the last-hit in 4-G mobiles. Thus, less work will be need to do by information architects, graphic designers, front-end and back-end developers, and in a nutshell, the hole team to repair problems in the desgin found when users evaluations are done at the end of the process.

Archigram: arquitectura experimental en los 60

2011-07-10T15:48:05Z

“Cuando llueve en Oxford St, los edificios no son más importantes que la lluvia.”

Una piscina para Rod Stewart y un campo de juegos para niños en Milton Keynes. Esta es toda la obra ejecutada por Archigram, el grupo de arquitectos londinense que en los 60 recibieron el apodo de “los Beatles de la Arquitectura”, por su personalidad y cómo reflejaban en su obra el espíritu psicodélico, libre y optimista de aquellos años.

Archigram (1961-1974) eran seis jóvenes de muy diferentes perfiles: Warren Chalk, Peter Cook, Dennis Crompton, David Greene, Ron Herron y Michael Webb. En 2002, se definieron como “una familia disfuncional de hombres”. Peter Cook era el portavoz siempre optimista; Dennis Crompton se hizo cargo de que todas sus creaciones estuvieran disponibles para el futuro cuidando de los archivos y creando exposiciones; David Greene, poeta, crítico y pesimista; Mike Webb, el eremita, genio del diseño; Ron Herron era el positivo, manitas y Warren Chalk actuaba como el catalizador de las ideas del grupo.

El grupo arrancó en 1961 con un magazine precario y experimental llamado Archigram (Architecture + Telegram). Se entregaba en mano a los estudiantes de arquitectura por nueve peniques. En él daban rienda suelta a ideas, conceptos y proyectos utópicos. Su discurso se inspiraba en el pop, el hippismo, con las cúpulas geodésicas de Buckminster Fuller, las ferias ambulantes, los comics, el mecano, la carrera espacial o las películas de ciencia ficción. Los 9 números que publicaron mezclaban el comic y la arquitectura en un collage caótico y divertido que recuerdan las ilustraciones de los Beatles o de Monty Python. Archigram atacaba el conservadurismo de los arquitectos británicos de la época complacientes con su trabajo tras la posguerra. Para el establishment de la época, eran una panda de onanistas que no podrían construir un edificio si les dejaran. Su estilo naïve fue interpretado como una broma que no debía durar. Se equivocaron.

Reproducción de la oficina de Archigram en la exposición “Archigram: Experimental Architecture, 1961-74″, Valladolid 2010.

Querían provocar y con frases como “la comida empaquetada y congelada es más importante que Palladio”, lo lograban.

Archigram eran rebeldes y contradictorios. Mezclaban estabilidad con movilidad, tradición y modernidad. Para ellos, la arquitectura “moderna” de la época no dejaba de ser más de lo mismo: estructuras rígidas, estáticas e impersonales que sometían y alienaban a las personas.

Sus ideas arquitectónicas giraban en torno a una premisa: “las personas son arquitecturas andantes”. Por ello, la arquitectura debía potenciar la capacidad de trasladarse de las personas y adaptarse a sus necesidades cambiantes. Gran parte de sus obras, inviables en aquellos momentos, se inspiran en la carrera espacial: módulos habitables (Living Pod), trajes autosuficientes (Suitaloon), grandes infraestructuras móviles inspiradas en lanzaderas espaciales (Walking City) o ciudades portátiles (Instant City). Para que los usuarios pudieran instalarse y acceder a servicios básicos como electricidad o agua idearon infraestructuras invisibles a las que conectarse (Logplug y Rockplug).

The Walking City – Ron Herron

Living Pod – David Greene

Suitaloon – Michael Webb

Instant City – Ron Herron

Archigram, concebía la tecnología y su capacidad automatizadora como un medio para liberar a las personas de cargas tediosas. El robot asistente Electronic Tomato, cruzaba las funciones del iRoomba y R2D2, podía encargarse de las tareas del hogar o incluso gestionar una empresa.

Warren Chalk, David Greene

En 1963, fueron invitados por el Institute of Contemporary Arts de Londres a montar una exposición. “Living City” fue un manifiesto. “La ciudad como un organismo único”, más que una colección de edificios. Las personas se sirven de la arquitectura para decidir como vivir sus vidas, y no al revés. La arquitectura era un estado efímero, móvil que tomaba el “comportamiento e información eran material bruto con el que diseñar ciudades igual que el acero, cristal u hormigón”. Para ejecutar esta visión idearon sistemas basados en kits, módulos y conexiones que se inspiraban en la prefabricación militar y en la carrera espacial.

A finales de los 60, se unieron formalmente y fundaron Archigram Architects. El motivo era la ejecución de su primer proyecto real. Un gran auditorio subterráneo y multifuncional en la costa de Montecarlo invisible desde el exterior. En 1973, un cambio de gobierno en Mónaco anuló el presupuesto y el proyecto pasó a la historia. En 1974, cerraban la oficina y se dispersaban.

Muchas de sus obras quedaron en bocetos, pero esto no impidió que Archigram se considere uno de los grupos más inspiradores e influyentes de la arquitectura moderna. Rem Koolhaas describió Archigram como uno de los últimos “nuevos movimientos en urbanismo”. La iraquí Zaha Hadid reconoció inspirarse en sus tecnologías modulares.

Hoy se pueden palpar las visiones de Archigram en los móviles, los vehículos conectados, las arquitecturas responsivas, la disponibilidad creciente de servicios y el crecimiento del nomadismo. A pesar de esto, David Greene declaró que sus ideas no habían tenido efecto en la arquitectura británica, y ponía como antiejemplo el Canary Wharf de Londres. Mientras que el uso de las oficinas ha cambiado enormemente, con negocios dirigidos desde la calle o restaurantes por tipos con teléfonos móviles, la construcción de oficinas seguía siendo básicamente lo mismo. Se planteaban como objetos financieros o inversiones más que como construcciones.

¿Cómo sería el mundo Archigram?

Obras en las que se pueden ver directa o indirectamente las ideas de Archigram:

Kunsthaus Graz en Graz, Austria, diseñado por Peter Cook (ex-Archigram) y Colin Fournier.

Habitat 67, una megaestructura de viviendas construida a base de módulos de hormigón habitables en Montreal.

London Olympic Stadium, creado por Peter Cook e inspirado en Instant City.

Peckham Library.

Burning Man, un evento artístico en el que cada año se crea Black Rock City, una ciudad temporal en medio del Black Rock Desert, Nevada.

El Lloyds Building, creada por Richard Rogers.

El Centro Georges Pompidou de Renzo Piano y Richard Rogers.

El rock también se vió influido por las visiones de Archigram, concretamente, Mark Fisher, alumno de Peter Cook y creador de los escenarios que han acompañado en sus giras a U2, Pink Floyd, Genesis, Rolling Stones, Cirque du Soleil, Janet Jackson o Pink.

Enlaces sobre Archigram

Ideas utópicas, dibujos sobre papel, provocación al statu quo, mezcla de disciplinas, movilidad, nomadismo, libertad del individuo, caos creativo, tecnología como liberación y rock and roll.