Caso cliente empresa del área financiera 

Desafío del proyecto 

Al desarrollar proyectos innovadores dentro de una empresa, es común partir de una "buena idea" que termina siendo una gran inversión sin retorno. Para despejar las dudas sobre el valor real de esa idea antes de lanzarse a desarrollarla, existen los prototipos, pero su implementación suele generar diversas inquietudes dentro de la compañía: "es que si lo hacemos de baja calidad, empañará la marca", "creo que se necesitará mucho equipo para validarlo" o "no sé si la carga del equipo nos permite construirlo rápido". 

Objeciones que escuchamos continuamente, pero para las que hoy buscamos inspirarte y ayudarte a entender cómo "navegarlas", con el siguiente caso de una consultoría que realizamos en la industria financiera, en la que, mediante prototipos, logramos descubrir cuáles eran las mejoras en la atención que los clientes realmente valoraban y necesitaban de la compañía.

Hagamos una app 

Este cliente llegó con la idea de crear una app que permitiera mejorar el vínculo actual con sus clientes, pero al momento en que se les pregunta: ¿para qué específicamente sería la app?, ¿qué significa mejorar el vínculo con tus clientes?, ¿qué es lo que no está bien hoy y necesita mejora? ¿Quiénes son y cómo son esos clientes? ¿Qué funcionalidades te imaginas para la aplicación? El mandante quedó sin una respuesta clara, por lo que les propusimos partir de esa definición. Entender claramente qué quieres lograr y cuáles son los puntos de fricción u oportunidades es el primer paso para diseñar una buena solución y reducir los esfuerzos y recursos necesarios para elaborar un prototipo que te la valide.

El primer mes: entender antes de proponer 

Antes de diseñar cualquier solución, dedicamos el primer mes a una sola cosa: entender. Entrevistas internas para identificar los dolores que el equipo ya veía en el negocio y en sus clientes, investigación de experiencias en la industria y levantamiento de “user personas” y del viaje del cliente para identificar dónde estaban las fricciones reales. Con eso sobre la mesa, recién pudimos definir qué atributos tendría que tener una solución para que valiera la pena y, más importante, qué queríamos validar en el mercado. 

¿Y la marca? ¿Y el equipo? 

Acá es donde suelen surgir objeciones. En este caso, veníamos pensando en una propuesta digital (“la app”). Nuestra respuesta fue: ¿Qué les parece crear una marca blanca temporal? Podemos crearla en un día con alguien del equipo con conocimientos en branding.  

El dominio costó menos que un almuerzo. Construimos maquetas de funcionalidad en Figma en dos días; teníamos una landing en Wix con su dashboard lista en otro par de días. Montamos un formulario y una pauta de entrevistas. Para llevar tráfico a la página, creamos un perfil de Instagram con algunas publicaciones sencillas usando las maquetas. Buscamos un par de influencers para ayudarnos a difundir rápido y lanzamos una campaña de bajo costo en Meta para empezar a mostrar nuestro nuevo producto. 

El criterio detrás de esas decisiones fue: alta resolución gráfica, esfuerzo para que el mensaje y la oferta se entendieran con claridad, y buscar llegar rápido a mostrarlos a usuarios reales, pero sin construir nada funcional. Solo necesitábamos que nuestras hipótesis/creencias sobre cuáles eran los problemas de los clientes fueran validadas o invalidadas y comenzar a entender si las soluciones que proponíamos les agregaban valor. Lo que queríamos medir no era si podíamos construir el producto, sino si había interés real en él y quién lo tenía.  

En total, dos perfiles trabajando durante una semana. Al cabo de ese tiempo, ya estábamos recopilando datos. 

Lo que aprendió el algoritmo (y nosotros con él) 

En el primer mes de campaña, más de 86.000 personas interactuaron con la propuesta. Un 2% se convirtió, lo que nos dejó con 450 usuarios potenciales que declararon interés y nos dieron información sobre lo que valoraban específicamente. 

El aprendizaje no vino solo de las respuestas del formulario al final del flujo que diseñamos. El algoritmo de Meta, en su proceso de optimización, fue encontrando por sí solo el perfil de las personas interesadas en la oferta. Eso nos dio datos sobre quién era realmente el cliente de este producto, algo que antes solo podíamos suponer. La misma landing nos entregaba datos de comportamiento: dónde hacían clic, cuánto tiempo permanecían navegando y en qué les interesaba profundizar. 

Complementamos el ejercicio entrevistando a algunos usuarios: entendimos que no querían más control sobre sus productos de la empresa (nuestra primera hipótesis), ni automatizar tareas, sino una menor carga mental al decidir. Valoraban atributos que apuntaban a la proactividad del servicio, a conocer la información a tiempo, a simplificarles la comprensión y a evitarles tener que revisar y evaluar constantemente. Orden, claridad y proactividad, no una app sofisticada con muchas funcionalidades y automatizaciones. 

Del prototipo a la decisión 

Con esos datos sobre la mesa construimos el caso de negocios real. Y ahí apareció la primera sorpresa para el cliente: el costo de desarrollar la app que originalmente imaginaban estaba fuera de su presupuesto, con un retorno proyectado para más de cinco años. No era lo que esperaban. 

La segunda sorpresa fue más interesante: varias de las funcionalidades más valoradas por los usuarios no requerían una app nueva. Requerían mejoras acotadas en productos y comunicaciones que ya existían, incorporar los atributos que los clientes pedían a lo que la empresa ya ofrecía, a una fracción del costo y del tiempo. 

Eso fue lo que hicieron. 

El resultado no fue una app. Fue algo mejor. 

No existen prototipos solo para confirmar que tu idea es buena. Existe para mostrarte cuánto realmente necesitas cambiar y, a veces, la respuesta es menos de lo que creías. 

En este caso, tres meses de trabajo y una inversión acotada le permitieron a la empresa pasar de "tenemos una buena idea" a una dirección de crecimiento: "sabemos exactamente qué quieren nuestros clientes, quiénes son, cuánto costaría servirlos bien y cuál es la forma más eficiente de hacerlo." Con eso tomaron una decisión informada: no el gran proyecto, sino mejoras concretas que ya están implementadas y funcionando. 

A veces la innovación más valiosa no es lo que construyes desde cero. Es lo que descubres que puedes mejorar en lo que ya tienes.