Prime Video | Optimización
¿Cuánto tiempo tardas en elegir lo que vas a ver en tu plataforma favorita?. Una vez elegido, ¿aciertas?.
Si sigues leyendo descubrirás, en este caso, qué le ocurría a Helena.
Nuestro reto era analizar una aplicación consolidada en el mercado para incorporar una nueva funcionalidad que los usuarios necesitasen y encontrasen valiosa.
Equipo : Eli Reyes y Alba Fernández.
Figma |Design Thinking
Tiempo: 10 días.
Prime Video, es un servicio de vídeos (películas y series) disponible en streaming, creado y gestionado por Amazon.com. Se lanzó en España en diciembre de 2016 con mucho menos ruido que otros como Netflix o HBO, pero se ha convertido en uno de los imprescindibles posicionándose en segundo lugar en suscripciones, detrás de Netflix.
Nuestro proceso, siempre iterativo, constó de diferentes pasos, desde planificar y realizar la investigación necesaria, sintetizar los hallazgos para darle sentido a todo lo que tenemos, hasta insertar la funcionalidad como solución al problema detectado y su diseño interactivo en Figma.
1. INVESTIGAR Y DESCUBRIR
Era el momento de ponernos manos a la obra, el primer paso fue realizar la investigación necesaria e imprescindible para comprender las necesidades no satisfechas de nuestros usuarios, con el objetivo de comprender para quién íbamos a diseñar.
En primer lugar, investigamos a nuestro cliente, Prime Video, obteniendo datos de otras encuestas, publicaciones, noticias, y concluyendo con el análisis de su soporte.
Continuamos con la competencia, benchmarking, analizando sus funconalidades y recopilando datos, reseñas de los usuarios de otras plataformas de streaming ( Google Play, Apple Store, blogs y foros) y poniéndolas en común con las de los usuarios de Prime Video.
Por último, a nuestros usuarios, en base a nuestras hipótesis y ante la necesidad de tener un conocimiento más profundo sobre ellos, lanzamos encuestas y en función de los resultados obtenidos entrevistamos a una muestra de 9 personas.
Touche! las encuestas confirmaron nuestras hipótesis y gracias a las entrevistas profundizamos en detalle, lo destacable era que todo giraba sobre un mismo punto: la organización personalizada del contenido y el acceso al gusto del usuario.
Otra decisión a tener en cuenta, nos centramos en la aplicación de Prime Video para iOs, ya que para el 70% de los entrevistados era su modo de acceso (compartiendo pantalla con su TV).
2. EL PROBLEMA.
Para dar sentido a nuestra investigación, nos apoyamos en un diagrama de afinidad, de donde obtuvimos los insight y puntos débiles hasta llegar a la definición del problema.
Resumimos los puntos débiles en :
- Contenido: los usuarios tardaban más tiempo en elegir lo que ven que el tiempo que dedicaban a verlo.
- Organización y filtros: falta de personalización, los usuarios necesitaban organizar y personalizar el contenido de su interés y así, no perder tiempo en localizarlo.
- No había opción de guardar recomendaciones o contenido de su gusto.
Por lo tanto, el problema era que el usuario cuando accedía a Prime Video se frustraba al no encontrar contenido de su interés, y el poco tiempo que tenía lo consumía buscando, por lo que necesitaba tener organizado y personalizado su contenido.
HELENA.
A continuación, os presento a Helena nuestra user persona, creada a raiz de los datos obtenidos durante nuestra investigación y como resultado del mapa de empatía. Nos ayudó a tomar decisiones a lo largo del proceso.
Sábado noche, palomitas en el microondas y tiempo para Helena, es el momento de ver una película/serie en su plataforma de streaming. Tras 15 minutos buscando, no recuerda la última recomendación que le hicieron, no sabe cuál elegir y se decide por lo primero que le llama la atención.
Pasan 10 minutos y decide pararla, otra noche más no ha hecho diana.
Ha perdido 30 minutos, palomitas frías y no ha logrado su objetivo “encontrar una peli/serie de su interés”.
Frustrante, ¿verdad?, ¿a quién no le ha pasado esto en algún momento?.
3. ¿CUÁL ES LA SOLUCIÓN?
Tras horas ideando, gracias a las herramientas “how might we” y “brainstorming”, llegamos a la solución que mejoraría la experiencia de Helena como usuaria y solucionaría el problema : #ParaTi (nueva funcionalidad).
Una vez definidos los wireframes lo-fi, comenzamos con el prototipo de alta fidelidad, manteniendo la estructura y características visuales de Prime Video.
Diseño de ese monento de Amazon Prime: La aplicación de Prime Video te permitía añadir un video(serie/película) a una lista, “Lista de seguimiento”, sin darte la opción de personalizarla ni organizarla, convirtiéndose en un “cajón desastre”.
En el punto en el que estabamos y con toda la información que teníamos lo vimos claro, sustituir la “lista de seguimiento” por la nueva funcionalidad llamada “#ParaTi”.
Así lo hicimos:
Inicio sesión>Mi Espacio > Perfil Helena > #ParaTi
Aquí Helena tiene dos opciones:
- “Mis listas”, puede crear istas personalizadas que las alimentará con contenido de su gusto.
2. “Mi comunidad”, le permite crear “grupos o comunidades” con sus conocidos (suscritos a prime video) y con los que compartirá contenido de su interés.
Tiene dos formas de alimentar esa comunidad:
- Incluir listas ya creadas o crear una lista nueva.
- Añadir contenido que elija de otras listas creadas o nuevo contenido a través del buscador de Prime Video.
3. Por último ,“Añadir”, pero en este caso desde un contenido en concreto.
Llegamos a la solución definitiva tras días de iteraciones, debido a que en nuestra primera propuesta las comunidades solo se podían alimentar con listas ya creadas, algo que suponía puntos de fricción para usuarios que necesitasen crear una lista nueva dentro de una comunidad. Decidimos ir más allá, dádole la vuelta al proyecto 24 horas antes de la fecha de entrega.
Propuesta de valor.
Tras los cambios realizados y como conclusión, la nueva funcionalidad permitió a Helena:
- Descubrir contenido nuevo de su interés gracias a las comunidades y saber dónde lo tiene.
- Crear listas personalizadas con el contenido que quiera y compartirlas con sus amigos.
- Solucionar el “cajón desastre”, mejorando la organización y a su vez reduciendo el tiempo de búsqueda.
4. MÁS ALLÁ
Aunque este proyecto concluyó con un prototipo sólido, se puede seguir mejorando y por ello, en función de los datos obtenidos durante nuestro proceso y su priorización, los próximos pasos a seguir serían:
- Valoraciones: que el usuario pueda valorar el contenido que acaba de ver y consultar la valoración media de otros usuarios, así, mejorar el algoritmo de recomendaciones.
- “Próximamente”: informar al usuario de los próximos estrenos, sus fechas, trailers etc. y tener la opción de activar una alerta de aviso.
5. CIERRE
Una vez más, como en retos anteriores, ha sido gratificante y enriquecedor enfrentarme a una nueva situación (añadir una nueva funcionalidad).
En definitiva, en retos así aprendes a trabajar en equipo y a enfrentarte a obstáculos que finalmente superas orgullosamente, como en nuestro caso, al darle la vuelta a la solución e ir más allá 24 h antes de la entrega.
Para finalizar, destaco como aprendizaje y recomendación: antes de empezar a esbozar es necesario dejar cerrado los flujos de usuario. Te puedes llevar sorpresas si comienzas con el prototipo Hi-Fi sin tener todos los pasos bien atados, necesitando pantallas imprescindibles para avanzar que ni te habías planteado. ¡Ah! y sin las pruebas de usabilidad, test con usuarios y la iteración no hay solución.
Gracias por leerme, ¡hasta la próxima!.
