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Monitorización de fricción · SUS

Haciendo la satisfacción
medible en todos los recorridos

Introdujimos una capa ligera de satisfacción en el sitio web comercial de ING para capturar el sentimiento del usuario después de interacciones clave — identificando fricción y priorizando mejoras.

10PPreguntas de encuesta
4Segmentos medidos
ActivoCiclo continuo
Rol
Senior Product Designer
Empresa
ING España
Enfoque
Medición · Investigación · Reporting
Leer el caso de estudio

ING España tenía analítica. Tenía tests A/B. Tenía revisiones heurísticas. Lo que no tenía era una forma de responder a la pregunta más básica del producto: ¿los usuarios encuentran esto fácil de usar?

Cuando algo parecía roto, la conversación daba vueltas en círculos. Marketing decía una cosa. Producto decía otra. Ingeniería tenía datos, pero los datos solo mostraban qué había pasado — no cómo se había sentido. Las decisiones las tomaba quien argumentaba más fuerte.

Qué necesitábamos

Un número único que cualquier persona del equipo pudiera entender — comparable entre journeys, repetible a lo largo del tiempo y con referencia en la industria. No otra opinión. Una puntuación.

Por qué SUS y no otra cosa

SUS

✓ Chosen

System Usability Scale

10 preguntas. Una puntuación. 90 segundos. Validado en miles de productos, así que tu 72 significa algo real comparado con la media del sector de 68.

Perfect for comparing multiple journeys over time — exactly what we needed.

NPS

✗ Not chosen

Net Promoter Score

Mide "¿nos recomendarías?" — genial para lealtad de marca, inútil para detectar una tabla de comparación de fondos rota. Te dice que algo va mal, nunca dónde.

Demasiado amplio. Necesitábamos insights a nivel de página, no sentimiento relacional.

CSAT

✗ Not chosen

Customer Satisfaction

Una pregunta, hiper-específica de un momento concreto. Rápida, pero las puntuaciones no son comparables entre distintos journeys o periodos. No puedes construir un dashboard con esto.

Demasiado estrecho. Sin forma de comparar ni seguir tendencias.

Qué significan los números

Media del sector 68
< 51Awful
51–67Poor
68–74OK
74–85Good
85–90Excellent
> 90Best

Usar una herramienta ya integrada en el stack de ING fue una decisión deliberada — cero sobrecarga de ingeniería significaba que podía empezar a medir en semanas, no en trimestres. La lógica del trigger era la decisión más importante: la encuesta solo se lanza tras un compromiso genuino. Medir a alguien que rebotó en tres segundos habría producido ruido, no señal.

Usamos una herramienta de encuestas ya integrada en el stack de ING, sin necesidad de trabajo nuevo de ingeniería. La encuesta se lanza después de que el usuario ha interactuado de verdad — no en cuanto aterriza en la página. Esa distinción importa: estábamos midiendo a personas que habían intentado usar el producto, no visitantes accidentales.

01
All funds
list
02
Fund
comparison
03
More
info
04
Fund
detail page
05
Survey
fires ↑
La encuesta solo se lanza cuando sabemos que el usuario ha intentado usar la página de verdad — no solo echarle un vistazo. Tres señales nos dicen que está genuinamente comprometido:

Tiempo en página

Se lanza tras un tiempo mínimo de permanencia — filtra los rebotes y las visitas accidentales.

Interacción con la tabla

Se activa cuando el usuario interactúa con la tabla de comparación de fondos — una señal de intención clara.

Uso de la calculadora

Se lanza cuando un usuario usa la calculadora de ahorro o inversión — está evaluando, no navegando.

Un número único es solo un punto de partida. La pregunta útil siempre es: ¿qué usuarios, en qué journey, en qué dispositivo? Ahí es donde una puntuación se convierte en una decisión. Sin segmentación, sabes que algo va mal — simplemente no puedes actuar sobre ello.

Registré cuatro segmentos alineados con las prioridades comerciales de ING. Las diferencias entre ellos era donde vivían los insights reales.

Segmento 01 — Tipo de cliente

Clientes actuales vs. no clientes

Hallazgo: Los clientes actuales valoraron la experiencia más positivamente — ya sabían navegar ING. Los no clientes tenían que aprenderlo desde cero, y la fricción era visible en las puntuaciones.

Segmento 02 — Historial de contacto ↑

Usuarios post-soporte vs. usuarios estándar

Señal clave: Los usuarios que habían contactado recientemente con soporte valoraron la usabilidad más bajo — incluso en journeys sin relación con su consulta. Esto se convirtió en un indicador adelantado: una caída en este segmento predecía fricción antes de que apareciera en los datos de conversión.

Segmento 03 — Canal

Web comercial vs. app móvil

Hallazgo: Los usuarios de la app valoraron mejor la finalización de tareas pero peor el descubrimiento. Los usuarios web encontraron más fácil navegar pero más difícil completar tareas. Puntos de fricción distintos, soluciones distintas.

Segmento 04 — Dispositivo ↑

Escritorio vs. móvil · iOS vs. Android

Disparador del sprint: Las tablas de comparación de fondos puntuaron significativamente peor en móvil que en escritorio. Esto no era visible en los datos de conversión — los usuarios completaban el recorrido a pesar de la fricción. SUS detectó lo que la analítica no veía.

Una puntuación que solo miras una vez es solo un número. El valor llega cuando se ejecuta automáticamente tras cada lanzamiento — para saber si lo que entregaste realmente ayudó.

01

Launch

Despliega la encuesta en el punto de disparo correcto. Configura las reglas de muestreo una vez y se ejecuta sola.

02

Collect

Las respuestas llegan continuamente en todos los journeys monitorizados. Controla el volumen y las tasas de finalización semanalmente.

03

Segment

Desglosa los resultados por tipo de usuario, dispositivo, canal e historial de contacto. Ahí es donde se esconde la historia real.

04

Prioritise

Prioriza por: mayor caída respecto al benchmark × mayor volumen de usuarios × menor coste de solución. Se acabaron los debates por intuición.

05

Fix

Entrega mejoras específicas vinculadas directamente a las señales de fricción — no a suposiciones ni preferencias de stakeholders.

06

Measure again

El ciclo se reinicia. Las nuevas puntuaciones muestran si la solución funcionó — o si reveló un problema diferente debajo.

La primera vez que miramos el dashboard, la conversación en la sala cambió. En lugar de "el journey de inversión se siente un poco torpe", fue "el journey de inversión puntúa 61 — es Poor, y es nuestro journey con peor puntuación por 10 puntos." Esa frase sola cambió cómo se planificó el siguiente sprint.

Puntuaciones base — todos los journeys

Objetivo del sprint

61

Poor

Investment
Mobile

68

OK

Fund detail
page

72

OK

All funds
Desktop

74

Good ↑

Investment
Post-sprint

61 → 74
Tabla móvil · Un sprint específico Poor → Good · +13 puntos

El problema invisible

Los usuarios sufrían — y los datos de conversión no tenían ni idea

Los usuarios móviles puntuaron las tablas de comparación de fondos como Poor. Pero seguían completando el recorrido — solo que les costaba mucho llegar hasta allí. Las métricas de conversión no mostraban nada inusual. SUS detectó lo que la analítica no vio: la gente estaba sufriendo en silencio.

El indicador adelantado

Los usuarios post-soporte predecían la próxima oleada de fricción

Los usuarios que habían contactado recientemente con soporte valoraron la usabilidad más bajo — en todos los journeys, no solo en el que habían llamado. Esto se convirtió en el sistema de alerta temprana del equipo: una caída en las puntuaciones post-soporte precedía de forma fiable un aumento de contactos 2-3 semanas después.

La tabla móvil de fondos: de Poor a Good en un sprint

Antes

58

Poor

Demasiado densa. Los controles de filtro eran pequeños. El scroll horizontal no era visible. Los usuarios tenían que esforzarse mucho solo para comparar dos fondos en el teléfono.

→

Después del sprint

74

Good

Columnas colapsadas por defecto. Mostrados los 3 criterios de comparación principales. Añadida affordance de scroll visible. Medido de nuevo 6 semanas tras el lanzamiento.

La mejora solo ocurrió porque SUS hizo visible el problema. Los datos de conversión no habían caído — los usuarios completaban el recorrido a pesar de la fricción. Sin la puntuación, esto habría permanecido invisible hasta que algo se rompiera.

Qué cambió para el equipo

Las opiniones se convirtieron en puntuaciones

"El producto se siente difícil de usar" dejó de ser un argumento. Se convirtió en un 61 con desglose por segmento — y todo el mundo podía verlo.

La medición entró en el flujo de trabajo

Tras cada lanzamiento significativo, el ciclo se ejecutaba automáticamente. Los equipos dejaron de preguntar "¿les gustó a los usuarios?" y empezaron a seguir la respuesta como un número en vivo.

Producto, desarrollo y marketing alineados

Una puntuación compartida dio a todos el mismo punto de partida. Los debates de priorización que antes tardaban días empezaron a tardar minutos.

La fricción móvil se hizo visible

La segmentación por dispositivo detectó problemas que los datos de conversión no podían ver — y dio a los equipos de sprint un objetivo claro y justificable que resolver.