arrow_back Volver a Proyectos

UX Research • Mobile App / 2020

trustNcook:
Cocina sin estrés.

Simplificando la alimentación saludable mediante investigación de usuarios y diseño centrado en humanos.

Rol

UX Researcher / UI

Fecha

Marzo 2020 (2 semanas)

Detalle

Medium arrow_outward

Herramientas

Sketch, InVision, Miro

trustNcook Presentation
01

Introducción

Contexto

trustNcook surge como proyecto individual del diseño de UX Research en Ironhack (Marzo 2020). El contexto era claro: el 78% de las personas repiten las mismas 5-7 recetas cada semana, no por falta de creatividad, sino por fatiga de decisión.

El mercado de apps de recetas estaba saturado con soluciones que enfocaban en "cómo cocinar" (instrucciones paso a paso, vídeos...), pero nadie resolvía el problema anterior: "¿qué cocino esta semana?". La planificación de comidas era el verdadero pain point no resuelto.

02

El Problema

El Reto

¿Cómo podemos eliminar la fricción en la planificación de comidas para que comer saludable sea más fácil que pedir a domicilio?

La investigación reveló una desconexión entre intención y acción:

78%

Repite las mismas recetas semanalmente

65%

Desperdicia comida por falta de planificación

82%

Quiere comer mejor pero no sabe cómo empezar

"Siempre acabo cocinando lo mismo o pidiendo a domicilio porque no quiero pensar qué hacer."
— Entrevista con usuario, 32 años
03

Metodología

Mi Proceso de Research

Este proyecto puso el foco en la investigación de usuarios real. Quería demostrar que un buen diseño no viene de suposiciones, sino de datos cualitativos y cuantitativos.

1. Entrevistas en Profundidad

Días 1-3

Entrevisté a 12 personas con diferentes perfiles: estudiantes, profesionales, padres/madres. Pregunté sobre su rutina de compra y cocina, no sobre "apps de recetas".

✅ Insight clave: El problema no era "no saber cocinar sano", sino tener que decidir qué cocinar cada día. Esta fatiga llevaba a repetir recetas o pedir comida.

2. Encuesta Cuantitativa

Días 3-5

Envié una encuesta a 50 personas para validar las hipótesis de las entrevistas y obtener datos cuantitativos sobre frecuencia de compra y desperdicio.

❌ Suposición errónea: Pensaba que el problema era "buscar recetas nuevas". Los datos mostraron que el 78% ni siquiera buscaba; cocinaban lo mismo por inercia.

3. Análisis Competitivo

Días 4-6

Analicé 8 apps del mercado. Todas enfocaban en el catálogo de recetas, pero ninguna resolvía la planificación automatizada.

4. User Personas & Wireframes

Días 7-10

Creé 2 personas basadas en datos reales. Wireframes low-fi enfocados en el flow: planificar semana → generar lista de compra.

✅ Decisión de diseño: El calendario visual semanal como pantalla principal. Los usuarios podían arrastrar y soltar recetas en días específicos.

5. Testing de Usabilidad

Días 11-14

Prototipo Hi-Fi en Sketch + InVision. Tests con 6 usuarios. Tasa de éxito del 100% en planificar una semana completa sin ayuda.

Demo del prototipo navegable

04

Resultado

La Solución

trustNcook automatiza la parte aburrida (planificar) para que el usuario disfrute la parte divertida (comer). Menos decisiones, más acción.

calendar_month

Planificador Semanal

Arrastra recetas a cada día. Visualiza tu menú completo de un vistazo.

shopping_cart

Lista Automática

Generada sola según recetas elegidas. Agrupa por categorías y sincroniza.

skillet

Modo "Lo que tengo"

Reduce desperdicio sugiriendo recetas con ingredientes que ya tienes en casa.

auto_awesome

Sugerencias Smart

Aprende de tus gustos y balancea proteínas/verduras automáticamente.

Investigación Completa

Descubre cómo los datos se transformaron en un producto digital centrado en las personas.

Leer en Medium arrow_outward
05

Impacto y Validación

Resultados

100%

Éxito en planificación

3.5 min

Tiempo medio vs 20 min

9.2

Net Promoter Score

Aprendizajes Clave

  • Research primero: Entender el problema evitó diseñar features innecesarios. El 80% se definió en investigación.
  • Datos > Opiniones: Validar con 50+ personas eliminó sesgos. Mi idea inicial del problema era errónea.
  • El problema oculto: Los usuarios no necesitaban más recetas, sino menos fricción para decidir.

Impacto Estimado

• Reducción de desperdicio de comida en un 40% (~80€/mes ahorrados).

• Aumento de variedad nutricional (de 7 a 20 recetas/mes).

• Reducción de pedidos a domicilio en un 60%.

¿Te gusta mi trabajo?

Descarga mi CV completo para ver más proyectos y mi experiencia detallada.