Case Study | Rediseño App EMT Madrid

Primera parte: Investigación y Síntesis

Alejandro Bleda
Oct 27, 2018 · 6 min read

Este Case Study forma parte de un proyecto para el Bootcamp UX/UI realizado en Neoland para la Empresa Municipal de Transportes de Madrid.

Introducción

La Empresa Municipal de Tranportes ha realizado un estudio donde se refleja que cada año hay menos clientes que usan este medio de transporte y los usuarios están cada vez más descontentos.

Contamos de inicio con un briefing cuyo objetivo principal es mejorar la experiencia de los usuarios con diversidad funcional que utilizan este medio de transporte público.

Modelo del “Doble Diamante” | Design Council 2014

Para afrontar este proyecto utilizaremos la metodología del doble diamante. Este modelo se nutre de los procesos de divergir y converger que Design Thinking nos propone. Se crean una serie de ideas posibles (pensamiento divergente) antes de clarificarlas y limitarlas a la “mejor” idea (pensamiento convergente). Dicho proceso puede representarse mediante una forma de diamante, un diamante para definir el problema y otra para crear la solución. El vértice en el que convergen definimos el problema. Sin ambos vértices unidos nunca llegaremos a una solución correcta para el usuario.

Cronogramas y Deadlines

Para la realización de este proyecto contamos con dos semanas. Desde un primer momento el equipo nos dimos cuenta que debido a la problemática y a nuestro público objetivo necesitábamos una capa de investigación más profunda para su correcta consecución y organizamos los distintos procesos para darle más peso que a la fase de diseño.

Cronograma Proyecto EMT | Monday.com

Descubriendo el problema

Antes de ponernos a investigar sin un fin concreto, elaboramos las Research Questions. Una serie de preguntas que convergen en una matriz sobre nuestro cliente (EMT Madrid), nuestros usuarios y la competencia en torno a las cuales centraremos nuestra investigación

Research Questions

Una vez focalizada la investigación realizamos un Research Design Plan donde planteamos las técnicas cuantitativas y cualitativas que vamos a utilizar.

Benchmarking y Netnografía

Empezamos con un Desk Research donde investigamos las distintas “soluciones” que se encuentran en el mercado pensadas para personas con diversidad funcional, dentro y fuera del sector. A su vez, peinamos las redes para saber que opinan los propios usuarios sobre la movilidad y accesibilidad del transporte público de superficie. Las conclusiones más relevantes fueron estas:

  • Todas las compañías de transporte público tienen las mismas soluciones para personas con movilidad reducida en sus flotas.
  • Existen diversas aplicaciones en el mercado que ayudan a las personas con diversidad funcional en su día a día.
  • Los vehículos VTC y Taxis son competidores directos de la EMT al cubrir mayor cantidad de rutas.
  • Los usuarios identifican el tráfico como uno de los mayores problemas que tiene el transporte público de superficie.
  • Muchas de las soluciones de accesibilidad incorporadas no están operativas cuando se necesitan.

Nos vamos de Safari

Posteriormente decidimos observar a los usuarios de la EMT de la Línea Circular por ser la que mayor superficie de Madrid cubre. Experimentamos y vimos in situ la problemática de los usuarios para conseguir información objetiva sobre el uso del servicio. Entre otros “hallazgos” podemos destacar que la mayoría de las soluciones dadas a las personas de movilidad reducida quedaban bloqueadas por el resto de usuarios y que la información de la ruta no siempre es accesible.

Entrevistas y cuestionarios

Paralelamente consensuamos las preguntas tanto de las entrevistas y cuestionarios, qué información nos interesa recoger de cada uno de ellos y a qué público dirigirse. Lanzamos a través de Google Forms un cuestionario de 10 preguntas donde nos centramos más en los hábitos de uso de la EMT del público en general. Tuvimos cerca de 60 respuestas y estos son los datos más relevantes que nos arrojaron:

Encuestas | Google Forms
  • El 54,4% de los encuestados utilizan el autobús como medio de transporte todos los días.
  • El 50% de los encuestados utilizan la propia aplicación de la EMT para informarse de los trayectos y paradas, el 24,1% en la misma parada y el resto utilizaban otras aplicaciones como Google Maps y City Mapper para conseguir dicha información.
  • El 50,9% de los encuestados utilizan el servicio para Ocio frente al 42% que lo utiliza para ir a clase o al trabajo.

Para las entrevistas personales nos centramos más en los aspectos referentes a personas con diversidad funcional y movilidad reducida. Elaboramos un guión para cubrir todos los aspectos que nos interesan conocer de la problemática de este colectivo a la hora de planificar/realizar sus trayectos.
Realizamos entrevistas de guerrilla donde apenas pudimos conseguir información relevante debido a lo intrusivo de esta técnica (los entrevistados son reticentes a brindar su atención y el tiempo por entrevista en general es insuficiente). A su vez, las entrevistas personales organizadas con antelación con colectivos de diversidad funcional fueron las más fructíferas debido a la propia implicación de los entrevistados en la problemática. Estos fueron alguno de los findings que encontramos de boca de nuestros usuarios:

  • “Que me cambien una parada es un problema para mí”
  • “Utilizo distintas apps para ayudarme en el día a día”
  • “Me fío más de la información de la gente que de la EMT”
  • “La culpa de todo la tiene el tráfico”
  • “Nunca se qué clase de autobús voy a coger”

Con estos findings creamos 3 User Persona para que todo el equipo tuviera la misma perspectiva de nuestro usuario tipo. En este caso nos centramos en Laura, una mujer con ceguera total, 48 años y que utiliza todos los días el autobús para trabajar.

User Persona

Una vez construido nuestro arquetipo de usuario pasamos a realizar un Mapa de empatía y un Customer Journey que nos ayudó a todo el equipo a entender la problemática y sus “posibles soluciones”.

Mapa de empatía
Customer Journey

Definiendo el problema

De aquellos findings, estos insights

La creación de un panel POV (Point Of View) nos ayudó a visualizar a los usuarios, su problema y la causa de este problema. A su vez, también nos ayudó a sintetizar los insights y crear un posterior discurso lógico a la hora de idear una solución a la cuestión planteada.

POV

Con toda la síntesis realizada en la fase de investigación, es decir, User Persona, mapas de empatía etc… pudimos analizar en conjunto toda la información recopilada y rescatar los insights con las necesidades reales de nuestros usuarios.

1. Necesidad de una herramienta que unifique distintas apps.
2. Necesidad de autosuficiencia de las PMR.
3. Necesidad de inclusión frente a los sistemas diferenciales.
4. Necesidad de información del estado del tráfico y del tipo de bus.

Por último, generamos diferentes preguntas bajo la estructura HMW? y los miembros del equipo votamos según las posibilidades de las preguntas planteadas cruzadas con los objetivos del brief. Finalmente pudimos formular una declaración concisa del reto:

Crear una herramienta que unifique las necesidades de una persona con diversidad funcional para viajar en transporte público.

Alejandro Bleda

Written by

UX/UI Designer in Madrid. Find more of my work at www.alejandrobleda.com. It's a long way to the top if you wanna rock and roll.

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