Sayit, AI-powered therapy for a happier, healthier you
La terapia digital basada en la Inteligencia Artificial y respaldada por expertos destacados de la salud mental
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Desafío
El reto consistía en aprovechar el potencial de Chat GPT u otras tecnologías emergentes con el fin de desarrollar un producto o servicio innovador a través de la metodología Lean cuya premisa es falla rápido y barato, falla investigando. En esta ocasión la fase de investigación pasó a un discreto segundo plano dando prioridad a lanzar un PMV (producto mínimo viable) al mercado en un corto espacio de tiempo con objeto de testar su grado de éxito.
Investigación e Ideación
Tras un light research para entender con claridad todo lo que las tecnologías punteras pueden ofrecer y cómo podríamos utilizarlas para crear un producto o servicio con potencial en el mercado, nos centramos en la ideación para dar con una solución que aportara y mejorara la vida de nuestros usuarios con la ayuda de la inteligencia artificial.
Gracias a un ágil brainstorming, las ideas no tardaron en caer sobre la mesa. Para priorizar la idea ganadora usamos una clásica matriz doble de Eisenhower con variables de conocido/desconocido y alto riesgo/bajo riesgo buscando filtrar la idea menos ofertada en el mercado, es decir, más desconocida y de mayor riesgo.
La idea ganadora despuntó por ser la más innovadora buscando explorar el potencial de las tecnologías de vanguardia en el ámbito terapéutico, lo que se materializó en una plataforma de terapia basada en inteligencia artificial por suscripción y accesible a través de dispositivos de asistencia virtual a la que bautizamos como Sayit.
Declaración de supuestos e hipótesis
La metodología Lean enfatiza un proceso de trabajo rápido y eficiente para alcanzar los objetivos del negocio en el menor tiempo posible por lo que descartamos requisitos y creamos una declaración del problema basada en supuestos que ayudarán a generar las hipótesis.
Los supuestos son creencias o expectativas basadas en lo que sabemos acerca de los usuarios, conllevan riesgos y pueden estar equivocadas pero son fundamentales para crear nuestro punto de partida.
Creamos supuestos basándonos en dos categorías:
- Suposiciones de negocio
- Suposiciones del usuario
Una vez enunciados los supuestos, volvimos a recurrir a una matriz de priorización para filtrar de nuevo los más innovadores y desconocidos, identificando así los problemas que podrían suponer trabas para el desarrollo del proyecto.
Priorizamos nuestra lista en tres supuestos, el siguiente paso fue transformar cada declaración de supuesto en una declaración de hipótesis agregando el mecanismo de validación.
Las hipótesis son una excelente manera de establecer lo que crees saber sobre tus usuarios y lo que necesitan. El objetivo es intentar validarlas, de manera que sepamos cuales pueden ser los puntos fuertes y débiles de nuestra idea y proyecto.
- Hipótesis #1 Creemos que nuestros clientes potenciales necesitan acceso a terapia bajo demanda a precios asequibles, y nuestro producto/servicio satisfará esta necesidad, especialmente para aquellas personas que no pueden costear terapia tradicional o que evitan acudir a un psicólogo debido a razones como la vergüenza, la culpa, o simplemente pereza.
- Hipótesis #2 Creemos que por esas razones nuestros clientes iniciales son (o serán) jóvenes y señores mayores porque son los que afrontan más precariedad o estigma ante la terapia tradicional, o están en situación de vulnerabilidad por cuestiones como la soledad o el bullying y acoso.
- Hipótesis #3 Creemos que el factor de poder realizar terapia donde y cuando quieran puede resultar muy atractivo, no sólo a nuestros clientes iniciales, sino a cualquier persona interesada en mejorar su salud mental.
Dibujando protopersonas
En el proceso de desarrollo de un producto, comprender a los usuarios y sus necesidades es fundamental para crear una solución efectiva.
La metodología Lean ofrece un enfoque ágil y orientado a la eficiencia, pero a diferencia de otras metodologías, como el Design Thinking, no se centra directamente en el conocimiento profundo del usuario desde el principio. En su lugar, utiliza las llamadas protopersonas, que son modelos iniciales de usuarios y que evolucionarán con el tiempo hacia los usuarios finales del producto.
A partir de la declaración de supuestos, construimos dos protopersonas definiendo quién creemos utilizará inicialmente Sayit y por qué.
Lean Canvas
El Lean Canvas fue la herramienta clave para consolidar y visualizar de manera clara todos los aspectos del modelo de negocio, incluyendo ideas, funcionalidades, problemas y soluciones.
Al concentrar lo más relevante de cada etapa, pude trazar un plan concreto para desarrollar un MVP y validar mis ideas e hipótesis mediante objetivos claros.
Construyendo el MVP
Para validar la viabilidad de nuestro producto y servicio, optamos por lanzar rápidamente un MVP en forma de landing page con las funcionalidades esenciales e interacciones básicas. De esta manera, pudimos medir su éxito en el mercado en muy pocos días y acelerar el proceso de desarrollo.
Mediante las historias de usuario pudimos comprender las necesidades y expectativas de nuestro target. Estas historias nos ayudaron a identificar las funcionalidades esenciales para el PMV de Sayit y con el método MoSCoW fuimos priorizando nuestro backlog.
Para visualizar y estructurar las secciones y funcionalidades de Sayit.pro, creamos un mapa de sitio detallado. Además, utilizamos wireframes en baja fidelidad para esbozar la interface de usuario y las interacciones. Estas herramientas nos permitieron iterar rápidamente y obtener una visión clara de cómo se organizarían y funcionarían las diferentes secciones de la landing page.
Nuestra landing page se estructura en las siguientes secciones bien diferenciadas:
- Hero, introducimos la idea y el servicio con un resumen claro y directo de la principal misión y características de Sayit.
- ¿Cómo funciona?: Enumeramos los principales e innovadores beneficios de la plataforma.
- Partners: socios que respaldan sayit.
- Testimonios, reseñas y casos de éxito: Usuarios que ya lo han probado resaltan el poder de esta terapia alternativa, y repasan cómo la utilizan y cómo ha logrado mejorar su vida.
- Asesorados por los mejores profesionales, en esta sección recalcamos el respaldo profesional garantizando un enfoque veraz y adecuado.
- Elige tu plan, explicación de los tres planes con los que contamos, y la oferta de lanzamiento.
- Descarga nuestra App, recalcamos el valor añadido que ofrece nuestra app a los usuarios.
- Formulario de contacto: En esta fase nuestro objetivo es la captación de leads y evaluar el grado de interés de nuestro público. Gracias al formulario podremos medir esto, y a su vez escuchar las inquietudes, preguntas o dudas de nuestros posibles compradores.
- Footer, utilizamos este emplazamiento para comunicar y asegurar nuestro compromiso en cuanto a la privacidad. Además, aclaramos en qué casos no es aconsejable usar Sayit como situaciones de crisis o emergencia y facilitamos el teléfono 112 para quien lo necesite.
Puedes acceder a nuestra plataforma ya activa en www.sayit.pro
KPI’s y métricas
Pero first things first, antes de lanzar nuestra landing page establecimos nuestros objetivos y KPI’s para posteriormente medir los resultados y, en definitiva, el éxito de nuestro concepto. Un KPI es un valor medible que demuestra la efectividad de una acción encaminada a lograr un objetivo específico.
Fijamos tres objetivos:
- Evaluación de interés de los usuarios por Sayit
- Captación de leads
- Intención de uso y contratación de Sayit
Conformamos la siguiente tabla para validar los resultados y el cumplimiento de nuestros KPI’s
Analizando los resultados
Utilizamos dos herramientas para valorar nuestras métricas: Hotjar y Google Analytics.
Hotjar
Gracias a los mapas de calor y las grabaciones pudimos analizar el comportamiento de nuestros usuarios en la landing, y comprobar que la profundidad de desplazamiento o scroll era alta pero por 4% no llegamos al KPI fijado.
El mapa de calor de taps reveló que el mayor número de toques está en los CTA’s de Lista de espera y Quiero probarlo, demostrando el grado de interés de los usuarios por probar Sayit.
Si analizamos los resultados desktop vs. mobile podemos decir que aquellos que nos visitaron a través de su móvil llegaron en mayor número al formulario y, partiendo del número de toques del CTA Enviar, fueron más también los que dejaron su correo electrónico para obtener información.
Google Analytics
En el tiempo analizado, 2 semanas, pudimos recopilar que:
- Hemos obtenido un total de 223 visitas.
- Nuestro porcentaje de rebote ha sido particularmente bueno: 0% de nuestros usuarios se han ido de la landing sin realizar acción, es decir, todo usuario que nos visitó interactuó con la página ya sea a través de clicks o scrolls.
- Nuestro público mobile es considerablemente superior al que accede por desktop lo que entendemos como buena señal debido a la naturaleza geek de nuestra idea.
- Gracias a que creamos diferentes eventos pudimos averiguar que el número de eventos Click en el CTA Quiero probarlo ha sido del 7%, en cambio en el caso de Plan Avanzado bajó a 3%.
- El tiempo medio que dedica un usuario en nuestra landing ha sido de 1 minuto, 5 segundos.
A través del formulario de contacto pudimos reclutar a 45 leads.
Conclusiones
¿Está el mundo preparado para la terapia por Inteligencia Artificial? Francamente no lo sé pero sí he podido comprobar el grado de interés y curiosidad que despierta y, sobre todo, el debate que levanta y de eso precisamente trataba este proyecto.
Gracias al falla rápido, falla barato, Sayit pudo llegar en sólo dos semanas a los usuarios, generando una retroalimentación valiosa con la que podríamos seguir iterando funcionalidades hasta llegar a un producto listo para salir al mercado.
En lo personal sí creo que las nuevas tecnologías, bien encauzadas, puede aportar mucho al campo de la salud mental.
Gracias por llegar hasta aquí.
