Caso de estudio · Workshop práctico CASA UX

Diseñar la decisión de compra

Cómo rediseñamos el flujo armado de carrito de Amazon para priorizar la información crítica y acompañar la decisión de compra con confianza.

62 %

de abandono de carrito en el PRD ficcional que dio origen al desafío.

41 %

de regresiones desde el carrito a la ficha de producto.

5 semanas

de workshop para investigar, rediseñar, prototipar y testear la propuesta.

El carrito mostraba síntomas de desconfianza

Este proyecto surgió en el Workshop de práctica profesional de CASA UX, un espacio de formación y mentorías que llevan adelante Ludmila Disa y Lucre Gandolfo. Trabajé junto a Bárbara Montes, UX/UI Designer, y Melany Moglia, UX Researcher, sobre un caso de estudio ficcional de Amazon.

El punto de partida fue un PRD que describía un problema de negocio y de experiencia: crecían los abandonos de carrito y cada vez más personas volvían desde el carrito a la ficha de producto antes de finalizar la compra. Esa regresión sugería que el flujo no estaba resolviendo una necesidad crítica en el momento más sensible de la decisión.

  • 62 % de las personas armaban un carrito y no compraban.
  • 41 % regresaban desde el carrito a la página de producto.
  • 9 % había aumentado la tasa de abandono en la etapa final del recorrido.

Como equipo, decidimos trabajar sobre la experiencia mobile y revisar de punta a punta tres pantallas: ficha de producto, pantalla de agregado al carrito y carrito. El objetivo era entender qué necesita el usuario para decidir si compra y proponer mejoras que reduzcan la fricción.

Traducir el problema en preguntas de investigación accionables

Antes de pensar soluciones, trabajamos el problem framing: desarmar supuestos, detectar sesgos y convertir el problema en preguntas concretas de diseño e investigación. La tarea consistía en identificar qué señales necesitaban los usuarios para validar su compra con seguridad y cómo reorganizar el flujo para bajar la carga cognitiva sin distraer del objetivo principal.

A partir de la revisión inicial formulamos una hipótesis central: el flujo actual no brindaba la información crítica en el momento oportuno y eso generaba inseguridad, dudas y falta de confianza para avanzar al checkout.

Esa hipótesis se tradujo en un objetivo de investigación muy concreto: entender qué información, validaciones y señales necesitan las personas durante el armado y la revisión del carrito para decidir completar o abandonar la compra.

  • ¿Por qué las personas volvían a la ficha de producto después de agregar un ítem?
  • ¿Qué información consideraban indispensable para tomar la decisión final?
  • ¿La fricción provenía de la falta de información, de su jerarquía o del momento en que aparecía?

El problema quedó formulado así: el carrito no prioriza la información crítica que las personas necesitan para validar su compra con confianza.

Análisis heurístico, research y rediseño del flujo completo

El trabajo avanzó en capas: primero analizamos el flujo actual con foco en las heurísticas de Nielsen, leyes de UX, jerarquía de la información y lenguaje; después hicimos desk research, benchmark y sumamos evidencia con una encuesta a usuarios reales; por último, rediseñamos las pantallas y validamos la propuesta en un prototipo funcional.

1. Diagnóstico del flujo actual

La revisión heurística mostró que el problema era una combinación de densidad visual, señales ambiguas, decisiones mal jerarquizadas y falta de contexto en momentos críticos del recorrido.

  • En la ficha de producto, el título tenía poca jerarquía, había exceso de texto sobre descuentos, pagos y envíos, y los CTA “Agregar al carrito” y “Comprar ahora” competían con un peso visual muy similar.
  • En la pantalla de agregado al carrito, no aparecían datos básicos como título, cantidad o precio del producto; además, el cross-sell de garantía introducía conceptos nuevos en un momento crítico y hacía perder de vista la acción principal, que era avanzar hacia la compra.
  • En el carrito, el contenido no priorizaba la validación final: había demasiado texto para comunicar beneficios simples y el CTA “Fechar pedido” podía interpretarse como pago inmediato en lugar de avance hacia el checkout.

Vimos problemas con la heurística 4 (Consistencia y estándares), cuando el flujo cambiaba la terminología entre pantallas para hablar de garantía o protección; con la heurística 8 (Diseño estético y minimalista), por la sobrecarga de texto y la dificultad para aislar la información importante; y con la heurística 1 (Visibilidad del estado del sistema), cuando la persona no veía con claridad qué había agregado, cuánto costaba o cuál era el siguiente paso.

También nos apoyamos la ley de Miller, para reducir la carga mental agrupando información relacionada por bloques; el principio de affordance, para revisar qué elementos realmente se percibían como acciones; y la relación entre jerarquía visual, proximidad y reconocimiento antes que recuerdo para hacer más evidente lo que la persona necesitaba confirmar antes de comprar.

2. Desk research y benchmark del mercado

Antes de proponer mejoras, hicimos desk research y benchmark para entender cómo resolvían este mismo momento del journey otros marketplaces. Analizamos especialmente los flujos mobile de Mercado Libre, eBay, SHEIN, Walmart y TikTok Shop.

Ese relevamiento nos ayudó a comparar patrones de agregado al carrito, revisión de compra, jerarquización de precios y descuentos, tratamiento de envíos, presencia de reviews, cross-sell y claridad de los CTA. El objetivo era entender qué convenciones ya estaban instaladas en el mercado y dónde había oportunidades para reducir fricción.

3. Investigación con usuarios para validar el problema

Para ganar insights del producto vivo, hicimos una encuesta con usuarios reales de Amazon. Los datos reforzaron algo clave: las dudas no estaban tanto en el deseo de compra como en la necesidad de validar información antes de avanzar.

  • El 100 % de las personas encuestadas había abandonado alguna vez un carrito.
  • El 70 % señaló los plazos de entrega como información clave para decidir.
  • El 50 % destacó el valor del envío como dato crítico para completar la compra.
El resultado de una de las preguntas clave de la encuesta, sobre la información más relevante para las personas al revisar el carrito.

Con la encuesta, aparecieron hallazgos muy claros: las personas necesitaban validar costos y tiempos de entrega, volvían a la ficha de producto para reconfirmar variantes y detalles, la densidad visual dificultaba identificar lo importante, el cross-sell competía con la tarea principal y las reviews funcionaban como una señal de confianza incluso dentro del contexto del carrito.

4. Estructura narrativa del flujo

Además de la arquitectura de información, trabajamos la estructura narrativa de la experiencia: qué necesita ver el usuario, cuándo, en qué orden y con qué prioridad para avanzar con confianza.

Detectamos que el carrito actual funcionaba sobre todo como una instancia transaccional, cuando en realidad las personas todavía estaban decidiendo. Por eso redefinimos el enfoque: el carrito debía acompañar la validación, la comparación y la construcción de confianza antes del checkout.

  • ¿Es el producto correcto? Variante, fotos, detalles y calificación.
  • ¿Cuánto voy a pagar realmente? Precio final, envío, impuestos y descuentos.
  • ¿Cuándo llega? Fecha, velocidad y disponibilidad.
  • ¿Puedo confiar? Reputación, devolución, claridad y consistencia.
  • ¿Estoy listo para cerrar la compra? CTA claro, resumen y siguiente paso evidente.

Esta lógica conceptual ordenó toda la propuesta: transformar una experiencia cargada y transaccional en una experiencia de validación clara, confiable y orientada a la toma de decisión.

5. Rediseño de las tres pantallas

Con esa evidencia, rediseñamos la arquitectura y jerarquía de la información del flujo completo. Cada pantalla debía responder la pregunta que la persona usuaria se estaba haciendo en ese momento, sin forzarla a volver atrás.

  • Ficha de producto: reordenamos la información para priorizar foto, precio, título, calificación, descuentos, envío gratis, variantes y fecha de entrega. Las reviews pasaron a ocupar un lugar más visible porque aparecieron como insumo de confianza en la encuesta.
  • Pantalla de agregado: hicimos visible qué producto se había sumado, cuántas unidades y el CTA para seguir; además, trasladamos promociones y descuentos a un momento más pertinente del flujo.
  • Carrito: reorganizamos el contenido para destacar el título de la pantalla, la información clave de cada producto, las ofertas relacionadas y un resumen del pedido con subtotales más legibles.

También trabajamos un mejor uso del white space para destacar lo más importante según el análisis de jerarquía de la información, una semántica del color más clara y el tamaño y peso tipográficos para guiar la lectura. Por ejemplo, el envío gratis pasó a señalarse con un verde claro pero destacado, mientras que el porcentaje de descuento tomó un destaque rojo para transmitir urgencia y apoyar la conversión sin competir con la información central del producto.

En nuestra propuesta quedaron mejor resueltas varias heurísticas: la visibilidad del sistema al mostrar qué se agregó y cómo seguir; la consistencia al unificar copy y criterios entre pantallas; la relación entre el sistema y el mundo real al hacer más reconocibles señales como descuentos y beneficios; y la flexibilidad y eficiencia de uso al permitir revisar detalles sin salir del carrito.

6. Dos features nuevas para bajar regresiones y sumar valor

Además del rediseño de base, propusimos dos funcionalidades específicas para resolver comportamientos observados en el flujo y mencionados en el PRD.

  • Modal con detalle de producto dentro del carrito: permite revisar características sin volver a la ficha completa, lo cual reduce potencialmente las regresiones a esa página.
  • Diálogo al eliminar un producto: redactado para que título, cuerpo y CTA trabajaran juntos, ofreciendo control y una opción de guardar el producto para más tarde.

En ambas features también aplicamos criterios heurísticos y principios de UX: control y libertad del usuario, visibilidad del estado del sistema y mejor affordance para que la interfaz expresara con más claridad qué iba a ocurrir después de cada acción.

7. Prototipo funcional y test de usabilidad

Llevamos la propuesta a un prototipo funcional en Figma y la testeamos para entender si realmente facilitaba la validación de compra y aumentaba la confianza para seguir al checkout.

Las hipótesis a validar fueron:

  • El nuevo carrito permite validar la compra con mayor claridad y menor carga cognitiva.
  • Los usuarios comprenden mejor costos, descuentos y condiciones de envío.
  • El acceso rápido a información relevante reduce la necesidad de volver a la ficha de producto.
  • La sugerencia de guardar productos antes de eliminarlos aporta valor sin generar fricción.

Una experiencia más consistente y aprendizajes concretos

Como se trató de un workshop, el resultado no fue una implementación en producción sino un prototipo testeado que permitió validar parte de la propuesta y, al mismo tiempo, detectar nuevas oportunidades de mejora.

El principal avance fue haber convertido el desafío propuesto por Producto en el PRD en un sistema de decisiones de diseño respaldado por evidencia: la regresión a la ficha no era un capricho del usuario, sino un síntoma de información insuficiente o mal jerarquizada en el carrito.

Lo que funcionó

Las personas entendieron mejor qué estaban comprando, identificaron con más facilidad señales como envío gratis y valoraron poder revisar detalles del producto sin salir del carrito.

Lo que quedó para iterar

Persistieron dudas sobre el resumen de precios, hubo componentes con affordance débil como “guardar para más tarde” y aparecieron microinteracciones que todavía podían simplificarse.

En el test aparecieron aprendizajes muy útiles para la siguiente iteración:

  • El cambio de imagen al modificar el color necesitaba mejor feedback visual.
  • El resumen de precios seguía generando confusión sobre descuentos y envío.
  • El acceso a detalles del producto desde el carrito fue bien recibido.
  • La acción “guardar” no siempre se interpretó como clicable.
  • El modal de eliminación podría resolverse mejor con una alternativa inline menos pesada.

El aprendizaje más transformador fue que cuando una persona vuelve atrás en un flujo de compra, muchas veces no está dudando de comprar, sino tratando de recuperar información que el sistema no le dio a tiempo.