Renfe
Diseñamos y ejecutamos un test de usabilidad en la web de Renfe con cinco usuarios para conocer el proceso de adquisición de abonos. El estudio reveló fricciones en buscador, arquitectura de información y flujo de compra, sirviendo de base para recomendaciones de mejora.
Analizar y observar como es la experiencia de los usuarios frecuentes y no frecuentes durante el proceso de adquirir alguna de las distintas tipologías de abonos que son ofrecidas en la página web de“Renfe”.
Objetivos
User Persona
Viajero Frecuente
Edad:
Entre 25 y 38 años
Ubicación:
España
Frecuencia de viaje:
Mínimo 1 vez al mes
Conocimiento actual:
Saben que existen abonos, en algunos casos quizás ya hacen uso de ellos.
Podrían no conocer todas las opciones
Viajero No Frecuente
Edad:
Entre 25 y 38 años
Ubicación:
España
Frecuencia de viaje:
Mínimo 2 veces al año, o aún no ha viajado en tren pero lo está considerando.
Conocimiento actual:
No posee conocimientos sobre qué son los abonos, sus usos y las variantes que existen.
Analizamos el sitio web de Renfe y las diferentes rutas que un usuario puede seguir para conseguir información sobre los abonos, compararlos, y comprarlos.
A partir de este análisis, diseñamos una entrevista estructurada con 17 preguntas clave, y preparamos tres tareas específicas para ejecutar durante las pruebas, enfocadas en medir la facilidad de uso, el tiempo de ejecución y la comprensión general del proceso.
Plan de Entrevista
Tareas a Evaluar
Le pedimos a los usuarios que navegaran por la web de Renfe y localizaran la información disponible sobre los distintos tipos de abonos que existen, mientras nos explicaban sus hallazgos.
Encontrar información sobre abonos
Con la información recabada en la Tarea 1, pedimos al usuario que analizara los distintos tipos de abonos y escogiera el que le pareciese más adecuado para
viajar entre Madrid y Barcelona.
Reservar un bono
AVE (Larga distancia)
Finalmente pedimos al usuario que reservara un abono de Media Distancia para viajar entre las estaciones de Santiago de Compostela y Ourense.
Reservar un bono
Media Distancia
Entrevistamos a 4 usuarios, hombres y mujeres de entre 26 y 36 años.
Dos de ellos eran viajeros frecuentes que usan Renfe varias veces al mes, mientras que los otros dos eran usuarios ocasionales con poca familiaridad con la plataforma.
Muestra
La entrevista se realizó de manera presencial, utilizando una sala de reuniones como laboratorio de testeo, y un ordenador para las pruebas.
El equipo estuvo conformado por una entrevistadora y un notetaker, quien al final de la entrevista realizó las preguntas necesarias
Formato y Equipo
Resultados y KPI’s
Tasa de éxito
Ningún usuario encontró todas las tipologías de abonos
Éxito parcial: 100%
Promedio de errores
Promedio ~3 errores por persona.
Tiempo promedio
MG=(120⋅160⋅120⋅130)1/4
131.8 segundos = 2 min. 11.8 seg.
100%
Éxito Parcial
Éxito Total
Éxito Parcial
Fracasos
50%
Éxito Total
Fracasos
Éxito Parcial
Éxito Total
Tasa de éxito
Éxito total: 50%
Éxito parcial: 25%
Promedio de errores
Promedio ~6.25 errores por persona.
Tiempo promedio
MG=(180⋅180⋅100⋅150)1/4
149.16 s = 2 min. con 29.2 seg.
50%
Éxito Parcial
Fracasos
Éxito Parcial
Éxito Total
Tasa de éxito
Ningún usuario completó la tarea
Éxito parcial: 50%
Fracasos: 50%
Promedio de errores
Promedio ~8.5 errores por persona.
Tiempo promedio
MG=(180⋅140⋅300⋅130)1/4
181.77 s = 3 min. con 1.77 seg.
Evaluación de Gravedad e Incidencia
Todos los usuarios han mencionado que no hay una sección clara y centralizada donde encontrar la información sobre abonos
Sección de Abonos
La barra de búsqueda no ayudan a filtrar rápido; muestra noticias e información desactualizada en lugar de los términos que se buscan.
Barra de búsqueda
Todos los usuarios han realizado varios clics muertos, refrescado la página, e incluso experimentaron imposibilidad de escoger el destino.
Proceso de compra
Propuesta de Mejoras
Integrar un “Portal de Abonos” donde se explique en una sola sección los diferentes tipos de abonos y sus usos.
Proveer comparativas claras (tabla o diseño visual) y nombrar claramente los distintos abonos.
Information Architecture
Optimizar la barra de búsqueda, eliminar las “noticias” y contenido desactualizado de los resultados de búsqueda.
Incluir un autocompletado que sugiera enlaces y términos claros (Abono AVE, Abono Avant, Tarjeta Plus, etc.).
Filtros y búsqueda
Simplificar la interacción; no forzar al usuario a seleccionar algo que no existe. (Escoger tipo de asiento si solo existe uno).
Señales claras de error (si no hay abono aplicable a ese trayecto, hacerlo saber al usuario desde el principio).
Interacción (IxD)
