# data[].attributes.body
Carrasco Alarcón Jorge Gonzalo

Cortez Requena Maria del Carmen

Flores Puruguay Gustavo Alonso

Seminario Sandumbi Maria José

Talledo More Samuel Eduardo

# data[].attributes.body
El MVP de FoodFlex busca validar una hipótesis clara: si la aplicación logra ayudar a las personas a alimentarse mejor con un mínimo esfuerzo, entonces estas la utilizarán de manera constante y estarán dispuestas a recomendarla. Para comprobarlo, se evalúan tres aspectos fundamentales.

En primer lugar, se analiza la frecuencia de uso diario (DAU), lo que permite identificar si los usuarios están integrando efectivamente la aplicación en su rutina cotidiana. En segundo lugar, se observa cuántos usuarios completan su menú semanal. Una alta proporción de cumplimiento sugiere que la funcionalidad principal de la aplicación resulta útil y relevante. Finalmente, se toma en cuenta la retroalimentación directa de los usuarios a través de entrevistas y encuestas abiertas. Estos testimonios permiten comprender mejor sus experiencias, identificar posibles frustraciones y recoger sugerencias de mejora que no siempre son evidentes en los datos cuantitativos.

En conjunto, estos indicadores permiten evaluar si la propuesta de valor de FoodFlex está siendo validada por los usuarios y si el producto está en camino de resolver una necesidad real del mercado.

# data[].attributes.body
Segmento A: Jóvenes de 25 a 35 años, con poco tiempo para cocinar. Perfectos para validar si la app realmente les ahorra esfuerzo.

Segmento B: Padres y madres entre 30 y 45 años, que se preocupan por la comida en casa. Ideal para probar si la app ayuda en la organización familiar.

Beneficios y Riesgos por Segmento

Segmento A: Jóvenes que son rápidos con la tecnología, prueban cosas nuevas pero si no les ayuda desde el día 1, la abandonan.

Segmento B: Padres que se interesan más por lo nutritivo y planificado aunque si no es fácil de usar, se frustran o simplemente la dejan.

¿Qué más se podría hacer?

Quizá añadir un grupo extra de usuarios que ya usan apps similares. Así sabríamos si FoodFlex realmente es mejor opción frente a lo que ya conocen.

# data[].attributes.body
Segmento A – Jóvenes ocupados

El 80% genera sus menús completos. Parece que valoran lo simple y práctico.

El 65% la usa todos los días. Buena señal de que está entrando en sus hábitos.

Conclusión: Aquí parece que el problema que resuelve la app sí es real. Solo habría que mejorar cómo mantener ese interés en el tiempo.

Segmento B - Padres de Familia

Solo 55% arma su menú completo, y menos aún descarga la lista.

El 22% ha pedido ayuda por el chat. Algo no les está quedando claro.

Conclusión: Probablemente la app no está hablando su mismo idioma o tiene pasos confusos. Urge mejorar la experiencia para este perfil.

# data[].attributes.body
🎯Variables:

Variable Independiente:
Notificación push diaria:
"¿Listo para hacer tus compras? Descarga tu lista personalizada con un clic."

Variable Dependiente:
Tasa de descarga de la lista de compras (% usuarios que descargan al menos una vez).

✅ Criterio de Éxito:

✔ Incremento mínimo de 15% en la tasa de descargas en Grupo B frente a Grupo A.
✔ Si el Segmento B (padres) supera 50% de descargas, se valida positivamente.

💡 Justificación:

La función "descargar lista de compras" es clave, pero su uso es bajo, especialmente en padres de familia (35%). Las notificaciones pueden actuar como recordatorio para integrar la app en su rutina diaria.

🌟 Notas finales:

Este test A/B permitirá decidir si esta funcionalidad debe mejorarse o promoverse antes de escalar marketing.

# data[].attributes.body
-Rediseñar la experiencia de uso, especialmente para los padres. Guiarlos mejor desde que entran y hacer la app más intuitiva.

-Adaptar los menús y mensajes para cada tipo de usuario. Por ejemplo, ofrecer un modo rápido para los jóvenes, y uno familiar para los padres.

-Hablar con los que dejaron de usarla. Preguntar directamente “¿por qué no te funcionó?”. Es la forma más honesta de mejorar.