En grupo vimos que los usuarios encuentran suficiente valor en la app FoodFlex como para integrarla en su rutina alimentaria durante al menos dos semanas y recomendarla a otros.

Métricas cuantitativas:

- Usuarios activos diarios (DAU): mide la frecuencia de uso y el nivel de compromiso diario.

- Tasa de generación de menú completo: refleja si los usuarios están utilizando una funcionalidad clave de la app.

Métrica cualitativa:

- Respuestas en entrevistas y encuestas abiertas: revelan percepciones sobre utilidad, facilidad de uso y satisfacción general.

Ventajas:

- Representan dos públicos objetivo con necesidades reales del producto (ahorro de tiempo vs. alimentación saludable).

- Permiten observar diferencias en comportamiento y percepción.

Riesgos:

- Ambos segmentos pueden tener brechas tecnológicas o limitaciones para experimentar nuevas apps.

- El sesgo geográfico (solo Lima y Piura) podría limitar generalización.

Propuesta de ajuste:

Incluir un Segmento C (estudiantes universitarios entre 20 y 25 años), que también cocinan por necesidad, manejan tecnología con soltura y podrían ayudar a validar la interfaz y usabilidad de forma más dinámica.

Datos:

• DAU: 65%

• 80% generan menús completos

• 50% descargan listas

Interpretación teórica:

-Encaje problema-solución (Lean Startup / Product-Market Fit):
Alto uso y compromiso indican que el producto resuelve eficazmente su necesidad de practicidad. La app entrega valor de forma clara y funcional.

-Adopción tecnológica:
La alta generación de menús y descarga de listas muestran una alta percepción de utilidad y facilidad de uso.

-Comportamiento del consumidor(Kotler):
El estímulo (app) provoca una respuesta positiva, lo que sugiere una actitud favorable hacia la solución digital.

Segmento B: Padres/madres

Datos:

• DAU: 40%

• 55% generan menús

• 22 mensajes de soporte

Interpretación teórica:

-Desajuste problema-solución:
Aunque el problema (alimentación organizada) es real, la solución actual no se adapta bien al contexto de este segmento (menos tiempo, más carga mental).

-Usabilidad:
El número alto de mensajes de soporte sugiere que la app no es suficientemente intuitiva o requiere un rediseño centrado en sus capacidades y entorno.

-Modelo TAM (Technology Acceptance Model):
Probablemente hay baja percepción de facilidad de uso, lo que limita la adopción aunque la utilidad sea reconocida.

Realizar 8-10 entrevistas cualitativas para entender las causas del descontento reflejado en el NPS negativo. Enfocarse en fricciones y mejoras deseadas.

Rediseño de experiencia de usuario (prioridad media):

Revisar y mejorar el onboarding y la interfaz de

funcionalidades clave (como descarga de listas, personalización de menú).

Pivot pequeño (prioridad media-baja):

Antes de escalar, considerar una iteración del MVP para un

segmento más receptivo (p. ej., centrarse en jóvenes profesionales por su mayor adopción inicial).

Aumentar la tasa de descarga de la lista de compras.

Tipo de experimento:

A/B Test

Variable independiente:

Forma de visualización del botón "Descargar Lista" (versión A: diseño actual, versión

B: botón más grande, visible y con ícono de carrito).

Variable dependiente:

Porcentaje de usuarios que descargan la lista.

Criterio de éxito:

Un aumento del +20 % en la tasa de descarga respecto al grupo de control.