2022–2023 · Moda · UX Research · Retención
ASOS
Responsable de toda la investigación UX en un proyecto de retención de usuarios. El hallazgo central: los usuarios no se iban por el precio, sino por el sizing y la fricción de devoluciones.
Rol
UX Researcher
Cliente
ASOS
Año
2022–2023
Sector
Moda · E-commerce
Mi rol: UX Research
Fui el responsable de toda la investigación del proyecto. No era un rol de apoyo: era lo que informaba las decisiones de diseño y redefinió el propio brief. El equipo venía con una hipótesis: los usuarios abandonaban ASOS porque había alternativas más baratas. Mi trabajo era verificarla o tumbarla.
El contexto de ASOS es específico: plataforma de moda online con millones de usuarios, catálogo de miles de productos de cientos de marcas diferentes, con tallas que no son consistentes entre ellas. El usuario que compra una talla M en una marca, no sabe si en otra marca es M, S o L.
La investigación cambió el brief. Entramos a resolver retención por precio. Salimos con un problema de tallas y devoluciones.
El problema real
La hipótesis del cliente era que los usuarios abandonaban ASOS por el precio. Los datos la tumbaron. La encuesta con usuarios situaba "devolución y envíos" como la mejora más urgente: el 28% la mencionaba, al mismo nivel que la búsqueda de productos. El precio no aparecía como causa de abandono.
Hallazgo 1
El riesgo no era el precio: era equivocarse de talla y cargar con las consecuencias. Elegir sin certeza, esperar el envío, gestionar una devolución lenta. El coste emocional y logístico era lo que frenaba la compra, no el importe en la pantalla.
Hallazgo 2
Los usuarios con más devoluciones eran los más leales, siempre que el proceso fuera fácil. Devolver no era señal de mala experiencia: era parte del comportamiento normal de compra de moda online. El problema era que devolver era difícil, no que devolvieran.
El análisis del negocio lo confirmaba: el 30% de las compras terminaban en devolución. El coste no era solo logístico. Las entrevistas añadían lo que los datos no decían: "compro menos por problemas con las devoluciones".
De los datos al diseño
Con los datos sobre la mesa, las prioridades eran claras. El 59% de los usuarios quería poder probar antes de comprar. El 52% quería guardar sus medidas para no recalcular la talla cada vez. Los tests de usuario añadieron un tercer foco: la información de tallas no era accesible desde la ficha de producto.
Calculadora de tallas y probador virtual
Dos herramientas en la ficha de producto. La calculadora guarda tus medidas y aprende de tus compras. El probador virtual con AR permite ver la prenda antes del envío. Juntas eliminan la principal razón por la que los usuarios dudaban antes de añadir al carrito.
Reseñas con información de talla
Las valoraciones incluían la talla del comprador: "Marta Fabios, Talla M, Gris". "Alguien de mi talla compró esto y le quedó bien" resolvía la incertidumbre mejor que cualquier tabla de medidas genérica. Las valoraciones de alguien con tu talla valían más que cualquier guía oficial.
Simplificación del flujo de devolución
El 28% de los usuarios señalaba devolución y envíos como la mejora más urgente. El proceso tenía demasiados pasos: cada uno añadía coste emocional y reducía la probabilidad de volver a comprar. La propuesta fue reducción agresiva de pasos y confirmación inmediata.
Lo que aprendí
En proyectos de retención, la hipótesis inicial casi siempre es incorrecta. Los equipos tienden a buscar causas externas (precio, competencia) porque son más fáciles de identificar y más cómodas de aceptar. Las causas internas (fricción de producto, incertidumbre de talla) requieren mirar más de cerca.
Lo que hace útil a un UX Researcher en este contexto no es saber hacer entrevistas: es saber qué preguntar y tener criterio para interpretar lo que se escucha. La diferencia entre "los usuarios se van porque es caro" y "los usuarios se van porque el riesgo de equivocarse de talla es demasiado alto" es la diferencia entre un brief que conduce a una campaña de descuentos y uno que conduce a un rediseño del flujo de compra.
La investigación no confirmó la hipótesis del cliente: la reemplazó. Eso es lo que tiene que hacer.