CASO DE ESTUDIO
App de finanzas personales
Rediseño del flujo de pagos y ahorro para reducir el abandono en el onboarding y aumentar la confianza en el uso diario de la app.
Rol
Lead UX/UI
Año
2025
Duración
4 meses
Plataforma
iOS · Android
El reto
4 de cada 10 usuarios abandonaban el registro antes de completar la verificación de identidad, y quienes lograban entrar rara vez volvían a usar la función de ahorro automático. El equipo necesitaba entender por qué el flujo generaba fricción y rediseñarlo sin perder los controles de seguridad exigidos por el negocio.
Mi rol
Lideré el proceso de diseño de punta a punta: investigación con usuarios, arquitectura de información, wireframes, UI final y prototipo de alta fidelidad. Trabajé junto a un product manager y dos desarrolladores, validando cada iteración con el equipo de negocio y cumplimiento.
Proceso
Investigación
Analicé datos de abandono junto al equipo de producto y entrevisté a 8 usuarios que dejaron el registro a medias, identificando dónde y por qué se frustraban.
Definición
Mapeé el flujo completo end-to-end y prioricé 3 puntos de fricción críticos: verificación temprana, formularios largos y falta de feedback de progreso.
Diseño
Prototipé alternativas en Figma, probé dos versiones del flujo con 5 usuarios cada una y ajusté la jerarquía visual según los resultados.
Validación
Presenté el prototipo final a stakeholders de negocio y cumplimiento, ajusté los textos legales requeridos y acompañé el hand-off a desarrollo.
La solución
Dividí el registro en pasos cortos con progreso visible, adelanté la verificación biométrica al momento en que el usuario ya está motivado, y rediseñé el resumen de ahorro con proyecciones simples en vez de tablas de datos crudos.
Investigación de usuariosUser flowsWireframesUI DesignPrototipo interactivoDesign System
Resultados
-42%
Abandono en el registro
+28%
Activación de ahorro automático
4.6/5
Satisfacción post-lanzamiento
Aprendizajes
Aprendí a negociar entre requisitos de seguridad y experiencia de usuario, y a defender decisiones de diseño con datos de investigación frente a un equipo de negocio orientado a métricas de conversión.