Objetivo general: Comprender los fundamentos de UX Research, su importancia y los métodos principales para aplicarlos en proyectos reales

Módulo 2025: 3 - 30 Diciembre

Sesión 1: Introducción a la Investigación en Experiencia de Usuario

• Contenido: Definición de UX Research, diferencia con UX Design, principios básicos y beneficios. Revisión de casos de éxito donde la investigación mejoró productos digitales.

• Metodología: Clase en vivo con diapositivas explicando procesos cerebrales en decisiones económicas.

• Discusión grupal: Análisis de un caso de éxito presentado (ejemplo: rediseño de una app conocida). Los participantes discuten en grupos pequeños cómo la investigación impactó el producto y comparten conclusiones.

Sesión 2: Impacto y Aplicaciones Prácticas de UX Research

• Contenido: Exploración de los beneficios de UX Research en productos digitales, con ejemplos de industrias variadas (e-commerce, salud, educación). Introducción a los roles que se benefician de UX Research (diseñadores, desarrolladores, product managers).

• Metodología: Clase en vivo con ejemplos de estudios neuroeconómicos (ejemplo: EEG en decisiones de inversión).

• Ejercicio: Los participantes identifican un producto digital familiar y proponen 2-3 preguntas de investigación que podrían mejorar su experiencia de usuario. Se comparte en grupos y se recibe retroalimentación.

Sesión 3: Explorando Métodos de UX Research

• Contenido: Diferencias entre métodos cualitativos (entrevistas, observación) y cuantitativos (encuestas, análisis de datos). Introducción a entrevistas con usuarios y encuestas efectivas: estructura y mejores prácticas.

• Metodología: Clase en vivo con ejemplos de estudios neuroeconómicos (ejemplo: EEG en decisiones de inversión).

• Ejercicio práctico: Diseñar una mini-entrevista (3-5 preguntas) para un caso ficticio de un producto digital. Los participantes practican en parejas simulando una entrevista.

Objetivo general: Desarrollar habilidades para planificar y ejecutar estudios de UX Research, utilizando herramientas y métodos prácticos.

Módulo 2025: 1 - 30 Septiembre

Sesión 4: Pruebas de Usabilidad y Evaluaciones Expertas

• Contenido: Conceptos clave de pruebas de usabilidad (cómo prepararlas y ejecutarlas). Introducción al análisis heurístico y evaluación de expertos: principios y aplicación. Ejemplos de herramientas como Hotjar y Maze.

• Metodología: Clase en vivo con diapositivas explicando procesos cerebrales en decisiones económicas.

• Ejercicio práctico: Los participantes realizan un análisis heurístico simplificado de una página web proporcionada, identificando al menos 3 problemas de usabilidad basados en principios heurísticos.

Sesión 5: Diseñando un Estudio de UX Research

• Contenido: Cómo definir objetivos claros de investigación, seleccionar y reclutar participantes, y diseñar un protocolo de investigación. Revisión de técnicas de muestreo y planificación.

• Metodología: Clase en vivo con ejemplos de estudios neuroeconómicos (ejemplo: EEG en decisiones de inversión).

• Discusión grupal: En grupos, los participantes definen objetivos de investigación para un caso práctico (ejemplo: mejorar una app de delivery) y discuten cómo reclutarían participantes. Se comparte con el grupo completo.

Sesión 6: Herramientas para Ejecutar Estudios de UX

• Contenido: Introducción a herramientas como Google Forms, Hotjar, Maze y UserTesting para recolectar datos. Buenas prácticas para ejecutar entrevistas y pruebas de usabilidad en entornos reales o remotos.

• Metodología: Clase en vivo con ejemplos de estudios neuroeconómicos (ejemplo: EEG en decisiones de inversión).

• Ejercicio práctico: Crear un prototipo de encuesta en Google Forms para un caso práctico (ejemplo: evaluar la satisfacción de usuarios en una app). Los participantes comparten sus encuestas y reciben retroalimentación.

Objetivo general: Aprender a analizar datos de UX Research, generar insights accionables y comunicar resultados de manera efectiva.

Módulo 2025: 1 - 30 Septiembre

Sesión 7: Técnicas de Análisis de Datos UX

• Contenidos: Métodos para analizar datos cualitativos (codificación, afinidad) y cuantitativos (métricas, estadísticas básicas). Uso de herramientas con inteligencia artificial para identificar patrones.

• Metodología: Clase en vivo con ejemplos de diseño de servicios optimizados (ejemplo: banca digital).

• Ejercicio práctico: Los participantes analizan un conjunto de datos cualitativos (respuestas de entrevistas ficticias) y agrupan hallazgos en un diagrama de afinidad para identificar patrones clave.

Sesión 8: Presentando Insights y Conclusiones de UX Research

• Contenidos: Cómo generar insights accionables y presentarlos a stakeholders (reportes, presentaciones). Resumen de aprendizajes clave del curso, mejores prácticas para seguir aprendiendo y espacio para networking.

• Metodología: Clase en vivo con demostración de herramientas neurocientíficas en servicios.

• Discusión interactiva + Presentación : Los participantes crean un resumen de 3-5 diapositivas con los hallazgos de la actividad de la Sesión 7 y lo presentan al grupo. Se cierra con una discusión sobre cómo aplicar lo aprendido en sus proyectos.