El problema no era descubrir. Era el envío.
La investigación redirigió un concepto de recomendación con IA hacia un problema de compra más relevante.
Agile Monkeys estaba explorando un motor de recomendaciones con IA para compradores de vinilos. Antes de seguir invirtiendo en la solución, investigamos si descubrir nuevos discos era realmente el problema que los usuarios necesitaban resolver.
Enfoque de la investigación
Realicé cuatro entrevistas semiestructuradas con personas estrechamente vinculadas al ecosistema musical, incluyendo perfiles relacionados con producción musical, coleccionismo de vinilos y compra especializada.
El objetivo era exploratorio: entender cómo los usuarios experimentados descubrían, evaluaban y compraban discos, e identificar las principales barreras a lo largo de ese proceso.
El insight clave
Los participantes ya tenían formas establecidas de descubrir música a través de artistas, sellos, tiendas de discos y comunidades especializadas.
La fricción principal aparecía más adelante en el recorrido: el coste del envío hacía difícil justificar compras individuales.
Los usuarios respondían aplazando compras, guardando discos o buscando un único vendedor de confianza que ofreciera varios artículos que les interesaban.
La oportunidad, por tanto, no era simplemente recomendar más discos.
Era ayudar a los compradores a encontrar un vendedor fiable cuyo catálogo les permitiera agrupar varios discos deseados en un solo pedido.
Decisión de producto
La investigación ayudó al equipo a replantear el motor de recomendaciones inicial y explorar una dirección de producto distinta:
- Priorizar el emparejamiento entre catálogo y vendedor.
- Facilitar la agrupación de varios discos en una sola compra.
- Hacer más visible la confianza y fiabilidad del vendedor.
- Validar el concepto antes de comprometer más recursos de desarrollo.
Impacto de la investigación
La investigación cuestionó una suposición guiada por la tecnología y reveló un problema conectado con el comportamiento de compra real de los usuarios.
En lugar de preguntarse cómo la IA podía recomendar más discos, el equipo empezó a preguntarse cómo el producto podía hacer que comprarlos fuera más viable.
Resumen de investigación: esta página resume el insight central y la dirección de producto que surgió de la investigación. Caso de estudio ampliado próximamente: perfiles de participantes, guion de entrevista, análisis temático, limitaciones y validación del concepto.
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