WTFast

1. Situación: El Costoso Misterio del Abandono

Cuando abordé este proyecto, WTFast enfrentaba una paradoja. Las encuestas a usuarios existentes apuntaban a que la principal preocupación era la optimización del ping. Sin embargo, los datos de producto mostraban una alarmante tasa de abandono: la gran mayoría de los nuevos usuarios que adquiríamos a través de marketing de pago se iban sin siquiera completar una sesión de juego.

Estos usuarios eran un punto ciego. No se quedaban lo suficiente como para quejarse del ping, simplemente desaparecían. Esto me llevó a una hipótesis clave: la empresa estaba optimizando para los que se quedaban, mientras la verdadera “hemorragia” de ingresos estaba en el primer contacto con el producto. El problema no era de retención a largo plazo, era de activación inicial.

2. Tarea: Diagnosticar la Causa Raíz y Diseñar una Solución de Alto Impacto

Propuse al Product Manager una iniciativa de diseño centrada en una sola métrica: aumentar la tasa de activación de nuevos usuarios. Mi mandato fue claro:

• Investigar el comportamiento real de los usuarios que abandonaban para descubrir el “porqué” detrás de la caída.
• Definir una estrategia de diseño que eliminara la fricción fundamental en el onboarding (FTUE).
• Diseñar y prototipar la solución (wireframes y flujos), y colaborar estrechamente con ingeniería para su implementación y con una agencia externa para el UI final.

Mi enfoque era simple: necesitábamos dejar de preguntar a los que se quedaban y empezar a observar a los que se iban.

3. Acción: De la Observación a la Solución

Mi proceso se dividió en dos fases críticas:

Parte A: Investigación y Descubrimiento - La “Pistola Humeante”

Utilizando una herramienta interna de análisis de sesiones, examiné más de 2000 grabaciones de usuarios que abandonaron en las primeras 24h. Descubrí dos hallazgos que cambiaron todo:

1. Hallazgo de Comportamiento: Un patrón de fracaso claro surgió. El 70% de los nuevos usuarios ignoraban el flujo automático y saltaban a la configuración manual. Allí, se enfrentaban a una lista abrumadora de +200 servidores y, tras menos de 45 segundos de confusión, cerraban la app.
2. Hallazgo Técnico Crítico: Mi experiencia como gamer y usuario de la aplicacion me hizo sospechar que los datos de ping eran incorrectos. Al escalar esto al CTO, descubrimos un bug sistémico: la app realizaba un testeo de pings tan agresivo que los ISPs lo bloqueaban, mostrando datos erróneos. Peor aún, el sistema entonces ruteaba activamente a los usuarios a través de conexiones subóptimas, o en el mejor de los casos, no hacía nada. El producto no solo era confuso, estaba activamente saboteando la experiencia.

Parte B: Diseño de la Solución - Guiado Hacia el Éxito

Con la causa raíz identificada, diseñé una solución de dos frentes:

1. Solución al Bug (Colaboración con Ingeniería): Para la nueva espera del testeo de pings, diseñé una pantalla de carga que comunicaba valor: “Estamos analizando nuestra red global…”. Esto transformó una fricción en una percepción de poder y fiabilidad.
2. Rediseño del FTUE: Reemplacé el dashboard abierto por un wizard lineal enfocado en un principio: “la victoria más rápida posible”.
   • Reduje la Carga Cognitiva: En lugar de una lista de 200 servidores, el usuario solo seleccionaba su región de juego.
   • Creé un Momento “Mágico”: El wizard detectaba automáticamente los juegos instalados, eliminando la búsqueda manual.
   • Forcé el Éxito: El flujo culminaba en un solo botón: “Optimizar y Jugar”. La configuración manual quedaba oculta hasta después de esta primera sesión exitosa.

4. Resultado: Activación Disparada, Conversión Triplicada

La solución se implementó y los resultados fueron monitorizados vía A/B testing, confirmando un impacto masivo y directo.

• La tasa de activación de nuevos usuarios aumentó del 10% al 50%. Esto representa un incremento del 400% en el número de personas que experimentaron el producto correctamente.
• Como resultado directo, la tasa de conversión de prueba a pago se triplicó (un aumento del 200%), impactando directamente en la principal métrica de negocio de la compañía.

5. Aprendizajes Clave

• Comportamiento > Opinión: Este proyecto fue una lección magistral sobre cómo los datos de comportamiento pueden revelar problemas que las encuestas jamás mostrarán. Los usuarios decían “el ping no es bueno” cuando el problema real era “no entiendo cómo empezar”.
• El Diseño es un Socio Técnico: La colaboración con ingeniería no fue un paso final, fue la clave del descubrimiento. Un diseñador de producto debe tener la curiosidad de preguntar “¿cómo funciona esto?” para encontrar problemas más allá de la capa de píxeles.