SOCIAL

Viaboby

Una app que utiliza inteligencia artificial para encontrar perros perdidos en Perú.

Cliente

Viaboby

Propietario de proyecto

Paulonia

Team

2 diseñadores

Duración

6 semanas

Rol

UX

UI

Testing

Design QA

Framer developer

Herramientas

Herramientas

    Figma

    Framer

    Useberry

    Jira

    Photoshop

    Loom

    Slack

Metodologías

Atomic Design

Design Sprint

Test de usabilidad

Dispositivos

Mobile

Contexto

En Perú, según la Caolición por los Animales (COLPA), unas 420,000 mascotas entre perros y gatos se pierden cada año.

¿Qué métodos utilizan las personas para buscar a sus perros perdidos y a qué desafíos se enfrentan?

Pergar carteles en vía pública

Desafíos: Inversión de tiempo y dinero, la visibilidad limitada, y el riesgo de que sufran desgaste o sean retirados prematuramente.

Anuncios en medios de comunicación

Desafíos: Puede ser costoso y su tiempo de exposición es limitado.

Anuncios por redes sociales

Desafíos: La dispersión de una publicación entre otras puede resultar en que llegue tarde a las personas clave que podrían proporcionar información relevante acerca del paradero de la mascota.

Problema común identificado

Conmétodos tradicionales, la información sobre el paradero de una mascota perdida llega a través de mensajes o llamadas, lo cual puede no ser instantáneo y tiende a volverse obsoleta rápidamente.

  • Miguel Sanchez

    14 de octubre de 2022, 17:03

    Ví al perrito desorientado con correa en la Plaza de Armas. 🐾 Parecía buscando a alguien, espero que lo encuentren pronto.

  • Luisa Torres

    15 de octubre de 2022, 10:08

    El perrito estaba en la mañana por el puente Grau

  • Raul Gutierrez

    15 de octubre de 2022, 15:29

    También lo vi por el puente Grau

  • Miguel Sanchez

    14 de octubre de 2022, 17:03

    Ví al perrito desorientado con correa en la Plaza de Armas. 🐾 Parecía buscando a alguien, espero que lo encuentren pronto.

  • Sara Huamán

    14 de octubre de 2022, 20:14

    Lo vi por la mañana merodeando por la calle mercaderes

  • Luisa Torres

    15 de octubre de 2022, 10:08

    El perrito estaba en la mañana por el puente Grau

  • Raul Gutierrez

    15 de octubre de 2022, 15:29

    También lo vi por el puente Grau

Simulación de la información recibida tras una publicación de búsqueda de mascota perdida, donde se presenta ambigüedad y variación en los horarios de los reportes.

Visión del producto

La visión del producto era integrar un algoritmo de inteligencia artificial basado en reconocimiento de imágenes en la solución, por lo que la aplicación debía satisfacer tanto las necesidades de los usuarios como las del algoritmo.

¿Cómo funciona el algoritmo?

Entrada

Recibe una foto

Se asegura que se trate de un perro

Para esta etapa del proyecto, el algortimo se centra únicamente en perros.

Extrae colores

Los elementos que no aporten al algoritmo (calles, hierba, autos etc) se ignoran y se centra en colores relevantes por ejemplo : color de pelaje.

Extrae textura

Asi agrupa perros con pelaje ondulado o lacio, corto o largo.

Compara

Con todas las características extraídas, compara a los perros y agrupa a los mas similares.

Salida

Listado de fotos con los perros más similares.

Etapa UX

Con el algoritmo en mente, analicé apps similares mediante benchmarking para evaluar sus pros y contras, y recopilar opiniones del público objetivo para integrarlas en nuestra aplicación.

Revisé grupos de Facebook, la principal fuente de tráfico para buscar mascotas perdidas en Perú, y encontré casos donde, tras no encontrar al dueño, las personas daban en adopción a las mascotas.

Hasta este punto, los módulos mapeados para la app fueron 5:

Feed principal

Búsquedas

Avistamientos

Adopciones

Perfil

Etapa UI

Dado que la aplicación pertenece al rubro de mascotas, un ámbito que es "divertido" y "amigable", decidí usar colores distintivos para las secciones principales. Esta elección ayuda a contextualizar y diferenciar cada sección, mejorando la experiencia del usuario.

Tipografía

Tanohe Sans

Paleta de colores

UI kit

Diseñé un UI kit compacto, ya que los componentes y sus variantes se reutilizan en todos los módulos.

Buttons

Texts fields

Input photo

Cards

App bar

Onboarding

Una vez instalada, la aplicación presenta a los usuarios una introducción a las funciones principales.

Onboarding Viaboby

Pantalla principal


Los usuarios verán un feed con todas las publicaciones en la app, categorizadas en avistamientos, búsquedas y adopciones. Podrán filtrar por ubicación y agregar una publicación.

Pantalla principal viaboby, subir publicaciones y filtro por ubicación

Avistamientos

  • Los usuarios pueden ver la información completa de un avistamiento,existen las opciones "Es mi bobby" para reclamar a su mascota o "Lo vi" para dar información adicional.

  • Los usuarios que publicaron un avistamiento podrán ver otros avistamientos relacionados, tanto los reportados a través de "Lo vi" como los detectados por el algoritmo de reconocimiento.

Interfaces del módulo de Avistamientos

Búsquedas

En las búsquedas, los usuarios podrán ver en sus publicaciones todos los reportes de "Lo vi" realizados por otros usuarios y los detectados por el algoritmo de reconocimiento.

Interfaces del módulo de Búsquedas

Adopciones

En las adopciones, los usuarios podrán ver las solicitudes y toda la información enviada por otros usuarios interesados en adoptar. Para garantizar la integridad del perro, se requiere que los solicitantes completen un formulario.

Interfaces del módulo de Adopciones

Perfil de usuario

El usuario podrá ver toda su información en la app, incluidas sus publicaciones, notificaciones o solicitudes de adopción recibidas.

Interfaces del módulo de Adopciones

Prueba con usuarios

Recursos

Prototipo, guión, tareas, escenarios

Tipo de pruebas

Sesiones guiadas.

Métricas

Eficiencia, eficacia, cuestionario de satisfacción.

Hallazgos y Soluciones

Primer hallazgo

  • Durante las pruebas, los usuarios completaron todas las tareas con éxito y entendieron el algoritmo de reconocimiento. Sin embargo, notamos que el acceso a la interfaz con publicaciones de usuarios y del algoritmo tomaba tiempo adicional, y el término "Lo vi" generaba confusión, ya que cumplía la misma función que un avistamiento pero con un nombre diferente.

Solución

  • Rediseñamos la interfaz para mostrar directamente las publicaciones similares detectadas por el algoritmo de reconocimiento. Como el algoritmo utiliza las publicaciones proporcionadas por los usuarios, era más eficiente integrarlas en una sola vista.


  • En Avistamientos y Búsquedas, rediseñamos los card de ubicación y fecha para que el texto largo no cause desbordamientos y se ajuste verticalmente en dispositivos pequeños.

Antes y después de la interfaz principal de Avistamientos

  • Aplicamos la misma lógica de Avistamientos en Búsquedas, mostrando los perros más similares en primer plano, ya sea que provengan de Avistamientos o de Adopciones.

Antes y después de la interfaz principal de Búsquedas

  • En Adopciones, estandarizamos la interfaz como en Avistamientos y Búsquedas. Aquí, el algoritmo de reconocimiento muestra perros similares para dar visibilidad a otros perros en adopción, ayudando a los usuarios a encontrar perros con características específicas.

Antes y después de la interfaz principal de Adopciones

Como actividad adicional, diseñé y desarrollé la landing page de la app en Framer. Esta página detalla todas las funcionalidades, incluye llamados a la acción para la descarga, expone comentarios de usuarios y presenta una sección de preguntas frecuentes.