Likes, clics y tiempo en pantalla no siempre significan buena experiencia. En este artículo exploramos cómo medir UX más allá de las métricas de vanidad y diseñar con criterio real.
En 2025, una pregunta empieza a incomodar a diseñadores y equipos:
¿Y si estamos midiendo mal la experiencia?
Este artículo propone revisar críticamente las métricas de vanidad y pensar nuevas formas de evaluar UX sin caer en trampas numéricas.
¿Qué son las métricas de vanidad en UX?
Las métricas de vanidad son aquellas que:
- se ven bien en reportes
- son fáciles de medir
- generan sensación de progreso
pero no reflejan necesariamente una buena experiencia.
Ejemplos comunes:
- tiempo en pantalla
- cantidad de clics
- número de pantallas vistas
- tasa de interacción sin contexto
No son inútiles, pero mal interpretadas pueden llevar a malas decisiones de diseño.
El problema de confundir engagement con bienestar
Un usuario puede:
- pasar mucho tiempo en una app
- interactuar constantemente
- volver todos los días
y aun así:
- sentirse agotado
- frustrado
- manipulado
Cuando optimizar métricas empeora la experiencia
Algunos patrones frecuentes:
- agregar pasos para “retener”
- mostrar pop-ups constantes
- forzar registros tempranos
- ocultar salidas
Estas decisiones suelen justificarse con números, pero deterioran la confianza del usuario.
Métricas que no miden experiencia (pero creemos que sí)
Algunos ejemplos engañosos:
- ❌ “Tiempo promedio en pantalla” → ¿interés o confusión?
- ❌ “Cantidad de clics” → ¿exploración o desorientación?
- ❌ “Retención diaria” → ¿valor real o hábito forzado?
La métrica sin contexto es solo un número.
Qué deberíamos medir realmente en UX
Algunas preguntas más relevantes:
- ¿la persona logró su objetivo?
- ¿entendió lo que pasó?
- ¿se sintió segura usando el producto?
- ¿volvería a usarlo por elección?
Estas respuestas no siempre se capturan con analytics tradicionales.
Métricas cualitativas que importan
UX no se mide solo con dashboards.
Algunas señales clave:
- feedback espontáneo
- tono emocional en entrevistas
- lenguaje usado por usuarios
- fricciones repetidas
Escuchar sigue siendo una de las herramientas más potentes del diseño.
Research continuo vs métricas aisladas
Un error común es:
- mirar números una vez
- sacar conclusiones rápidas
- rediseñar sin validar
UX requiere observación sostenida, no snapshots.
Pequeñas investigaciones continuas valen más que grandes métricas aisladas.
Diseñar para reducir uso también es éxito
Un enfoque incómodo para muchos productos:
si el usuario necesita menos la app, el diseño está funcionando.
Ejemplos:
- trámites que se resuelven rápido
- flujos claros sin vueltas
- información accesible sin explorar demasiado
Menos uso puede significar mejor experiencia.
KPIs UX más humanos
Algunos indicadores alternativos:
- tasa de resolución en primer intento
- errores repetidos
- necesidad de soporte
- abandono silencioso
- feedback negativo indirecto
No siempre son “bonitos”, pero son honestos.
El rol ético del diseñador frente a los datos
- qué diseñamos
- a quién beneficiamos
- qué sacrificamos
Diseñar solo para “mejorar métricas” puede alejarnos de las personas reales.
UX en equipos data-driven (sin perder criterio)
- interpretar
- cuestionar
- complementar con criterio humano
Preguntas incómodas que vale la pena hacerse
Antes de optimizar:
- ¿esto mejora la vida del usuario?
- ¿o solo el reporte mensual?
- ¿qué experiencia queda fuera de la métrica?
Las mejores decisiones UX suelen incomodar al principio.
- interpretar
- contextualizar
- poner a las personas por delante de los números
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