Datos Cuantitativos

Definición Rápida

Los datos cuantitativos en UX son información numérica que mide el comportamiento y las actitudes de los usuarios. Se centran en el “cuánto”, “cuántos” o “con qué frecuencia”, y se utilizan para analizar patrones a gran escala, validar hipótesis y medir el impacto del diseño.

¿Qué son los Datos Cuantitativos?

Imagina que eres el dueño de una tienda. Los datos cuantitativos son tu informe de ventas: te dicen cuántos clientes entraron, cuántos compraron algo, y cuál fue el producto más vendido. Te dan los números, el “qué”.

En el mundo digital, estos datos responden a preguntas como:

• ¿Cuántos usuarios hicieron clic en el botón de compra?
• ¿Qué porcentaje de usuarios completó el formulario de registro?
• ¿Cuál es la tasa de abandono en la página de precios?
• ¿Cuánto tiempo pasan los usuarios de media en la aplicación?

Estos datos son medibles y se pueden analizar estadísticamente para encontrar patrones.

Datos Cuantitativos vs. Datos Cualitativos

Son las dos caras de la misma moneda. Se necesitan ambos para tener una visión completa.

• Cuantitativo (Qué):

  • Se enfoca en números y estadísticas.
  • La muestra es grande (cientos o miles de usuarios).
  • Responde “cuántos” y “cuánto”.
  • Ejemplo: “El 73% de los usuarios abandonan el proceso en el paso 3”.

• Cualitativo (Porqué):

  • Se enfoca en observaciones, motivaciones y sentimientos.
  • La muestra es pequeña (5-10 usuarios).
  • Responde “por qué” y “cómo”.
  • Ejemplo: “Los usuarios abandonan en el paso 3 porque el campo ‘Dirección 2’ es obligatorio y no saben qué poner”.

¿Por qué son importantes?

• Miden el impacto: Son la única forma de saber si un rediseño ha tenido un impacto positivo (o negativo) en el comportamiento de los usuarios a gran escala.
• Identifican problemas: Un pico en la tasa de abandono o una baja tasa de conversión en una página son señales de alarma que te indican dónde debes investigar más a fondo.
• Priorizan el trabajo: Ayudan a tomar decisiones sobre en qué problemas centrarse. Un problema que afecta al 80% de los usuarios es probablemente más prioritario que uno que afecta al 5%.
• Hablan el lenguaje del negocio: A los stakeholders les encantan los números. Presentar tus argumentos de diseño con datos cuantitativos es mucho más persuasivo.

Métodos para Recopilar Datos Cuantitativos

• Analítica Web: Herramientas como [[Google Analytics]] o [[Mixpanel]].
• Pruebas A/B: Se crean dos versiones de un diseño (A y B) y se muestran a diferentes grupos de usuarios para ver cuál funciona mejor en base a una métrica clave (ej. tasa de clics).
• Encuestas a Gran Escala: [[Encuestas de Usuario|Encuestas]] con preguntas cerradas (opción múltiple, escalas) enviadas a un gran número de usuarios.
• Pruebas de Usabilidad Cuantitativas: Pruebas como las de [[Maze]] o [[Useberry]] que miden tasas de éxito, tiempo en la tarea, etc., con muchos participantes.

Consejos de Mentor

• Combina siempre con datos cualitativos: Los números te dicen qué pasa, pero no por qué. Sin el “porqué”, es fácil sacar conclusiones equivocadas.
• Cuidado con las métricas de vanidad: El número de visitas a una página o el tiempo medio de la sesión pueden ser engañosos. Enfócate en métricas que estén directamente ligadas a los objetivos del usuario y del negocio (ej. tasa de conversión, tasa de éxito de tarea).
• Define tus métricas antes de empezar: Antes de lanzar un diseño, define claramente qué métrica esperas que mejore y cómo la vas a medir.

Recursos y Herramientas

• Herramientas:
  • [[Google Analytics]]
  • [[Mixpanel]]
  • [[Hotjar]]
  • [[Maze]]
• Libros:
  • Lean Analytics: Una guía excelente para elegir las métricas correctas.