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¿Cómo mejoran las aplicaciones? Para algunas de las aplicaciones más populares de hoy, es escuchando a sus clientes.
Instagram respondió a las solicitudes de herramientas de edición en la aplicación al ofrecer filtros, brillo y ajustes de contraste. Los mapas fuera de línea, de Google Maps, respondieron a los usuarios que querían usar la herramienta cuando no podían conectarse.
Pero escuchar comentarios de los usuarios no es una tarea fácil. Solo Apple App Store ofrece 3,8 millones de aplicaciones con hasta 1.8 millones de críticas cada uno.
Una nueva investigación de Texas McCombs ofrece información sobre quién y qué escuchar. Utiliza inteligencia artificial para analizar las revisiones de los usuarios y su influencia en las actualizaciones de la aplicación. Los resultados sugieren cuándo los desarrolladores deben confiar en los usuarios para agregar nuevas funciones y cuándo es mejor seguir sus propias ideas. “¿Sigue tu corazón o escucha a los usuarios? El caso del diseño de aplicaciones móviles” se presenta en la investigación de sistemas de información.
“Las empresas pueden obtener ideas de características de productos de los clientes, que pueden comprender mejor sus propias necesidades”, dice Anitesh Barua, profesor y presidente del Departamento de Información, Riesgo y Gestión de Operaciones (IROM). “Sin embargo, la efectividad de las características sugeridas por el usuario no se ha estudiado en la literatura”.
Dichas características generalmente se dividen en dos categorías, dice: imitaciones de características de aplicaciones competidoras e innovaciones de características que los competidores no ofrecen.
Con Ashish Agarwal, profesor asociado de Irom y la ex estudiante de doctorado Aditya Karanam de la Universidad Nacional de Singapur, Barua analizó las innovaciones e imitaciones iniciadas por los desarrolladores y los propuestos por los usuarios.
Utilizando una muestra de 853 aplicaciones de Apple con clasificación superior de 2012 a 2016, utilizaron AI para tamizar sugerencias de 7 millones de revisiones. Adaptaron un modelo de lenguaje llamado Bert para extraer características, basadas en secuencias de palabras utilizadas para describir características en las notas de versión de versión y revisiones de usuarios.
En las ejecuciones de pruebas, su modelo superó al GPT-4 más conocido para identificar las características con su poder de usuarios e iniciadas por desarrolladores, especialmente con datos limitados.
Luego, los investigadores analizaron cada aplicación y sus actualizaciones para resolver qué ideas de características provienen de los usuarios y cuáles de los desarrolladores, y si estas características eran imitaciones de otras aplicaciones. Finalmente, estimaron qué nuevas características tenían los mayores efectos en la demanda de aplicaciones, según lo medido por las clasificaciones de los consumidores y la demanda de aplicaciones.
Descubrieron que el valor de las sugerencias de usuario dependía del tipo de característica:
Para las innovaciones, las características que no imitan otras aplicaciones, aquellas que provienen de los desarrolladores impulsaron la demanda. Los que vinieron de los clientes lo redujeron. Para las imitaciones, por otro lado, los efectos fueron revertidos. Las características sugeridas al usuario aumentan la demanda, mientras que las características iniciadas por el desarrollador no lo hicieron.
¿Por qué la diferencia? Los investigadores sugieren que los clientes pueden ser mejores para describir las características que han visto en otros lugares que nunca han visto.
Los desarrolladores de aplicaciones, dice Barua, pueden usar los resultados para ayudar a determinar cuándo prestar atención a sus clientes, y cuándo no hacerlo.
“Para agregar características innovadoras, los desarrolladores deben seguir sus propios instintos”, dice, “a menos que puedan comprender completamente las sugerencias de usuarios, que a menudo son ambiguas y que pueden hacer más daño que bien”.
Sin embargo, cuando se trata de imitar otras aplicaciones, el cliente tiene más frecuencia, agrega. “En tales casos, deberían escuchar a los usuarios en lugar de sus propias inclinaciones”.
Más información: ¿Subrahmanyam Aditya Karanam et al, sigue su corazón o escuchan a los usuarios? El caso del diseño de aplicaciones móviles, la investigación de sistemas de información (2025). Doi: 10.1287/isre.2023.0060
Proporcionado por la Universidad de Texas en Austin
Cita: Desarrollo de aplicaciones centradas en el usuario: los expertos sugieren equilibrar comentarios con la intuición del desarrollador (2025, 9 de abril) Recuperado el 9 de abril de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-04-user-centered-app-experts-feedback.html
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