Por Elena Rodriguez, Investigadora Senior de UX
Todos hemos estado ahí.
Acabo de terminar una tanda de 10 entrevistas en profundidad con usuarios. Eso son 45 minutos por usuario. Son 7,5 horas de audio y vídeo sin procesar.
Pasé dos días sintetizando los datos. Creé un diagrama de afinidad. Escribí un precioso informe en PDF de 20 páginas detallando exactamente por qué los usuarios no consiguen completar el proceso de compra. Se lo envié al Product Manager y al equipo de desarrollo.
¿El resultado? Silencio absoluto. O la clásica respuesta:
"Gracias, lo veremos en el Q4."
El problema no eran los datos. El problema era la entrega. El texto en una página no transmite emoción. No muestra la frustración en la voz del usuario cuando no encuentra un botón.
Para conseguir implicación, tenía que dejar de contarles lo que sentían los usuarios y empezar a mostrarlo. Fue entonces cuando cambié mi flujo de trabajo a SubEasy, y mis "informes aburridos" se convirtieron en recopilaciones de momentos destacados que todos querían ver.
El Dolor: El Dilema del "Volcado de Datos"
La investigación cualitativa es caótica. Encontrar ese momento específico en el que el Usuario #4 suspira y dice, "¿Por qué es esto tan complicado?" antes significaba repasar horas y horas de grabaciones.
Necesitaba una forma de:
- Transcribir rápidamente 450 minutos de entrevistas.
- Buscar patrones en todas las entrevistas (por ejemplo, "barra de búsqueda").
- Y lo más importante: Extraer el clip exacto de vídeo del usuario hablando, con subtítulos, para reproducirlo en nuestra reunión semanal de producto.
Paso 1: El Repositorio de Investigación Buscable
Primero, subo las 10 sesiones de entrevista a SubEasy. La transcripción se realiza en segundo plano mientras me tomo un café.
Una vez procesadas, no solo tengo un vídeo; tengo una base de datos buscable.
Abro la "Vista de Transcripción". Supongamos que mi hipótesis es que el menú de navegación confunde. Simplemente pulso Ctrl+F (o uso la barra de búsqueda) y escribo palabras clave como "no encuentro", "dónde está" o "botón".
SubEasy resalta cada instancia en toda la transcripción. Puedo saltar al instante a esos momentos. Se acabó el rebobinar a ciegas.
Paso 2: Evidencia Instantánea con "Click-to-Play"
Esta es la función que cambió mi carrera.
Cuando encuentro a un usuario diciendo, "La verdad, estoy haciendo clic en este botón y no pasa nada, voy a rendirme," no copio solo el texto. Y desde luego, no pierdo tiempo editando el vídeo manualmente.
Simplemente hago clic en esa frase en la transcripción de SubEasy. El reproductor de vídeo salta al instante a ese milisegundo exacto y empieza a reproducir.
No necesito ser editora de vídeo para demostrar mi punto. Abro el enlace en la reunión, hago clic en el texto y dejo que la voz del usuario hable por sí sola. La transcripción se convierte en una barra de navegación para el vídeo.
Paso 3: La Reunión "Mic Drop"
En la siguiente revisión de producto, no presenté un PowerPoint lleno de viñetas.
Puse un montaje. Mostré a 5 usuarios diferentes—con sus caras visibles, sus voces frustradas—luchando con la misma función. Reproduje los clips de SubEasy uno tras otro.
La sala se quedó en silencio. El Product Manager no dijo: "Lo veremos en el Q4." Dijo:
"Vaya, eso duele. Hay que arreglarlo en el próximo sprint."
Por Qué SubEasy es un Superpoder para UX
Si eres investigador y estás cansado de que ignoren tus insights, deja de escribir ensayos. Empieza a compartir las voces.
- Eficiencia: Reduje mi tiempo de síntesis a la mitad porque edito texto, no vídeo.
- Precisión: La transcripción captura los eh, mm y las pausas, que son claves para analizar la confianza del usuario.
- Empatía: Los clips de vídeo generan empatía de una forma que el texto nunca podrá.
SubEasy lo hace fácil.
Convierte tu investigación en acción con SubEasy
Por fin, una IA que entiende el "Contexto Médico".
Las herramientas normales de voz a texto fallan cuando los médicos hablan rápido o murmuran términos raros. A continuación, descubre cómo un doctor usa SubEasy como su escribiente personal. Al subir un glosario específico, la IA reconoce cada nombre de medicamento con precisión. Mejor aún, utiliza el Reconocimiento de Contexto para corregir gramática y ortografía automáticamente, entregando un registro profesional que apenas necesita ser revisado.
🩺 Descubre la diferencia: de notas caóticas a transcripciones profesionales