Rediseñé un servicio satelital de escritorio aumentando su uso en un 32% y mejorando la visualización de los datos.
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Transformé datos satelitales complejos y poco útiles en indicadores claros de consumo de agua, permitiendo a agricultores tomar decisiones de riego más eficientes semanalmente.
ROL
OBJETIVOS DEL NEGOCIO
Rediseñar el servicio satelital para su nueva comercialización.
4 meses para su lanzamiento.
Entregables. Investigación de usuario, Estudio usabilidad para validaciones, wireframes baja fidelidad,
Partes interesadas. Área de ventas, Equipo de desarrollo.
PROBLEMA
La empresa mantenía un servicio satelital costoso y solo un 15% de sus clientes lo usaba.
Pocos clientes agrícolas usaban el servicio y el equipo de ventas no lograba comercializarlo con éxito. El dashboard era confuso, mostraba demasiada información y sus parámetros técnicos no se entendían.
Aunque entregaba datos valiosos (NDVI, evapotranspiración, GDD), estaba diseñado para expertos agrónomos, dejando fuera a la mayoría de los agricultores que operan en campo.
Imagen 1. El antes del servicio satelital de Agranimo en el 2022.
La organización estaba haciendo una inversión anual que no dejaba utilidades.
Entre el 2022 al 2023 el costo anual fue de €100k, esta inversión no estaba siendo retribuida por la baja de suscripciones. Paralelamente, la empresa enfrentaba un cambio estratégico: migrar a un nuevo proveedor de datos satelitales con mejores indicadores de evapotranspiración, lo que implicaba rediseñar completamente el servicio.
La realidad operacional del proceso está fragmentada y la información termina retrasando semanas el servicio.
Un cliente podría esperar hasta 3 semanas el servicio satelital debido a que el equipo no tiene la información centralizada: Hilos de correo perdidos, falta de visibilidad del estado de las órdenes y un equipo comunicándose en distintos canales.
INVESTIGACIÓN
Lideré un plan de investigación para entender el dashboard del servicio y conocer nuestro público objetivo.
Decidí utilizar 2 herramientas para evaluar el producto y su interfaz; una evaluación heurística del dashboard existente y un programa de entrevistas remoto de tipo cualitativa semi-estructurada, con una duración de 20 minutos. Todo dentro de un periodo de 2 semanas.
Entrevistamos a 8 clientes además de 2 entrevistas exploratorias en terreno. Los perfiles que cubrí fueron:
Rol.
Nivel técnico.
Antiguedad.
Por otra parte, analicé en profundidad el dashboard, necesitaba entender el estado actual a través de una evaluación heurística que arrojó 2 problemas principales:
Problemas en la jerarquía visual.
Terminología técnica sin contexto.
El equipo trabaja de forma aislada y el proceso para adquirir el servicio es lento.
Antes de diseñar, estudié con el equipo el flujo completo de trabajo que el área de ventas realiza hasta la entrega del servicio a un cliente. El cuello de botella era evidente; la coordinación del equipo para activar el servicio estaba fragmentada.
Correos perdidos entre múltiples hilos sin usar una única plataforma de comunicación e información.
Issues en Gitlab sin seguimiento ni prioridad en el sprint.
El equipo de desarrollo comunicándose por una plataforma y el de ventas en otra. El desarrollador de DATA pedía la misma información 2 o más veces al equipo de ventas.
Customer Support colapsado. No pueden visualizar el estado de la orden del servicio satelital.
El resultado; un cliente podría esperar hasta 3 semanas el servicio satelital.
Hallamos 2 tipos de usuario del sistema y el servicio apuntaba sólo a uno.
Entrevisté revelaron que el mismo dashboard intentaba servir a dos perfiles con contextos y objetivos completamente diferentes: operadores de campo que necesitan respuestas rápidas sobre el riego y gestores agronómicos que requieren análisis profundo.
Imagen 2. Sesiones de entrevistas con agrónomos, encargados de campo y técnicos agrícolas clientes de Agranimo.
— Catherine, Ing. agrónoma
— Miguel, Encargado de campo
QUIÉN
Catalina, agrónoma administradora de campo, necesita preparar programas de riego semanales con datos de humedad y clima visualizados en un mapa del campo, porque debe optimizar el uso del agua y evitar riego insuficiente o excesivo que afecte los cultivos.
Raúl, encargado de campo, necesita decidir si regar más o menos que su programa semanal de riego, porque las condiciones climáticas y del suelo varían diariamente y debe ajustar el riego para proteger los cultivos.
Raúl representa 5 de los 7 encargados de campo entrevistados.
Son trabajadores entre 25-48 años con sólido conocimiento agrícola en terreno pero limitada experiencia tecnológica, que pasan la mayor parte de su tiempo en terreno supervisando operaciones de riego.
Administran muchos campos y están a cargo del personal de riego.
Catalina señala al profesional que toma decisiones en un escritorio.
Sintetiza el perfil de profesionales agrónomos y gerentes, usuarios con formación académica en agronomía, experiencia en tecnologías digitales y con cargos de responsabilidad sobre la planificación estratégica semanal del riego.
Son los tomadores de decisión estratégica, responsables de optimizar recursos hídricos a nivel semanal/mensual y reportar resultados a gerencia. Representan el 30% de los usuarios entrevistados.
IDEACIÓN
Diseñamos una solución que se adapte a usuarios agrónomos y operadores para la gestión del riego en campos.
Para validar y priorizar, organicé sesiones colaborativas con:
Equipo de Ventas: Entender objeciones comerciales y tiempos de cierre
Equipo de Agronomía: Traducir terminología técnica a lenguaje accionable
Desarrollo: Alinear viabilidad técnica con propuesta de valor
Implementé reuniones de diseño colaborativo que aumentaron la cohesión del equipo. Antes, cada área trabajaba en silos y después resolvíamos problemas juntos. Este cambio organizacional entregó mejores resultados en ideas y factibilidad técnica, todo con un mejor entendimiento del problema.
Imagen 3. Reuniones para presentación de hallazgos y propuestas de diseño.
4 de 5 usuarios entrevistados desconocían el servicio, sus indicadores y cómo funcionaban.
En este ejemplo, la temperatura mínima/máxima aportaba poco valor y el indicador GDD, aunque bastante útil para proyectar la hibernación de cultivos, ya existía en otras secciones del sistema.
Junto al equipo de agronomía revisamos la oferta del nuevo proveedor y re-significamos el servicio: pasamos de 12 indicadores a solo 3. Gracias a la investigación que realicé con el equipo el objetivo siempre fue claro: hacer la información útil y fácil de entender.
Diseño responsivo y escalable.
Una vez entendido los nuevos indicadores con el equipo de agronomía, diseñé los primeros wireframes que permitieron validar con el equipo de desarrollo y stakeholders que la solución era escalable y funcional, antes de invertir tiempo en cualquier prototipo de alta fidelidad.
Imagen 4. Estructura anterior del servicio. Muchos indicadores y una leyenda que ocupa el 30% de la pantalla.
Imagen 5. Diseñé estas primeras formas, considerando: desarrollo responsive para futuros proyectos, máxima visualización de mapa y acceso simple a la información.
Estandarización y centralización de la información. Rediseñamos el flujo de trabajo para integrar el nuevo proveedor satelital.
Convoqué a todos los involucrados en el proceso a pequeñas reuniones para mejorar el flujo y evidenciar pain points por cada área. No era un problema de personas trabajando mal, era un problema de sistema inexistente. El equipo necesitaba:
Visibilidad compartida del proceso. Gitlab para levantar el requerimiento y agregarlo al sprint.
Una plataforma que reciba solicitudes y queden visibles para el equipo de desarrollo.
Una sola fuente de verdad para el estado de cada orden.
Claridad de responsabilidades en cada paso.
Imagen 5. Este flujo reduce en un 70% la demora de la activación del servicio. Lo que antes tardaba 2-3 semanas hoy son apenas 2 días.
SOLUCIÓN
Nos centramos en 3 ejes estratégicos: simplificación, contexto de uso y factibilidad.
La solución no requería más funcionalidades, sino menos ruido. Simplifiqué los indicadores técnicos, rediseñé la interfaz pensando en cómo cada usuario realmente trabaja y respeté las restricciones del equipo de desarrollo. Cada decisión respondía a una premisa: priorizar claridad sobre exhaustividad y facilitar acciones concretas sobre mostrar todos los datos disponibles.
Diseñado para agricultores y gestores de campo.
El dashboard presenta comparativas semanales con indicadores visuales claros. Los operadores pueden identificar si deben ajustar el riego, mientras los gestores acceden al historial completo para planificar programas de forma informada.
Nuevos indicadores para comparar riegos semanales.
Vegetation Cover Index
Mide qué parte del suelo está cubierta por hojas verdes activas, mostrando el estado y avance del cultivo en cada etapa de desarrollo.
Evapotranspiración Real (ET Real)
Mide cuánta agua pierde el cultivo por evaporación y transpiración, ayudando a ajustar el riego según la energía reflejada. Ideal para agrónomos o supervisores.
Agua de reposición
Recomendación diaria de riego por campo (mm/día), calculada según clima, humedad del suelo y características del cultivo.
RESULTADOS
Lo que antes era un servicio poco utilizado se transformó en una solución con mayor adopción, pensada en el negocio y el usuario.
Este caso de estudio documenta la fase de investigación UX, evaluación heurística y propuestas de rediseño que se establecieron en el plan de mejoras. Transformamos una funcionalidad técnicamente disponible en un producto pensado para los clientes.
No solo rediseñé la pantalla principal y sus indicadores, sino que mejoramos en conjunto el flujo de trabajo del servicio.
32% de uso del servicio satelital
De solo un 15% que usaba el servicio aumentamos el doble gracias al rediseño que apunta hacia más tipos de usuarios. Fuente: Customer Support. Datos comparados entre 2022 y 2023.
Reducción de un 70% en tiempos de espera del cliente
El nuevo flujo redujo el tiempo de activación del servicio de 2-3 semanas a solo 3 días.
30% de dependencia entre equipos internos
Gracias a la centralización en GitLab como única fuente de verdad, todas las órdenes del servicio satelital se gestionan ahora como issues, organizadas dentro del sprint. Más trazabilidad, priorización y visibilidad compartida entre equipos.
8 de cada 10 usuarios
Consideraron que el servicio tiene facilidad en su uso y que los datos son más útiles.
Más cultura UX y trabajo en equipo
Mi aporte permitió unir al equipo para trabajar en conjunto frente a nuevas ideas. Aporté con investigación de usuario y hoy sabemos quién es nuestro público para no diseñar más bajo suposiciones.