Analiza y sintetiza hallazgos de investigación de usuarios en insights estructurados y accionables. Úsalo cuando te proporcionen datos de investigación de usuarios, transcripciones de entrevistas, resultados de encuestas o feedback de usuarios que necesiten ser analizados y resumidos. Produce una síntesis temática con datos de prevalencia, citas de apoyo, análisis de puntos de dolor, priorización de solicitudes de funcionalidades y próximos pasos recomendados. Para transcripciones de entrevis...
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name: user-research-synthesis
description: "Analiza y sintetiza hallazgos de investigación de usuarios en insights estructurados y accionables. Úsalo cuando te proporcionen datos de investigación de usuarios, transcripciones de entrevistas, resultados de encuestas o feedback de usuarios que necesiten ser analizados y resumidos. Produce una síntesis temática con datos de prevalencia, citas de apoyo, análisis de puntos de dolor, priorización de solicitudes de funcionalidades y próximos pasos recomendados. Para transcripciones de entrevistas específicamente, usa `user-interview-synthesis` en su lugar."
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# Habilidad de Síntesis de Investigación de Usuarios
Esta habilidad ayuda a analizar datos de investigación de usuarios y transformarlos en insights accionables siguiendo una metodología estructurada.
## Entradas Requeridas
Solicita al usuario estos elementos si no se proporcionan:
- **Datos de investigación** (transcripciones, notas, resultados de encuestas o puntos de resumen)
- **Método de investigación** (entrevistas, encuestas, pruebas de usabilidad, etc.)
- **Número de participantes** y sus perfiles (rol, contexto)
- **Preguntas de investigación** que el estudio buscaba responder
## Lee desde / Escribe en el Brain
Si existe un [`professional-brain`](../professional-brain/SKILL.md) (`brain/`), úsalo antes de preguntar:
- **Lee primero:** abre `hypotheses/` (qué suposiciones esta investigación puede validar o invalidar) y `context.md` (quiénes son los usuarios).
- **Escribe después:** actualiza el estado de cada hipótesis que hayas tocado, añade insights duraderos a `knowledge/users.md`, y mantén las notas brutas en `source/`. Etiqueta las afirmaciones derivadas de entrevistas como `[interview]` — nunca las conviertas en `[data]`.
## Marco de Síntesis
### 1. Resumen de Recopilación de Datos
- **Tipo de Investigación**: Entrevistas, encuestas, pruebas de usabilidad, etc.
- **Perfil de Participantes**: Demografía, segmentos, tamaño de muestra
- **Preguntas de Investigación**: Qué buscábamos aprender
- **Metodología**: Cómo se recopilaron los datos
### 2. Identificación de Temas Clave
Organiza hallazgos en temas usando esta estructura:
**Nombre del Tema**
- **Descripción**: Qué representa este tema
- **Prevalencia**: Cuántos participantes lo mencionaron (p. ej., "8 de 12 participantes")
- **Citas de Apoyo**: 2-3 citas representativas
- **Implicación**: Qué significa esto para nuestro producto
Apunta a 4-8 temas mayores por esfuerzo de investigación.
### 3. Análisis de Puntos de Dolor
Para cada punto de dolor identificado:
- **Punto de Dolor**: Descripción clara
- **Severidad**: Alta/Media/Baja (basada en impacto y frecuencia)
- **Solución Actual**: Cómo los usuarios lo manejan hoy
- **Evidencia**: Ejemplos específicos de la investigación
### 4. Solicitudes de Funcionalidades
Categoriza solicitudes:
- **Imprescindible**: Necesidades críticas que bloquean el éxito del usuario
- **Alto Valor**: Mejoraría significativamente la experiencia
- **Agradable Tener**: Mejoras incrementales
Para cada solicitud:
- **Solicitud**: Qué pidieron los usuarios
- **Frecuencia**: Con qué frecuencia surgió
- **Cita del Usuario**: Ejemplo representativo
- **Necesidad Subyacente**: Por qué la quieren (profundiza más allá de la solicitud superficial)
### 5. Insights de Flujos de Trabajo del Usuario
Documenta flujos de trabajo reales observados:
- **Estado Actual**: Cómo los usuarios realizan tareas hoy
- **Puntos de Dolor**: Dónde luchan
- **Estado Ideal**: Qué desearían poder hacer
- **Oportunidades**: Dónde podemos añadir valor
### 6. Insights de Segmentación
Si la investigación revela segmentos de usuario distintos:
- **Nombre del Segmento**: Etiqueta descriptiva
- **Características**: Qué define este segmento
- **Necesidades Únicas**: Cómo sus necesidades difieren
- **Tamaño/Importancia**: Peso relativo para la priorización
### 7. Insights Competitivos
Si los usuarios mencionaron competidores o alternativas:
- **Competidor/Alternativa**: Qué usan
- **Por Qué lo Usan**: Qué hace bien
- **Brechas**: Qué no hace
- **Barreras de Cambio**: Por qué no cambian completamente
### 8. Recomendaciones
Recomendaciones priorizadas basadas en insights:
**Alta Prioridad**
- Recomendación con evidencia de apoyo
- Impacto esperado
**Prioridad Media**
- Recomendación con evidencia de apoyo
- Impacto esperado
**Baja Prioridad / Consideración Futura**
- Recomendación con evidencia de apoyo
- Impacto esperado
### 9. Preguntas Abiertas
Brechas de investigación identificadas:
- Qué aún necesitamos entender
- Investigación de seguimiento sugerida
- Incertidumbres que requieren validación
## Directrices de Análisis
**Al sintetizar entrevistas:**
- Busca patrones entre múltiples participantes
- Ten en cuenta tanto qué dicen los usuarios COMO qué hacen
- Presta atención a reacciones emocionales
- Identifica trabajos-a-realizar, no solo solicitudes de funcionalidades
**Al analizar citas:**
- Usa citas textuales entre "comillas"
- Atribuye citas: [ID del Participante, Rol, Contexto]
- Selecciona citas que ilustren patrones, no excepciones
- Incluye feedback tanto positivo como negativo
**Al identificar temas:**
- Usa nombres descriptivos, no etiquetas genéricas
- Proporciona evidencia para cada tema
- Cuantifica cuando sea posible ("7 de 10 usuarios...")
- Conecta temas con objetivos empresariales
## Verificaciones de Calidad
- [ ] Los temas identifican patrones entre múltiples participantes, no respuestas individuales
- [ ] Los insights se conectan con decisiones de producto específicas, no solo observaciones
- [ ] Cada afirmación incluye evidencia de apoyo (citas, conteos o ejemplos)
- [ ] Las observaciones e interpretaciones se separan claramente
- [ ] Los hallazgos se priorizan por impacto, no solo se enumeran
## Anti-Patrones
- [ ] No enumeres cada comentario individual — la síntesis debe identificar patrones entre participantes
- [ ] No hagas saltos interpretativos sin evidencia de apoyo de los datos
- [ ] No te enfoque en solicitudes de funcionalidades antes de entender el problema subyacente — siempre identifica primero el trabajo-a-realizar
- [ ] No ignores datos contradictorios — los hallazgos conflictivos deben señalarse y anotarse
- [ ] No presentes resultados sin cuantificar la prevalencia — indica cuántos participantes sostuvieron cada punto de vista
## Ejemplo de Tema
```
**Tema: Sobrecarga de Información Durante la Incorporación**
**Descripción**: Los usuarios expresaron consistentemente sentirse abrumados por la cantidad de información presentada durante la configuración inicial, lo que llevó a una incorporación incompleta y a retrasar el tiempo para valor.
**Prevalencia**: 9 de 12 participantes mencionaron este problema sin ser preguntados
**Citas de Apoyo**:
- "Solo quería empezar, pero sentía que necesitaba leer un manual primero" [P3, Gerente de Marketing]
- "Para la tercera pantalla de instrucciones, empecé a hacer clic en 'Siguiente' sin leer" [P7, Representante de Ventas]
- "Desearía que hubiera una opción de 'inicio rápido' para personas como yo que solo quieren probarlo" [P11, Diseñador de Producto]
**Implicación**: Nuestro flujo de incorporación actual prioriza la integridad sobre el engagement. Deberíamos considerar un enfoque de divulgación progresiva donde los usuarios puedan comenzar a usar el producto rápidamente y aprendan funciones avanzadas contextualmente.
**Acción Recomendada**:
- Diseña una ruta de "Inicio Rápido" que lleve a los usuarios al primer valor en <3 minutos
- Mueve la configuración avanzada a ayuda contextual dentro de la app
- Prueba con 5-10 nuevos usuarios antes del lanzamiento completo
- Impacto esperado: mejora de tasa de activación de +20-30%
```
## Estructura de Salida de Plantilla
Al sintetizar investigación, usa esta estructura:
```markdown
# Síntesis de Investigación de Usuarios: [Tema de Investigación]
## Resumen de Investigación
- **Fecha**: [Rango de fechas]
- **Metodología**: [Entrevista/Encuesta/Pruebas]
- **Participantes**: [Número] [Tipos de usuarios]
- **Preguntas de Investigación**:
1. [Pregunta 1]
2. [Pregunta 2]
3. [Pregunta 3]
## Resumen Ejecutivo
[Resumen en 2-3 oraciones de los hallazgos clave e implicaciones]
## Temas Clave
### Tema 1: [Nombre del Tema]
[Documentación completa del tema como se muestra en el ejemplo anterior]
### Tema 2: [Nombre del Tema]
[Documentación completa del tema]
[Continúa con 4-8 temas]
## Resumen de Puntos de Dolor
| Punto de Dolor | Severidad | Frecuencia | Solución Actual |
|---|---|---|---|
| [Dolor 1] | Alta | 10/12 usuarios | [Cómo lo manejan] |
| [Dolor 2] | Media | 7/12 usuarios | [Cómo lo manejan] |
## Solicitudes de Funcionalidades
### Imprescindible
1. **[Solicitud]** - Mencionada por [X] participantes
- Cita: "[Cita representativa]"
- Necesidad subyacente: [Por qué la quieren]
### Alto Valor
[Estructura similar]
### Agradable Tener
[Estructura similar]
## Recomendaciones
### Alta Prioridad (0-3 meses)
1. **[Recomendación]**
- Evidencia de apoyo: [Datos de investigación]
- Impacto esperado: [Qué mejorará]
- Estimación de esfuerzo: [Dimensionamiento aproximado]
### Prioridad Media (3-6 meses)
[Estructura similar]
### Consideración Futura (6+ meses)
[Estructura similar]
## Preguntas Abiertas
1. [Pregunta que requiere más investigación]
2. [Incertidumbre a validar]
3. [Estudio de seguimiento necesario]
## Apéndice
- Guía de entrevista utilizada
- Datos completos de participantes
- Notas brutas/transcripciones (enlace)
```
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