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    Styloo - E-commerce de Moda con IA

    Plataforma de e-commerce de moda de próxima generación con recomendaciones de estilo impulsadas por IA y experiencias de compra personalizadas.

    Styloo App Redesign

    Rol

    Full-Stack Developer & AI Integration Specialist

    Cronograma

    7 meses

    Cliente

    Styloo

    Industria

    E-commerce

    Rediseñando la experiencia de reserva

    En colaboración con Alfonso Severo (UX & UI Designer) y Luca Longo (UX Director), ejecutamos un rediseño integral de UX y UI, diseño de interacción, aplicación móvil y aplicación de escritorio, mejorando significativamente la experiencia del usuario y las tasas de conversión.

    Project Scope and Team

    El Desafío

    El problema del arranque en frío afectaba a los nuevos usuarios con recomendaciones genéricas. Necesitábamos generar confianza inmediatamente sin datos históricos mientras evitábamos los costos computacionales del procesamiento visual en tiempo real para cada producto.

    Before and After Comparison

    Metodología de diseño estructurada

    Nuestro recorrido de diseño siguió una metodología probada: fase de Investigación (Análisis de Competidores → Personas) luego fase de Diseño (Wireframes → Diseño Visual), asegurando que cada decisión fuera basada en datos y validada por usuarios.

    Design Process Steps

    Aprendiendo del mercado

    Analizamos competidores clave incluyendo UALA, Madame Miranda, Moovage y The Glam App - identificando patrones de éxito y evitando errores comunes para crear una experiencia de reserva superior.

    Competitive Analysis Matrix
    User Research and Empathy

    Comprendiendo las necesidades del usuario

    La investigación profunda del usuario reveló que la familiaridad y la intuitividad eran críticas - los usuarios necesitaban comprender inmediatamente cómo funciona la app y cómo navegarla. Este insight moldeó cada decisión de diseño durante el proyecto.

    Perspectivas de usuario diversas

    A través de personas detalladas como Annalisa (mamá trabajadora ocupada buscando conveniencia), Sara y Antonella, identificamos el problema central: reservar citas en salones de belleza favoritos era inconveniente por muchas razones - informando nuestra estrategia de solución.

    Primary User Persona
    Additional Personas and Insights

    Refinando la estructura

    Los bocetos en papel nos ayudaron a identificar rápidamente soluciones de diseño óptimas. Refinamos la experiencia de búsqueda con categorías guiadas en lugar de búsqueda manual, creamos vistas en cuadrícula claras para tratamientos y aseguramos acceso directo al historial de reservas.

    Core User Flow Wireframes

    Recomendaciones inteligentes

    Los usuarios pueden explorar tratamientos populares y mejores profesionales cercanos, enviar solicitudes de reserva a todos los profesionales de Styloo y explorar perfiles individuales uno por uno - creando una experiencia de descubrimiento flexible.

    Browse and Recommendations Flow

    Moderno, limpio y familiar

    Las ideas probadas nos convencieron de proceder con un diseño moderno, simple y limpio que se siente agradable pero familiar y práctico. En los wireframes corregimos errores; en el diseño visual perfeccionamos la estética.

    Final Visual Design

    Vibrante y profesional

    La paleta de colores renovada con morado, rosa y azul con hermosos degradados crea una atmósfera enérgica pero profesional. La tipografía Nunito asegura excelente legibilidad a través de todos los puntos de contacto.

    Color Palette and Gradients
    Typography System

    Experiencia completa de la app

    Desde la incorporación hasta la confirmación de reserva, desde dashboards de profesionales hasta perfiles de usuario - cada pantalla fue meticulosamente diseñada para guiar a los usuarios sin esfuerzo a través de su recorrido de bienestar y belleza.

    User Journey Screens
    Booking Flow Screens
    Professional Dashboard Screens

    Resultados e Impacto

    150%

    Aumento en la Tasa de Conversión

    45%

    Mayor Valor Promedio de Pedido

    88%

    Precisión de Recomendaciones

    Proyecto Siguiente

    Arges