El tendero solo abría la app para surtir.
Y nadie le había dado otra razón.

¿Cómo logramos que abriera la app cuando no iba a comprar?

Sr. Product Designer · Chiper · 2023

01 · El dolor

Doña Gloria pierde plata cada día. Y no sabe que la está perdiendo.

Ni su proveedor ni la competencia se lo avisan. La plata se pierde silenciosa.

Ella compra arroz a $4.000 y lo vende a $5.000. Cuando el costo sube, se entera tarde — días después, al recibir la siguiente factura del proveedor. Para entonces, los tenderos vecinos ya están vendiendo el mismo producto a $5.500. Esa diferencia es plata que pierde por cada producto vendido, y no sabe que la está perdiendo. Ahí estaba la razón para abrir la app.

02 · El método

Más de 64 tiendas visitadas.

“Chiper va a la tienda” era una activación corporativa. La convertí en research.

¿Era el problema de Doña Gloria, o el patrón de todos? Para saberlo, diseñé una encuesta que cubría hábitos, precios y relaciones con proveedores, estructurada para que empleados no-UX pudieran aplicarla.

03 · El insight

No era el problema de Doña Gloria. Era el patrón de todos.

Las respuestas de la encuesta lo confirmaron: los +64 tenderos visitados conocen lo mismo (sus costos al proveedor y los precios que ellos ponen) e ignoran lo mismo (cómo se mueve el mercado en su zona). Si lográbamos que la app le mostrara esa información a cada uno, pasaría a ser una herramienta para optimizar sus ganancias — a escala.

04 · La estrategia

Esa razón se materializó en tres decisiones estratégicas.

4.1

Conectar la data con el usuario

Creamos un sistema de alertas que llevaba la información directamente al tendero en el momento justo — convirtiendo data que ya existía en una razón concreta para abrir la app.

4.2

Sin inventar costos nuevos

Teníamos herramientas desplegadas que generaban poco retorno. La decisión fue extraer su data y convertirla en el motor de la feature — volviendo un activo dormido en una ventaja competitiva.

4.3

Notificar para sumar valor

Solo notificábamos sobre productos que el tendero ya había comprado, y solo cuando el dato era suficientemente sólido para valer la atención. La alerta tenía que generar valor, no ruido.

05 · El diseño

Una notificación. Una sección.

Cada alerta activaba un driver distinto de motivación.

Usamos el Octalysis de Yu-Kai Chou para diseñar el contenido de las alertas. Cada mensaje activaba un driver distinto — pérdida evitada, logro, urgencia — según el tipo de cambio de precio. No era el mismo aviso para todos: era el aviso correcto para cada momento.

Notificación

12:30

Miércoles, 6 de mayo

¡Cambiaron los precios! · Chiper

ahora

Los tenderos de tu barrio ya actualizaron el precio del arroz. ¿El tuyo está al día?

Desliza para desbloquear

La alerta llega cuando hay diferencia con la zona.

Sección PVP

Al abrirla, ve su precio, el del barrio, y la decisión a tomar.

Cada pantalla respondía a cómo el tendero toma decisiones.

No fue una sección de datos. Fue una herramienta de negocio.

5.1

Precios del barrio sin que los busque

Doña Gloria no sabe que sus precios están desactualizados. La home de PVP le muestra los productos más vendidos de su zona con su tendencia: subió o bajó. No tiene que buscar nada — la información le llega.

5.2

Monitorear solo lo que le importa

No todos los productos son iguales para cada tienda. Con favoritos, Doña Gloria elige qué vigilar — priorizando las alertas de lo que más le importa. Menos ruido, más foco.

👆Prototipo

5.3

La decisión antes de entrar al producto

El badge le dice todo antes de tocar: verde es oportunidad de margen, rojo es riesgo de pérdida. Doña Gloria recorre la lista y sabe de un vistazo si hay algo que atender.

5.4

Un número para decidir

Al entrar a la card del producto, ve tres datos: precio mínimo, sugerido y máximo de la zona. Más el historial con fechas. Actualizar o no se decide en esa pantalla, sin salir.

06 · Los resultados

Al final le dimos una razón.

Desplegado a usuarios piloto en sectores estratégicos de Bogotá.

Salí de Chiper antes del despliegue nacional. Las métricas son del grupo piloto.

+20%

DAU / MAU (piloto)

+8%

Conversión al notificar cambio

+52%

Conversión cuando el precio bajaba

“El 52% en bajadas de precio fue el dato más relevante: el sistema no solo prevenía pérdidas, también amplificaba oportunidades. Una sola feature resolvía dos escenarios — anticipar pérdida y capturar margen.”

07 · Lo que haría diferente

¿Qué haría hoy usando AI?

El sistema de 2023 informaba. El sistema de 2026 actuaría.

Con las capacidades de IA actuales, la feature evolucionaría de notificación a recomendación:

·Sugerir nuevo precio óptimo según el comportamiento de la zona, no solo informar el cambio.
·Anticipar el momento de actualizar: detectar tendencias antes de que el cambio sea masivo.
·Detectar venta sistemática bajo mercado: alertar al tendero que está perdiendo margen estructuralmente, no solo en un producto puntual.
·Modelar el impacto: “Si actualizas el precio de estos 3 productos, tu margen mensual proyectado sube 12%.”

“El sistema de 2023 le decía al tendero: los precios cambiaron. El sistema de 2026 le diría: esto es lo que te conviene hacer.”

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El tendero solo abría la app para surtir.Y nadie le había dado otra razón.