contexto y objetivo.
Chessable es una plataforma de aprendizaje gamificado para ajedrecistas de todos los niveles. El reto era aumentar la activación de los usuarios y su progresión en el aprendizaje, sin perder de vista el rigor pedagógico y la claridad de la experiencia.
¿Qué buscamos resolver?
Confusión en el onboarding, baja retención y falta de estructura narrativa clara que guiara al usuario a lo largo de su progreso.
retos clave.
Personalización real: Adaptar contenidos y trayectorias de aprendizaje a las metas y nivel del usuario, sin sobrecargar la experiencia.
Gamificación con propósito: Rediseñar la narrativa de logros e insignias para acompañar el hábito, no reemplazar el aprendizaje.
Lenguaje visual y verbal consistente: Unificar la voz y el sistema visual entre producto, app y materiales de torneo para reforzar la identidad.
Estrategia y research
Diseño y ejecución de un plan de investigación mixto (entrevistas, test de usabilidad y benchmark de productos de aprendizaje).
Análisis de señales de comportamiento para definir métricas accionables: activación, tasa de revisión, pasos completados, streaks.
Mapas de empatía y JTBD para entender motivaciones profundas.
Arquitectura de contenido y producto
Diseño de rutas de aprendizaje (Skill Tree) desde un enfoque progresivo y motivacional.
Definición de niveles y desbloqueos con narrativa clara y lógica de dificultad.
Diseño de contenido y sistema de voz
Rediseño de insignias, nomenclaturas y microcopys para guiar la experiencia sin fricción.
Creación de un sistema de voz adaptado al tono de la marca y a cada momento del flujo (motivación, refuerzo, avance).
Branding y estilo
Guía de estilo integral (visual + verbal) para producto, web y torneos internacionales.
entregables.
Informe de research y benchmark.
Arquitectura de 6 learning paths del Skill Tree planteado.
Rediseño del sistema de insignias y microcopy asociados.
Prototipos de alta fidelidad con sistema de voz y estilo.
Guía de estilo Chessable (visual + verbal).
Claridad vs. complejidad: Se priorizaron rutas guiadas por defecto, reservando la exploración libre para usuarios avanzados.
Motivación vs. presión: Insignias y hábitos sin penalizaciones duras. Los recordatorios se convirtieron en refuerzos opcionales.
Personalización vs. escalabilidad: Se comenzó con reglas simples basadas en señales reales antes de explorar modelos algorítmicos.
