Ketea S.A.
Diseño de un dashboard operativo para un e-commerce industrial orientado a productos técnicos de alto valor. El objetivo fue construir una herramienta que permitiera interpretar rápidamente métricas críticas del negocio, reduciendo la fragmentación de información entre ventas, marketing y operación.
Plataforma
Dashboard operativo internoIndustria
B2B / IndustrialUsuarios
Equipos de negocio y operacionesRol
Product Design · FrontendAlcance
UX/UI Design · Arquitectura de información · Prototipo frontendProblema principal
Información fragmentada entre ventas, marketing y operaciónDuración
3 semanasEl Problema
El negocio contaba con múltiples métricas, pero no con una estructura clara para interpretarlas.
La información estaba fragmentada y no respondía a preguntas concretas de negocio.
Insights clave
- Sobrecarga de datos sin jerarquía.
- Falta de separación entre áreas de negocio. (ventas, marketing, operación).
- Métricas sin contexto ni conexión entre sí.
- Dificultad para detectar problemas rápidamente.
Investigación
Patrones de lectura y toma de decisión
Se analizaron dashboards existentes y patrones de lectura de usuarios de negocio para entender cómo sintetizar información compleja en vistas rápidas de escaneo.
12
Dashboards y referentes analizados
3
Áreas de negocio modeladas
4
Insights accionables priorizados
Hallazgos clave
- Los usuarios no leen dashboards completos: escanean.
- El insight principal condiciona la lectura del resto.
- Mezclar métricas de distintas áreas genera confusión.
- La mayoría de decisiones se toman con 3 o 4 datos clave.
Estrategia
Separar el dashboard por decisiones, no por métricas
En lugar de agrupar información por tipo de dato, se definió una estructura basada en preguntas de negocio.
La navegación deja de ser una lista de widgets y pasa a funcionar como un sistema de decisiones.
Tres vistas, tres preguntas de negocio
La arquitectura se resolvió separando la lectura del negocio en tres vistas principales. Cada una responde una pregunta distinta y evita mezclar métricas que pertenecen a decisiones diferentes.
Overview
¿Cómo va el negocio hoy y dónde debo mirar?
Sales
¿Qué se vende, quién compra y dónde se pierde conversión?
Marketing
¿De dónde vienen las ventas y qué canal funciona mejor?
UX y arquitectura
Se reorganizó la lectura del dashboard para que cada vista responda rápidamente una pregunta concreta de negocio. La información se estructuró en capas progresivas: primero el insight principal, luego los KPIs clave y finalmente los bloques de análisis y detalle.
Flujo de lectura
El dashboard fue estructurado como un flujo de lectura progresivo: primero sintetiza el estado del negocio, luego muestra los indicadores clave y finalmente permite profundizar en bloques específicos de análisis.
Arquitectura de la información
La arquitectura de información se organizó alrededor de tres preguntas de negocio. En lugar de construir una navegación por módulos administrativos, el dashboard separa la información según el tipo de decisión que permite tomar.
Vistas del sistema
Overview: ¿Cómo va el negocio hoy y dónde debo mirar?
Sales: ¿Qué se está vendiendo, quién compra y dónde se rompe la conversión?
Marketing: ¿De dónde vienen las ventas y qué canal funciona mejor?
Sistema visual e implementación
Sistema de diseño
El sistema visual se construyó sobre shadcn/ui y Tailwind CSS para acelerar la implementación de componentes consistentes, accesibles y fáciles de mantener. A partir de esa base se adaptaron patrones propios del producto, como cards de métricas, tablas, gráficos, estados de alerta e insights accionables.
Prototipo implementado
Prototipo frontend desarrollado con React, Tailwind CSS y componentes reutilizables para validar la arquitectura de información, la jerarquía visual y la lectura de datos en un entorno navegable.
De datos a decisiones
El resultado fue un dashboard diseñado para reducir fricción en la lectura del negocio. La información dejó de presentarse como una acumulación de métricas y pasó a organizarse alrededor de preguntas concretas.
La separación entre Overview, Sales y Marketing permite interpretar rápidamente el estado general, detectar problemas de conversión y entender qué áreas requieren atención.
Más que agregar información, el objetivo fue ordenar la complejidad para facilitar decisiones.