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UC3M university cafeteria redesign

UC3M university cafeteria redesign

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Javier Honduvilla Coto

May 17, 2016
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Transcript

  1. Cafeteria UC3M design, synthesis & evaluation {Álvaro Cáceres, Jennifer Azaña,

    David Ortiz, Miren Sainz, Álvaro Rubio, Javier Honduvilla} {100303602, 100303605, 100303559, 1003033590, 100303493, 100303609}@alumnos.uc3m.es
  2. Service redesign

  3. Research planning

  4. When Monday to Friday 9:00 - 19:00

  5. Who Primary users Secondary users Tertiary users

  6. Waitings User-machine interaction Lack of information Communication & organization Why

  7. Confusion

  8. Leads to...

  9. Anger

  10. And we’d like to be like

  11. None
  12. How

  13. Research techniques

  14. Data gathering & analysis

  15. Questionnaires

  16. 25 students, 2 employees, 9 professors

  17. Observations Direct

  18. Indirect Observations Three different days Both cafeterias

  19. 4 persona

  20. None
  21. 3 user journey maps

  22. None
  23. 2 experience maps

  24. None
  25. Problem specification • Who: Alicia Montero, Juan Herrera & John

    Smith • What: Final experience map • How: Service blueprint
  26. Final experience map

  27. Service blueprint

  28. Requirements specification

  29. 17 User stories JUAN HERRERA 1. Juan necesita recibir descuentos

    para ahorrar dinero en las consumiciones. 2. Juan quiere encontrar un sitio disponible para comer tranquilamente. 3. Juan necesita tarjetas prepago para controlar sus gastos. 4. Juan quiere comparar precios de distintos productos para encontrar la opción más rentable dependiendo del día. ALICIA MONTERO 1. Alicia quiere entregar los tickets de pedidos en la barra en el Padre Soler de forma más organizada para perder menos tiempo y respetar el orden de llegada. 2. Alicia preferiría que realizar el pedido sea suficientemente específico para no tener que repetirlo en la barra del Padre Soler. 3. Alicia necesita pedir con rapidez para comprar en los cambios de clase y no llegar tarde. 4. Alicia necesita poder distinguir sus pedidos para recogerlo sin confundirse con los de los demás. 5. Alicia quiere poder entender las fórmulas de desayuno y todas las posibilidades que tiene cuando va a la cafetería para desayunar. 6. Alicia quiere saber la información nutricional de los productos. 7. Alicia quiere saber de antemano qué cafetería va a estar menos ocupada para ir directamente a esa.
  30. So we have redesigned the process

  31. System Design

  32. How may we?

  33. Sitemap Sitemap

  34. Card sorting Card sorting

  35. Wireframes

  36. None
  37. None
  38. Talking to experts We got feedback on our wireframes Carrousel

    view, enhanced buying process, hamburger menu
  39. Mock ups

  40. None
  41. None
  42. None
  43. None
  44. Axure Interactive prototype

  45. “Axure is a wireframing and rapid prototyping software.” Wikipedia In

    our opinion is the perfect way to create realistic app’s prototypes.
  46. Talking to experts We tested our interactive prototype Material Design

    like recommendations, redistribution of some information elements Big Google “+” button, hamburger menu, etc
  47. Ionic Software prototype

  48. “Ionic is a complete open-source SDK for hybrid mobile app

    development.” Wikipedia Technologies: AngularJS + Cordova + HTML5 + CSS + Sass
  49. Evaluation Think Aloud Protocol

  50. General overview → tasks → Feelings 2 participants SW Prototype

    + Interactive Prototype (setup steps)
  51. Question Asking Protocol Evaluation

  52. We asked specific questions to the user while trying our

    app 1 participant
  53. (the wonderful) Wizard of Oz Evaluation

  54. Ask users to order a hamburger and take it from

    the cafeteria 2 participants SW Prototype + TAP + QAP Real-life-like environment Powerful feedback
  55. Current prototype

  56. Demo time!

  57. Changes to do... -QR system for tickets -Send tickets to

    friends -Visualize more tabs -Customize shopping chart
  58. We also have a bunch of (business) ideas

  59. Harnessing the power of data

  60. - forecasting - KPIs - catchy dashboards - machine learning

    - processes optimization
  61. Tools

  62. Thanks!