Problema_
Las personas profesionistas que quieren comer saludable no cuentan con el tiempo suficiente para preparar sus alimentos dentro de su jornada laboral.
Aún con ayuda de una dieta dada por nutriólogos, el problema persiste al no organizarse para comprar los ingredientes, por lo que terminan preparando o pidiendo comida rápida por aplicaciones de delivery.​​​​​​​
Objetivo_
Brindar más vías de acceso a la alimentación saludable en el servicio de comida a domicilio.
Solución_
Una aplicación de entrega de comida que haga la función parecida a lo que hacen las barras de ensaladas pero con todos los tipos de alimentos necesarios para que los usuarios puedan diseñar sus platillos o crearlos de acuerdo a las recomendaciones de sus nutriólogos, tomando en cuenta sus raciones correspondientes ya sea para el desayuno, almuerzo, comidas, cenas o colaciones. 

🌸 Deberá contar con uno o varios establecimientos físicos
🌸 Tendrá su propio servicio de delivery
🌸 Contará con platillos prediseñados con una dieta equilibrada
🌸 Contendrá información relevante sobre nutrición
Aplicaciones Similares
Research_
Se realizaron una serie de entrevistas a 10 posibles usuarios de la aplicación para obtener datos cualitativos y cuantitativos. ​​​​​​​
De esta forma es como pasamos a definir a nuestros Users Persona.
User Persona 1
User Persona 2
POV
Point of View
POV
Point of View
Definiendo el MVP_
Para el Minimum Viable Product vamos a enfocarnos en resolver las necesidades de nuestra User Persona 1 “Julieta” quien representa a los usuarios que harán la solicitud del pedido por la aplicación.
MVP
HazelFood es una aplicación de delivery donde encontrarás una amplia variedad de ingredientes para personalizar tus platillos de acuerdo a las recomendaciones de tu nutriólogo, además de contar con información nutrimental de cada alimento para usar los porcentajes de valor como guía. 


Pide comida a domicilio sin romper la dieta!
Storyboard_
Arquitectura de Información_
La organización de las secciones de la aplicación se realizó mediante la técnica de Card Sorting a 15 personas con la herramienta "Optimal Workshop", luego se hizo un análisis de cómo los usuarios agruparon, jerarquizaron y rotularon la tarjetas para validar nuestros supuestos.

Dendograma

Conclusiones_
  Matriz de Similitud
Mapa de Sitio_
y con esta información es como finalmente organizamos el contenido que llevará la aplicación.
Taskflow_
Userflow_
Project in progress...
FUENTES:
IPSOS. (2021). Acciones e intervenciones para la pérdida de peso. Obtenido de: https://www.ipsos.com/sites/default/files/ct/news/documents/2021-01/informe_ipsos_acciones_para_la_perdida_de_peso_enero_2021.pdf
 Noguez R. (4 de febrero de 2021). Confinamiento impulsa 143% las ventas a domicilio de Alsea en 2020. Obtenido de: https://www.forbes.com.mx/negocios-alsea-ventas-domicilio-2020/

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