10 abr 2025·5 min
Cómo crear una app móvil de sugerencias personales basadas en el contexto
Aprende a diseñar y construir una app móvil que entrega sugerencias personales según hora, lugar, actividad y hábitos—protegendo la privacidad.
Aprende a diseñar y construir una app móvil que entrega sugerencias personales según hora, lugar, actividad y hábitos—protegendo la privacidad.
Las sugerencias personales basadas en el contexto son pequeños mensajes oportunos que tu app muestra cuando el usuario está en una situación donde la sugerencia probablemente ayude. En lugar de enviar recordatorios a horas fijas, la app usa señales de contexto (como hora, ubicación, actividad, calendario o comportamiento reciente) para decidir cuándo dar el empujón.
Algunas sugerencias fáciles de imaginar:
La idea clave: la sugerencia está ligada a un momento, no solo a un reloj.
La mayoría de las sugerencias contextuales buscan uno de estos resultados:
Esta guía se centra en cómo planear y construir la app: elegir señales de contexto, diseñar flujos de datos respetuosos con la privacidad, crear un motor de sugerencias y entregar notificaciones sin molestar a los usuarios.
No intentará venderte una vaga “magia IA”, ni prometer predicciones perfectas. Los sistemas de contexto son desordenados y la ganancia es utilidad incremental.
Una buena app de sugerencias basadas en contexto debe sentirse:
Una app de sugerencias basadas en contexto puede hacer muchas cosas, pero la primera versión debería hacer unas pocas de forma excelente. Empieza eligiendo un caso de uso principal (por ejemplo: “ayúdame a concentrarme en el trabajo” o “ayúdame a escribir en el diario de forma consistente”), y luego construye una pequeña librería de sugerencias de alta calidad alrededor de eso.
Escoge un puñado de personas para las que diseñas y anota los momentos en los que agradecerían un empujón:
Usa categorías que coincidan con la intención real, no con características: salud, concentración, diario, recados, aprendizaje. Incluso si luego amplías, un conjunto limpio facilita la configuración y las recomendaciones.
Escribe sugerencias como un coach que apoya: cortas, específicas y fáciles de llevar a cabo.
Por defecto, menos sugerencias de las que imaginas. Un punto de partida práctico es 1–3 sugerencias/día, una ventana de enfriamiento (por ejemplo, sin repeticiones en 3–4 horas) y un tope semanal por categoría. Haz que “pausar sugerencias por hoy” sea fácil de acceder.
Tu app obtiene “contexto” de señales que el teléfono puede detectar o inferir. El objetivo no es colectarlo todo, sino escoger un pequeño conjunto que prediga de forma fiable cuándo una sugerencia será útil.
Hora: rutinas de mañana/noche, reflexión al final del día, revisiones semanales.
Ubicación: “llegué a casa” para diarios, “en el gimnasio” para motivación, “cerca de la tienda” para recordatorios de compra.
Movimiento / actividad: caminar vs conducir vs estar estático ayuda a evitar interrumpir en momentos inoportunos.
Estado del dispositivo: pantalla encendida/apagada, No molestar, nivel de batería, auriculares conectados—útil para entregar sugerencias cuando el usuario está disponible.
Calendario: antes/después de reuniones, ventanas de viaje, días de viaje.
Clima (opcional): sugerencias para días lluviosos, nudge para hábitos al aire libre; trátalo como un extra, no como dependencia principal.
Para mantener el alcance realista, define un conjunto mínimo que puedas lanzar con confianza:
Esta división te ayuda a evitar lógica compleja antes de validar que los usuarios realmente quieren sugerencias contextuales.
Los sistemas operativos móviles limitan el trabajo en segundo plano para proteger la batería. Diseña para:
Ten cuidado de no inferir o etiquetar atributos sensibles (estado de salud, religión, identidad, relaciones) a partir del contexto. Si una señal puede implicar algo personal, o no la uses, o hazla estrictamente opt-in con un texto claro y un apagado fácil.
La privacidad no es una casilla para marcar en una app contextual: es una característica central del producto. Si la gente no se siente segura, desactivarán permisos, ignorarán sugerencias o desinstalarán. Diseña tu app para que funcione con la menor cantidad de datos posible y haga el control obvio.
Comienza con cero permisos opcionales y gana acceso conforme el valor quede claro.
Prefiere el procesado en el dispositivo para la detección de contexto y la selección de sugerencias. Reduce que datos sensibles salgan del teléfono, funciona offline y genera más confianza.
El procesado en servidor ayuda con sincronización entre dispositivos, analíticas avanzadas y mejorar el ranking, pero aumenta riesgos y cargas de cumplimiento. Si usas servidor, envía señales derivadas (por ejemplo, “commute=true”) en lugar de trayectorias crudas (p. ej., coordenadas GPS), y evita almacenar lo que no necesites.
Planifica controles desde el día uno:
Añade una regla simple de retención: guarda solo lo necesario, y por el tiempo que sea necesario. Por ejemplo, guarda eventos crudos 7–14 días para depuración, y luego conserva solo preferencias agregadas (como “prefiere sugerencias nocturnas”)—o elimina todo si el usuario opta por ello.
Una app de sugerencias contextuales vive o muere por su modelo de datos. Si lo mantienes simple y explícito, podrás explicar “¿por qué recibí esta sugerencia?” y depurar comportamientos extraños sin conjeturas.
Trata cada señal detectada como un evento sobre el que la app puede razonar. Una estructura mínima podría incluir:
arrived_home, walking, calendar_meeting_start, headphones_connectedTambién puedes almacenar metadatos pequeños (p. ej., etiqueta de ubicación “Casa”, movimiento “Caminando”), pero evita registrar trazas GPS crudas salvo que realmente las necesites.
Una regla conecta contexto con una sugerencia. Modela reglas para que se puedan evaluar siempre igual:
Añade una bandera habilitada y un campo silenciado hasta para que las acciones del usuario se traduzcan claramente en estado.
Mantén la personalización separada de las reglas para que los usuarios puedan cambiar el comportamiento sin reescribir la lógica:
El contexto puede faltar (permisos denegados, sensores apagados, baja confianza). Planea alternativas como:
Este modelo te da comportamiento predecible ahora y espacio para crecer después.
El motor de sugerencias es el “cerebro” que convierte la vida real desordenada en un empujón útil y oportuno. Mantenlo entendible y suficientemente determinista para poder depurarlo, mientras sigue pareciendo personal.
Un flujo práctico es:
Incluso las buenas sugerencias resultan molestas si son muy frecuentes. Añade protecciones pronto:
Empieza simple y evoluciona:
Cada sugerencia entregada debe llevar una línea corta de “¿Por qué veo esto?”. Ejemplo: “Sueles reflexionar tras los entrenamientos y acabas de terminar uno hace 10 minutos.” Esto genera confianza y permite que el feedback del usuario (“menos de esto”) sea útil.
Son pequeños empujones oportunos que se muestran cuando se detecta una situación relevante (hora, ubicación, actividad, calendario, estado del dispositivo, comportamiento reciente) en lugar de enviarse a una hora fija.
El objetivo es mostrar una sugerencia cuando sea más probable que sirva, por ejemplo justo después de que termine una reunión o al llegar a casa.
Empieza con un objetivo principal (por ejemplo: escribir en el diario de forma consistente o mejorar la concentración) y construye una pequeña librería de sugerencias alrededor de los “momentos de ayuda” donde un empujón sería bienvenido.
Una versión inicial estrecha es más fácil de ajustar, probar y explicar a los usuarios.
Prioriza señales fiables, de bajo consumo y fáciles de explicar:
Trata el clima y otros extras como complementos opcionales.
Aplica límites estrictos desde el día uno:
Por defecto, muestra menos sugerencias de las que crees necesarias; los usuarios siempre pueden aumentarlo.
Prefiere el procesado en el dispositivo para detectar contexto y seleccionar sugerencias. Es más rápido, funciona sin conexión y evita que datos sensibles salgan del teléfono.
Si añades servidor para sincronizar o analíticas, envía señales derivadas (por ejemplo, “commute=true”) en lugar de rastros de ubicación crudos, y aplica una retención estricta.
Pide los permisos mínimos, solo cuando la función los necesite (“just-in-time”), y explica el beneficio en una frase.
Incluye controles claros como:
Diseña la app para que siga siendo útil con permisos limitados.
Modelo tres cosas de forma explícita:
Separar esto hace que el comportamiento sea predecible y facilita responder “¿por qué vi esto?”
Sigue un flujo determinista:
Añade una breve explicación “¿Por qué veo esto?” para generar confianza y facilitar la depuración.
Ajusta el canal al nivel de urgencia e intrusión:
Los toques deben enlazar directamente a la sugerencia concreta con contexto y acciones rápidas (Hacer, Posponer, No es relevante, Cambiar regla).
Prueba precisión y moderación:
Mide señales de calidad: tasa de apertura, posposiciones, bajas y feedback “Útil/No ahora/No relevante”, no solo si se disparó el trigger.