Maze

Maze es una plataforma de investigación y pruebas de usuarios que ayuda a los equipos a recopilar y analizar el feedback de usuarios reales. Cubre todo el flujo de trabajo de investigación: reclutamiento de participantes, ejecución de estudios (pruebas de prototipos, encuestas, card sorting, tree testing, entrevistas moderadas) y análisis de resultados. La plataforma incluye un AI study builder que agiliza la creación de estudios, un análisis de temas basado en IA para detectar patrones en respuestas abiertas y reportes automatizados que resumen los hallazgos. Puedes probar prototipos de Figma, Sketch o Adobe XD, así como sitios web en vivo y aplicaciones móviles. Maze también ofrece un panel de participantes integrado de más de 6 millones de personas, para que puedas encontrar a los evaluadores adecuados sin gestionar la logística tú mismo.

Lo que hace que Maze destaque es cómo combina múltiples métodos de investigación en una sola herramienta. En lugar de hacer malabares con aplicaciones separadas para encuestas, pruebas de usabilidad y entrevistas, haces todo en Maze. Las funciones de IA son prácticas: el AI study builder sugiere preguntas y estructuras basadas en tus objetivos, las AI transcripts convierten las grabaciones de entrevistas en texto editable y buscable, y los temas basados en IA agrupan automáticamente el feedback similar. Para las entrevistas moderadas, puedes grabar las sesiones y obtener clips de los momentos destacados. La plataforma también se encarga de la gestión de participantes, la programación y las preguntas de filtrado. Las funciones de seguridad incluyen transmisión de datos cifrados, SSO, acceso basado en roles y cumplimiento de GDPR.

Maze está hecho para equipos de producto —investigadores de UX, diseñadores y gestores de producto— que necesitan tomar decisiones respaldadas por evidencias. Es útil para startups que realizan pruebas de concepto rápidas y para empresas que llevan a cabo estudios a gran escala en múltiples equipos. Los casos de uso comunes incluyen la validación de prototipos antes del desarrollo, la medición de la arquitectura de la información con tree testing, la recopilación de datos de satisfacción del cliente mediante encuestas y la realización de pruebas de usabilidad remotas con participantes de todo el mundo. La plataforma aspira a reducir el tiempo que pasa entre plantear una pregunta de investigación y obtener una respuesta.