Una capa social e inteligente para que las recomendaciones de amigos y familiares no se pierdan en WhatsApp, Google o la memoria.
Tengo una conversación de WhatsApp conmigo misma para anotar todas las películas que me recomiendan mis compañeros de trabajo, así después puedo verlas en Meli Play.
Nunca me guío por las recomendaciones de los críticos de cine o por las opiniones de quienes no conozco.
La tecnología no es mi fuerte. Cuando abro Meli Play, me gustaría tener un lugar con los contenidos destacados por mi familia.
Mi papá siempre se olvida el nombre de las series que me quiere recomendar, y termino teniendo que buscar los títulos o los actores en Google.
La recomendación siempre existió.
El problema es que no tiene dónde vivir.
Hoy las recomendaciones aparecen en conversaciones, búsquedas sueltas o recuerdos incompletos. La oportunidad es llevarlas al momento exacto en el que la persona decide qué ver.
Evaluación basada en exploración directa y heurísticas de Nielsen.
Competidores directos + referentes de funcionalidad social.
Una evolución de Meli Play donde las recomendaciones de personas cercanas viven dentro de la experiencia: se pueden recibir, guardar, responder y convertir en reproducción sin salir de la app.
Antes de tomar decisiones visuales, estructuré flujos y jerarquías a través de wireframes de baja fidelidad. El objetivo era validar navegación y distribución de contenido sin el peso estético, enfocando cada pantalla en lo funcional.
Generé componentes base con variables tokenizadas de color, tipografía y espaciado para construir una fundación consistente antes de pasar al diseño de alta fidelidad. Una base robusta que acelera las decisiones y garantiza coherencia en cada pantalla.
Dark mode con identidad propia de streaming. Watchlist personal. Navegación optimizada para mobile. Distinción clara entre contenido gratuito y pago. Una experiencia que refuerza la percepción de Meli Play como plataforma de contenidos dentro del ecosistema Mercado Libre.
Grupos cerrados de confianza con lista compartida y sugerencias basadas en los gustos del grupo. Feed de actividad de recomendaciones explícitas. Privacidad por diseño: solo se muestra lo que cada usuario decide compartir conscientemente.
Búsqueda por lenguaje natural. Identificación de películas por descripción vaga. Detección de contenido copiado del portapapeles. Inspirado en el asistente y los patrones de Mercado Pago, mismo ecosistema, ya familiarizado por los usuarios. La IA no reemplaza la recomendación humana: reduce la fricción cuando esa recomendación llega incompleta, fuera de la app o sin un título preciso.
Tres features de IA inspiradas en patrones del ecosistema Mercado Libre como soporte para recuperar recomendaciones y reducir fricción.
