Petapa ontrack : desarrollo de una plataforma digital informativa sobre los tiempos de espera aproximados en las atracciones del IRTRA Petapa

Abstract

Los parques de diversiones están diseñados para el entretenimiento de los visitantes. Sin embargo, la espera prolongada en las atracciones es una parte inevitable de la experiencia. En IRTRA Petapa, uno de los parques más visitados de Guatemala, esta situación representa una oportunidad de mejora, ya que, según observaciones y encuestas autorizadas por el IRTRA, los usuarios manifiestan insatisfacción por la falta de información sobre las filas y muestran una alta disposición a utilizar herramientas digitales. Por ello, el presente estudio propone el diseño y desarrollo de una plataforma digital que permite visualizar los tiempos aproximados de espera por atracción. La solución incluye el diseño y desarrollo de una interfaz que cumple con los estándares de usabilidad propuestos en las heurísticas de Nielsen, un sistema backend y un modelo de aprendizaje automático (machine learning) entrenado con datos históricos del parque. Todo el desarrollo es guiado mediante un enfoque metodológico mixto que combina análisis cualitativo y cuantitativo, lo que permite flexibilidad y mejoras continuas durante el proceso. Los resultados muestran un desempeño predictivo satisfactorio y altos niveles de usabilidad según las evaluaciones con los instrumentos System Usability Scale (SUS), Net Promoter Score (NPS) y UX-Lite.

Amusement parks are designed for the entertainment of visitors. However, long waiting times at attractions are an inevitable part of the experience. At IRTRA Petapa, one of the most visited parks in Guatemala, this situation represents an opportunity for improvement, since, according to observations and surveys authorized by IRTRA, users express dissatisfaction with the lack of information about lines and show a high willingness to use digital tools. Therefore, this study proposes the design and development of a digital platform that allows users to visualize the approximate waiting times for each attraction. The solution includes the design and development of an interface that meets the usability standards proposed in Nielsen’s heuristics, a backend system, and a machine learning model trained with the park’s historical data. The entire development is guided by a mixed methodological approach that combines qualitative and quantitative analysis, allowing for flexibility and continuous improvement throughout the process. The results show satisfactory predictive performance and high levels of usability according to evaluations using the System Usability Scale (SUS), Net Promoter Score (NPS), and UX-Lite instruments.