Case Study 05 — Nutridog

Nutridog

From idea to evidence.De la idea a la evidencia.

Nutridog started with my own dog, who wouldn't reliably eat commercial food. I began preparing his meals myself — different proteins, organs, vegetables — which raised a much bigger question:

How do I know whether the diet I'm preparing actually provides everything my dog needs?

Talking to other dog owners, I found I wasn't alone.

Nutridog empezó con mi propio perro, que no comía comida comercial de forma fiable. Empecé a prepararle yo misma la comida — distintas proteínas, vísceras, verduras — lo que planteó una pregunta mucho más grande:

¿Cómo sé si la dieta que preparo cubre realmente todo lo que mi perro necesita?

Hablando con otros dueños de perros, descubrí que no era la única.

Canine nutrition is very different from human nutrition, and deficiencies can have real long-term consequences. The problem was never a lack of information — I spent a lot of time researching through veterinary books, online sources and AI-assisted calculations.

The problem was the effort and uncertainty involved in turning that information into a safe, balanced diet that could be maintained over time.

La nutrición canina es muy distinta de la nutrición humana, y las carencias pueden tener consecuencias reales a largo plazo. El problema nunca fue la falta de información — dediqué mucho tiempo a investigar en libros veterinarios, fuentes online y cálculos asistidos por IA.

El problema era el esfuerzo y la incertidumbre de convertir esa información en una dieta segura y equilibrada que se pudiera mantener en el tiempo.

My first idea was relatively simple: build a nutrient calculator for homemade dog food. Enter the dog's characteristics and a recipe's ingredients, get a nutritional profile back.

Mi primera idea era relativamente simple: construir una calculadora de nutrientes para comida casera de perro. Introducir las características del perro y los ingredientes de una receta, y obtener un perfil nutricional.

InputNutrient calculationResult
Datos de entradaCálculo de nutrientesResultado

But conversations with other dog owners changed how I understood the problem. They didn't want to become nutrition experts. They wanted to know:

"Am I feeding my dog correctly?" — and if not, "what should I change?"

Pero las conversaciones con otros dueños de perros cambiaron cómo entendía el problema. No querían convertirse en expertos en nutrición. Querían saber:

"¿Estoy alimentando bien a mi perro?" — y si no, "¿qué debería cambiar?"

The product evolved from a nutrient calculator to deficiency identification plus recommendations: analyse the recipe, identify imbalances, explain what's happening in simple language, recommend a change.

Users don't need to become canine nutrition experts. They need confidence that they're doing the right thing.

That raised a second problem — trust. If the app tells someone their dog's diet is deficient, why should they believe it?

Recommendations always need a clear explanation attached.

Owners also weren't looking for three or four recipes to repeat forever. They wanted to know whether the overall pattern of what they fed their dog was balanced over time — which pushed the product from a recipe calculator towards a diet-management tool.

El producto evolucionó de una calculadora de nutrientes a identificación de carencias más recomendaciones: analizar la receta, identificar desequilibrios, explicar qué está pasando en lenguaje sencillo, recomendar un cambio.

Los usuarios no necesitan convertirse en expertos en nutrición canina. Necesitan confianza en que están haciendo lo correcto.

Eso planteó un segundo problema — la confianza. Si la app le dice a alguien que la dieta de su perro es deficiente, ¿por qué debería creerlo?

Las recomendaciones siempre necesitan una explicación clara adjunta.

Los dueños tampoco buscaban tres o cuatro recetas para repetir para siempre. Querían saber si el patrón general de lo que le daban de comer a su perro era equilibrado a lo largo del tiempo — lo que empujó el producto de una calculadora de recetas hacia una herramienta de gestión de la dieta.

One of the clearest decisions was resisting everything the product could eventually do. The minimum valuable experience became:

Create a nutritionally balanced weekly menu.

The MVP deliberately excludes explanations depth, saved recipes, recipe libraries, advanced personalisation and other convenience features — for now.

Una de las decisiones más claras fue resistirme a todo lo que el producto podría acabar haciendo. La experiencia mínima valiosa se convirtió en:

Crear un menú semanal nutricionalmente equilibrado.

El MVP excluye deliberadamente explicaciones en profundidad, recetas guardadas, bibliotecas de recetas, personalización avanzada y otras funciones de conveniencia — por ahora.

Registration is deliberately not required to reach first value — because what I'm after is helping dog owners by removing unnecessary steps.

Deliberadamente, no hace falta registrarse para llegar al primer valor, porque lo que busco es ayudar a dueños de perros eliminando pasos innecesarios.

VisitDog infoEnter a recipeAnalyseUnderstandRecommendations
VisitaDatos del perroIntroducir una recetaAnalizarEntenderRecomendaciones

The current model separates the two layers of value:

El modelo actual separa las dos capas de valor:

  • Free — "Is this recipe nutritionally complete?"
  • Premium — "Is my dog's overall diet balanced?" (saving, cloning and recalculating recipes, longer-term diet management)
  • Gratis — "¿Es esta receta nutricionalmente completa?"
  • Premium — "¿Está equilibrada la dieta general de mi perro?" (guardar, clonar y recalcular recetas, gestión de la dieta a más largo plazo)

And it's the Premium user who's going to want to register.

Y es el usuario Premium el que va a desear registrarse.

What exists today is product definition, conversations with dog owners, a rapidly built prototype, an MVP definition, a proposed funnel, a Free/Premium model and a list of experiments to run next. But the prototype is currently a Wizard of Oz — AI sits behind the experience rather than a fully implemented nutritional engine.

To reduce uncertainty before moving forward, here's what I'm asking myself:

Lo que existe hoy es la definición del producto, conversaciones con dueños de perros, un prototipo construido rápidamente, una definición de MVP, un funnel propuesto, un modelo Gratis/Premium y una lista de experimentos por ejecutar. Pero el prototipo es actualmente un Mago de Oz — la IA está detrás de la experiencia en vez de un motor nutricional completamente implementado.

Para reducir la incertidumbre antes de continuar, me planteo lo siguiente:

Do owners experience this problem strongly enough to change behaviour?

HypothesisOwners are genuinely concerned about nutritional completeness and already spend real effort trying to answer it.
Experiment10–15 semi-structured interviews, focused on current behaviour rather than opinions of Nutridog.

Can an owner understand the result without becoming a nutrition expert?

HypothesisUsers can move through Dog profile → Recipe → Analysis → Recommendation and understand it unaided.
ExperimentHigh-fidelity prototype test with ~5–8 users, observing hesitation, trust and comprehension.

Is there a reason to come back?

HypothesisIf owners can see their dog's nutritional state evolving, they'll have a reason to return more often.
ExperimentA short multi-day flow (analyse → adjust → review weekly balance) to see whether return visits happen voluntarily, before building any visualisation.

Will people value managing the whole diet, not just one recipe?

HypothesisManaging the overall diet is valuable enough to justify a Premium experience.
ExperimentTest the proposition itself — "want to know if your dog's whole week is balanced?" — measuring intent, not willingness to pay.

¿Sienten los dueños este problema con la fuerza suficiente como para cambiar de comportamiento?

HipótesisA los dueños les preocupa de verdad la integridad nutricional y ya dedican esfuerzo real a intentar resolverlo.
ExperimentoEntre 10 y 15 entrevistas semiestructuradas, centradas en el comportamiento actual más que en opiniones sobre Nutridog.

¿Puede un dueño entender el resultado sin convertirse en experto en nutrición?

HipótesisLos usuarios pueden recorrer Perfil del perro → Receta → Análisis → Recomendación y entenderlo sin ayuda.
ExperimentoTest de prototipo de alta fidelidad con entre 5 y 8 usuarios, observando dudas, confianza y comprensión.

¿Hay un motivo para volver?

HipótesisSi los dueños pueden ver cómo evoluciona el estado nutricional de su perro, tendrán un motivo para volver más a menudo.
ExperimentoUn flujo corto de varios días (analizar → ajustar → revisar el balance semanal) para ver si las visitas de vuelta ocurren voluntariamente, antes de construir ninguna visualización.

¿Valorará la gente gestionar toda la dieta, no solo una receta?

HipótesisGestionar la dieta completa tiene suficiente valor como para justificar una experiencia Premium.
ExperimentoProbar la propuesta en sí — "¿quieres saber si toda la semana de tu perro está equilibrada?" — midiendo intención, no disposición a pagar.

When Nutridog moves beyond the Wizard of Oz prototype, analytics gets designed in from day one — landing, dog profile, recipe, analysis, recommendation, recalculation, weekly plan, Premium — so the funnel can show where people drop off and what predicts a return, rather than being added retrospectively.

Cuando Nutridog avance más allá del prototipo Mago de Oz, la analítica se diseña desde el primer día — landing, perfil del perro, receta, análisis, recomendación, recálculo, plan semanal, Premium — para que el funnel pueda mostrar dónde abandona la gente y qué predice una vuelta, en lugar de añadirse a posteriori.

Framed as open questions rather than commitments:

Planteado como preguntas abiertas, no como compromisos:

QuestionHypothesisExperiment
Do owners understand the nutritional analysis?They can identify what's wrong without help.Usability test
Do recommendations create action?Users change an ingredient after seeing a deficiency.Prototype test
Is there a reason to return?Owners want to monitor diet over time.Retention experiment
Is weekly planning valuable?Owners prefer balancing several recipes together.Prototype / fake-door test
Will people pay?Managing the whole diet is worth paying for.Premium intent test
PreguntaHipótesisExperimento
¿Entienden los dueños el análisis nutricional?Pueden identificar qué está mal sin ayuda.Test de usabilidad
¿Las recomendaciones generan acción?Los usuarios cambian un ingrediente al ver una carencia.Test de prototipo
¿Hay un motivo para volver?Los dueños quieren monitorizar la dieta a lo largo del tiempo.Experimento de retención
¿Es valiosa la planificación semanal?Los dueños prefieren equilibrar varias recetas juntas.Prototipo / fake-door test
¿Pagará la gente?Gestionar toda la dieta merece la pena pagarlo.Test de intención Premium

I don't need more features yet. I need more evidence.

Todavía no necesito más funcionalidades. Necesito más evidencia.

Product Management skills demonstratedHabilidades de Product Management demostradas

What this showsQué demuestra esto

Problem discovery

Starting from a real personal problem and validating that it's shared by other dog owners.

User research

Using conversations with owners to challenge the original assumption.

Problem reframing

Moving from "calculate nutrients" to "help me know if my dog's diet is balanced."

MVP definition

Reducing the first version to the smallest experience capable of creating real value.

Activation / first value

Deliberately removing registration from the path to the first useful result.

Product strategy

A clear line between individual recipe analysis and long-term diet management.

Hypothesis-driven work

Naming assumptions before investing in more functionality.

Experiment design

Defining experiments for problem, first value, retention and Premium intent.

Analytics thinking

Designing the event taxonomy and funnel before building the production product.

Continuous discovery

Treating the product as an evolving set of questions, not a fixed roadmap.

Descubrimiento del problema

Partir de un problema personal real y validar que lo comparten otros dueños de perros.

Investigación de usuarios

Usar conversaciones con dueños para cuestionar la suposición original.

Reencuadre del problema

Pasar de "calcular nutrientes" a "ayudarme a saber si la dieta de mi perro está equilibrada."

Definición del MVP

Reducir la primera versión a la experiencia más pequeña capaz de crear valor real.

Activación / primer valor

Eliminar deliberadamente el registro del camino hacia el primer resultado útil.

Estrategia de producto

Una línea clara entre el análisis de una receta individual y la gestión de la dieta a largo plazo.

Trabajo guiado por hipótesis

Nombrar las suposiciones antes de invertir en más funcionalidad.

Diseño de experimentos

Definir experimentos para el problema, el primer valor, la retención y la intención Premium.

Pensamiento analítico

Diseñar la taxonomía de eventos y el funnel antes de construir el producto de producción.

Descubrimiento continuo

Tratar el producto como un conjunto de preguntas en evolución, no como un roadmap fijo.

The central reflectionLa reflexión central

Not the app. The thinking.No la app. La forma de pensar.

Nutridog isn't interesting because I've built a dog nutrition application. I haven't.

It's interesting because it shows how I approach a product when I don't know the answer yet. I can have an idea without immediately turning it into a feature. I can change the solution when the user's real problem turns out to be different from my assumption. I can define an MVP around learning and value rather than completeness. And I can deliberately stop building when what I need next is evidence.

The product is designed. The hypotheses are defined. Now I need to test them.

Nutridog no es interesante porque haya construido una aplicación de nutrición canina. No lo he hecho.

Es interesante porque muestra cómo abordo un producto cuando todavía no sé la respuesta. Puedo tener una idea sin convertirla inmediatamente en una funcionalidad. Puedo cambiar la solución cuando el problema real del usuario resulta ser distinto de mi suposición. Puedo definir un MVP en torno al aprendizaje y al valor en vez de a la completitud. Y puedo dejar de construir deliberadamente cuando lo que necesito a continuación es evidencia.

El producto está diseñado. Las hipótesis están definidas. Ahora necesito ponerlas a prueba.

I don't start with solutions.No empiezo por las soluciones.

I start with the right questions.Empiezo por las preguntas correctas.

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