trust-credibility

vjrivmon's avatarfrom vjrivmon

Principios de BJ Fogg sobre credibilidad en web. Use cuando diseñe para conversión, e-commerce, o cualquier contexto donde la confianza es crítica.

1stars🔀0forks📁View on GitHub🕐Updated Jan 7, 2026

When & Why to Use This Skill

This Claude skill leverages BJ Fogg's Stanford Web Credibility Research to provide a comprehensive framework for building user trust and increasing conversion rates. It offers actionable insights into presumed, surface, earned, and referred credibility, helping creators optimize digital touchpoints—from e-commerce checkouts to SaaS landing pages—by identifying trust-building factors and eliminating common anti-patterns that damage professional authority.

Use Cases

  • E-commerce Conversion Optimization: Auditing product and checkout pages to integrate trust signals like verified reviews, security badges, and transparent contact information to reduce cart abandonment.
  • Landing Page UX Audits: Evaluating visual design and content quality against surface credibility principles to ensure a professional first impression and lower bounce rates.
  • SaaS Brand Positioning: Establishing earned credibility by showcasing real customer testimonials, specific data-driven success stories, and identifiable team credentials.
  • Content Authority Enhancement: Improving the perceived reliability of articles and blogs by implementing proper citations, author bios, and clear publication timelines.
  • Lead Generation Form Design: Increasing form completion rates by explaining data usage and providing visible privacy assurances to build user confidence during data entry.
nametrust-credibility
authorux-ui-skills
version"1.0"
categoryframeworks

Confianza y Credibilidad

Resumen

La credibilidad web se basa en factores que hacen que usuarios confíen en un sitio. BJ Fogg identificó elementos clave que aumentan o disminuyen la percepción de confianza.

Origen

  • Autor: BJ Fogg (Stanford Persuasive Technology Lab)
  • Año: 2002-2003
  • Estudio: Stanford Web Credibility Research

Tipos de Credibilidad

Credibilidad Presunta

  • Basada en asunciones generales
  • ".edu" y ".gov" son más creíbles
  • Marcas conocidas tienen ventaja
  • Categorías (bancos vs blogs)

Credibilidad Superficial

  • Primera impresión visual
  • Diseño profesional
  • Actualizado y mantenido
  • Sin errores evidentes

Credibilidad Ganada

  • Experiencia acumulada con el sitio
  • Promesas cumplidas
  • Consistencia en el tiempo
  • Transacciones exitosas

Credibilidad Referida

  • Recomendaciones de terceros
  • Reviews y testimonios
  • Sellos de confianza
  • Enlaces de fuentes creíbles

Factores de Credibilidad Web

Aumentan Credibilidad

  • Información de contacto real
  • Autoría identificable
  • Referencias a fuentes
  • Actualización frecuente
  • Links que funcionan
  • Diseño profesional
  • Facilidad de uso
  • Transparencia de propósito

Disminuyen Credibilidad

  • Errores tipográficos
  • Links rotos
  • Información desactualizada
  • Pop-ups excesivos
  • Publicidad intrusiva
  • Difícil encontrar información
  • Diseño amateur
  • Promesas exageradas

Aplicación en Diseño

E-commerce

  • Sellos de seguridad (SSL, payment badges)
  • Políticas claras (devolución, privacidad)
  • Reviews verificados
  • Información de contacto visible
  • Proceso de checkout transparente

SaaS/Productos

  • Logos de clientes conocidos
  • Testimonios con nombres y fotos reales
  • Números específicos (no "miles de usuarios")
  • Equipo visible con LinkedIns
  • Caso de estudios detallados

Contenido

  • Autor identificado con credenciales
  • Fecha de publicación/actualización
  • Fuentes citadas
  • Sin errores gramaticales
  • Diseño legible

Formularios

  • Explicar por qué se pide cada dato
  • Indicadores de seguridad
  • No pedir más de lo necesario
  • Privacidad visible

Ejemplos

  • Amazon: Reviews, garantía A-Z, badges de vendedor
  • Stripe: Logos de empresas, seguridad explícita
  • Wikipedia: Referencias, edición transparente
  • Apple: Diseño premium, marca establecida
  • Airbnb: Reviews bidireccionales, verificación

Anti-patterns

  • ❌ Stock photos genéricas de "equipos felices"
  • ❌ Testimonios sin nombres reales
  • ❌ "Trusted by millions" sin números específicos
  • ❌ Sellos de seguridad falsos o desactualizados
  • ❌ Ocultar información de contacto
  • ❌ Diseño que parece scam

Métricas

  • Trust Score Surveys: Percepción de confianza
  • Conversion Rate: En puntos de decisión
  • Bounce Rate: En páginas de trust (about, contact)
  • Review Sentiment: Menciones de confianza
  • Support Tickets: Por temas de seguridad/confianza

Principios Relacionados

  • [[ux-honeycomb]] - Credibilidad como faceta
  • [[aesthetic-usability-effect]] - Diseño inspira confianza
  • [[nielsen-consistency]] - Consistencia genera confianza

Referencias