Paciente Virtus

Virtus Aesthetic Academy

Landing en React para una campaña de captación: el formulario filtra antes de que el lead llegue al equipo.

Tipo: Landing de campaña
Estado: Publicado
Mi aporte: Diseño, desarrollo e integración a base de datos
Año: 2025
Herramientas: Figma · React · Vue.js · TanStack · Tailwind CSS · Base de datos propia

Hero oscuro: titular «Únete como Paciente VIRTUS» con botón de ingreso y mosaico de fotografías de tratamientos. — Fig. 01Sitio implementadoPrimer viewport en desktop.

01Resumen

Landing del programa Paciente Virtus, creada para una campaña con un objetivo claro: conseguir leads de calidad. Las personas postulan para recibir tratamientos estéticos dentro de los programas formativos de la academia, supervisados por odontólogos y médicos. La página explica el proceso, los procedimientos y quién dirige el programa, y cierra con un formulario de postulación.

Vista general de la landing completa, dividida en tres columnas. — Fig. 02Sitio implementadoLa landing completa, en tres columnas que se leen de izquierda a derecha.

02Mi participación

Rol y alcance: Participé en todo el proceso: estructura, diseño UX/UI, desarrollo en React e integración con base de datos propia.
Colaboración: Proyecto realizado en Agencia Böll.
Entregables: Estructura y copy de la landing
Diseño UI en Figma
Desarrollo en React
Integración a base de datos propia

03El problema

Una campaña pagada atrae volumen, pero el equipo clínico necesitaba postulantes compatibles. La propuesta además es poco común —un tratamiento en un contexto formativo—, así que la página debía transmitir seguridad y dejar claro que postular no garantiza ser seleccionado.

04Decisiones clave

Cada decisión se lee como necesidad → decisión → efecto. «Esperado» indica la intención de diseño, no un resultado medido.

Decisión 01

El proceso en cuatro pasos, con la aclaración a la vista

Necesidad: Evitar la expectativa de que postular asegura el tratamiento.
Decisión: Expliqué el recorrido —postulación, evaluación diagnóstica, selección de caso y procedimiento supervisado— y agregué debajo una aclaración visible sobre la selección.
Efecto esperado: Postulaciones con expectativas correctas.

Sección «Acceso a tratamientos en un entorno académico supervisado» con cuatro pasos numerados y una aclaración. — Fig. 03Sitio implementadoCuatro pasos numerados y la aclaración sobre la selección de casos.

Decisión 02

Cada procedimiento lleva a postular

Necesidad: Que el interés por un tratamiento concreto no se pierda en la lectura.
Decisión: Cada tarjeta de procedimiento termina en un enlace «Postular como Paciente Virtus».
Efecto esperado: Pasar del tratamiento de interés a la postulación en un paso.

Grilla de procedimientos con fotografía, categoría, nombre y lista de técnicas. — Fig. 04Sitio implementadoProcedimientos con el mismo esquema y llamado a postular.

Decisión 03

Un formulario que adelanta la evaluación

Necesidad: Leads de calidad: poder preseleccionar sin un primer llamado.
Decisión: El formulario pide procedimiento de interés, motivo de consulta, disponibilidad y experiencia previa como paciente, y guarda cada postulación en una base de datos propia.
Efecto esperado: Postulaciones evaluables desde el primer contacto.

Formulario «Descubre ser Paciente Virtus» con campos de contacto, edad, procedimiento, motivo, disponibilidad y experiencia previa. — Fig. 05Sitio implementadoFormulario de postulación con preguntas de evaluación.

05Del diseño a la implementación

Desarrollé la landing en React y conecté el formulario a una base de datos propia.

Componentes para pilares, proceso, procedimientos y dirección del programa.
Formulario con validación y selectores de procedimiento, motivo y disponibilidad.
Registro de cada postulación en base de datos propia.

06Resultado y aprendizaje

Entregado: Landing de campaña publicada, con postulaciones centralizadas en base de datos propia.
Observado: Cada postulación llega con la información necesaria para preseleccionar casos, sin pasos intermedios.
Aprendizaje: En una campaña, la calidad del lead se diseña en el formulario: cada pregunta es un filtro y cada aclaración reduce postulaciones que no avanzarán. Tener la base de datos propia permite ajustar esas preguntas sin depender de una herramienta externa.