Data product e design thinking. Quando la progettazione diventa data-driven
Ogni azienda oggi ha a disposizione una mole molto importante di dati sui propri clienti e sul loro comportamento in relazione al brand e al prodotto. Queste informazioni, sotto forma di dati quantitativi e dati qualitativi si sono moltiplicati con lo sviluppo del mondo digitale e sono fondamentali per conoscere i desideri e le aspettative del cliente. Le informazioni servono a costruire per il proprio pubblico la migliore customer experience possibile, in termini di presenza, di attivazione di touchpoint e di anticipazione delle richieste.
Bisogna offrire la risposta giusta al momento giusto, per emergere e per distinguersi dai competitor.
Per ottenere e raccogliere questi dati esistono oggi molti strumenti e tool specializzati, i Data Product, che possono raggiungere livelli importanti di approfondimento e specializzazione. Ma queste preziose informazioni, per essere davvero utili e guidare l’azione devono essere anche accessibili alle professionalità aziendali coinvolte.
È fondamentale una visualizzazione dei dati comprensibile e un’interfaccia che ne indirizzi la lettura. Serve un metodo di approccio e analisi del dato che sappia guardare alla complessità.
A questo punto, entrano in gioco i processi di design thinking. Attraverso una lettura del problema improntata all’empatia e alla sperimentazione, il design thinking riesce ad interpretare i dati in maniera creativa, offrendo un punto di vista più ampio ed innovativo, sempre a partire dal cliente e dai suoi desideri.
Dare forma ai dati
I dati sono fondamentali per avere una conoscenza approfondita e certa di qualsiasi fenomeno.
Da sempre, l’essere umano è stato guidato da una curiosità inarrestabile verso la conoscenza delle cause di tutto ciò che lo circonda. Per rispondere alle domande intorno al perché, al come e alle correlazioni, i dati giocano un ruolo fondamentale.
Oggi questo stesso bisogno di conoscenza profonda deve essere applicato al business. Per avere successo e incontrare i propri clienti nel modo migliore bisogna conoscerli profondamente, nei loro desideri, nei comportamenti e nelle aspettative.
Per offrire un’esperienza d’acquisto che sappia distinguersi, le informazioni sull’audience sono ormai necessarie. La competizione si gioca a questo livello.
Tutte le aziende possono già avere degli strumenti dedicati, il nostro lavoro spesso grazie ai data product, da cui raccogliamo grandi quantità di informazioni e dati, l’obiettivo sta nel renderli disponibili al massimo della chiarezza per tutte le considerazioni strategiche e decisionali.
Il problema sta molto spesso nella visualizzazione: una grande mole di informazioni si presenta molto spesso in maniera molto complessa.
Come rendere allora questi dati davvero utili?
Come riuscire ad avvicinarsi ad un dato intelligente per inserirlo nel contesto decisionale?
La soluzione è nel design.
Dare forma ai dati e dare forma all’approccio della persona al dato, è una disciplina che sta oggi riscuotendo grande successo nel business. Il design thinking è uno strumento necessario per valorizzare le informazioni dell’azienda e permettere un approccio realmente data-driven.
È nella relazione e nell’equilibrio tra data science e design thinking che si gioca oggi il successo di un’azienda e la possibilità di emergere rispetto ai competitor.
Centrato sulle persone e predittivo.
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Cos’è il data product? Una definizione
Negli ultimi anni, la quantità di dati che le aziende possono raccogliere è cresciuta esponenzialmente. L’esplosione dell’universo digital, con la crescita della presenza online degli utenti, ha offerto informazioni molto interessanti sul comportamento dei clienti.
Oggi non si tratta solamente di conoscere come il cliente acquista sul website o sull’eCommerce aziendale; è possibile sapere da dove è venuto, come ha conosciuto il brand, quante volte ha visitato il sito, quali pagine ha navigato e per quanto tempo.
Una tale quantità di informazioni deve essere suddivisa e analizzata da strumenti sempre più specializzati. I data product sono dei prodotti digitali che utilizzano e visualizzano dati per supportare i processi decisionali e il controllo di un sistema.
Il data product descrive condizioni passate, presenti e sviluppi futuri del sistema in questione grazie all’utilizzo di algoritmi e di analisi statistiche. I sistemi che il data product riesce a monitorare possono essere aziende, processi, stati ed ecosistemi.
Un data product riesce a raccogliere e visualizzare tantissimi dati insieme, offrendo il materiale necessario per qualsiasi valutazione strategica. Per comprendere la complessità serve uno strumento di questo tipo che raccoglie i dati, li divide e li “pulisce” dalle interferenze, li analizza, per riscontrare delle evidenze.
L’approccio di questo strumento, come della data science più in generale, è strettamente metodologico: si parte dal dato senza sapere cosa emergerà e senza indirizzare in anticipo la ricerca. Trattare le informazioni in questo modo offre sicuramente una struttura scientifica affidabile, ma potrebbe perdere di vista la dimensione decisionale.
Troppi dati: il rischio paralisi
I dati offrono informazioni del tutto affidabili e certe dalle quali partire, ma non sempre riescono ad indirizzare l’azione e a fondare la decisione. L’esempio più evidente riguarda la richiesta di feedback ai clienti.
Chiedere al pubblico il proprio parere rimane uno degli strumenti più diretti ed efficaci per migliorare in futuro.
Ma in un mondo così pieno di informazioni e di interazioni, online e offline, potrebbe capitare di ricevere una quantità di feedback tale da rappresentare, in ugual misura, diversi punti di vista in collisione.
Quale decisione potrebbe allora prendere l’azienda?
Chi dovrebbe ascoltare?
Come muoversi se i dati non riescono a fornire risposte?
Molte aziende vivono questa paralisi.
Il problema sta nel riporre totale fiducia nell’informazione scientifica, rispetto alle considerazioni e valutazioni professionali.
Quando il dato è l’unico strumento accreditato per giustificare decisioni ed azioni, il rischio di blocco è notevole. È fondamentale, in questi casi, ripartire da un punto di vista più ampio e ritornare al dato, ai feedback e agli A/B test, solamente quando il problema è già circoscritto e le alternative in gioco sono poche.
I dati sono molto importanti per il business e gli strumenti oggi a disposizione consentono analisi molto approfondite e specialistiche. Ma l’utilizzo che viene fatto delle informazioni rimane l’aspetto più rilevante e la responsabilità decisionale non può essere lasciata ai report dei vari tool.
Cos’è il design thinking? Una definizione
Conoscere i propri clienti significa conoscere delle persone con dei desideri, delle abitudini e delle aspettative.
Offrire un’esperienza di valore significa costruire una relazione che coinvolge il brand in uno scambio di contenuti e comunicazione con il pubblico.
Per questo motivo, i dati sono fondamentali ma non possono essere l’unico elemento per una strategia efficace.
Serve un approccio diverso, che parta dal cliente per costruire un incontro. Serve l’empatia. Il design thinking è proprio questo: un modo di gestire i problemi a partire dalla situazione attuale, con l’obiettivo di migliorarla.
Il design thinking è un approccio all’innovazione incentrato sull’uomo, che attraverso il design vuole integrare le esigenze delle persone agli obiettivi di business grazie alle possibilità offerte dalla tecnologia.
È un metodo per creare nuovi prodotti, servizi o esperienze: l’utente è al centro di un processo che coinvolge diverse tecnologie per i risultati fissati dall’azienda. Il design thinking, se affiancato ai dati, sin dall’inizio di ogni processo, riesce a combinare sensibilità, fattibilità tecnica e commerciale e bisogni dei clienti.
Attraverso un percorso più eterogeneo e all’interno di un quadro più ampio, il design thinking aggiunge al dato quell'efficacia strategica necessaria.
Se questo approccio parte dalla conoscenza approfondita del cliente e dall’osservazione della situazione attuale, i dati continuano ad essere necessari.
Fondamentali, per il design thinking, sono i dati comportamentali: quelle informazioni psicografiche che descrivono i comportamenti dell’utente, le sue abitudini, il modo di navigare, di conoscere il brand e di ottenere informazioni.
Le fasi del design thinking
Questo metodo, creato e presentato da IDEO, si compone di diverse fasi, sempre in una prospettiva di ciclicità, iterazione e correzione contestuale. Le fasi del design thinking sono sei ma possono essere distinte all’interno di tre momenti principali.
Comprensione: Empatia e Definizione
Esplorazione: Idea e Prototipo
Attuazione: Test e Implementazione
1) Comprensione
Nella prima fase, l’obiettivo è raggiungere una comprensione profonda del problema o della situazione sulla quale si vorrebbe intervenire.
Come più volte ricordato, è fondamentale adottare un punto di vista molto ampio, per inquadrare il problema e porlo nella giusta prospettiva.
Prima di tutto è necessario empatizzare con il cliente: grazie ai dati si possono conoscere i suoi gusti, i desideri, le paure e le prospettive.
Cosa cercano nel prodotto che vende l’azienda?
Che genere di legame emozionale vorrebbero costruire? Il design thinking parte dalle relazioni, dall’emotività e dall’irrazionale come fulcro di ogni rapporto umano che non può essere dimenticato.
Con l’acquisizione di tutte queste informazioni, si può passare ad una prima definizione del problema da affrontare. Solo dopo una conoscenza approfondita dell’utente, ad un livello empatico più che logico, si può comprendere quale obiettivo bisogna raggiungere e quale bisogno accogliere.
2) Esplorazione
Dopo aver individuato e definito il problema, bisogna trovare le idee giuste per risolverlo. È la fase del brainstorming dove vengono messe sul tavolo tutte le idee possibili; in questa fase è importante ascoltare tutti i soggetti coinvolti, tutte le proposte e non offrire nessun genere di orientamento. Le idee sono libere e ciascuno potrebbe offrire un contributo di valore. In questo momento, l’ascolto e l’apertura verso approcci differenti sono gli elementi fondamentali.
Dall’idea si passa al prototipo: solo dopo aver simulato l'applicazione di quell’idea ad un prototipo si potrà verificare se quell’idea è davvero valida e risponde al problema in modo efficace.
Sicuramente si consiglia di realizzare dei prototipi solamente delle idee migliori, due o tre alternative sulle quali poter riflettere più agevolmente.
Far passare troppo idee in questa fase rischierebbe di creare confusione, mettendo a rischio il conseguimento dell’obiettivo. I dati offrono quantità importanti di informazioni e le idee potrebbero essere molteplici: in questa fase è necessario ampliare l’esplorazione e la riflessione per scoprire subito le difficoltà ed i problemi.
Anche dal punto di vista delle risorse, tempo e denaro, è fondamentale attuare una scrematura importante a questo livello.
3) Attuazione
Per mettere in atto il prototipo e verificarne l’efficacia è il momento dei test. Il test è lo strumento per verificare il valore dell’idea direttamente con gli utenti. È il momento dell’ascolto, della raccolta dei feedback e delle prime impressioni.
I clienti, davanti alla richiesta dell’azienda, si mostrano sempre molto disponibili a testare prodotti e a fornire analisi dettagliate. Questo momento può essere molto utile per mettere in evidenza considerazioni lato cliente che l’azienda potrebbe non aver previsto o compreso.
Se il processo di design thinking è ciclico e continuo, questo momento potrebbe anche spingere l’azienda a rivedere il prototipo o addirittura l’idea iniziale in favore di nuove considerazioni offerte dal cliente.
Solo se i feedback sono nettamente positivi, si passa all’ultimo momento, all’implementazione del prodotto o servizio. A questo punto l’idea iniziale diventa realtà ed è pronta per incontrare il pubblico. Se, invece, ci fossero ancora delle perplessità emerse in fase di test, è consigliabile ripartire da capo per capire se esistono alternative valide che potrebbero ottenere maggiore successo tra i clienti.
I principi del design thinking per i data product
Il design thinking è un approccio ormai molto diffuso, capace di adattarsi a tutti i settori. Dai progetti personali alle responsabilità in azienda, si acquisisce un metodo per procedere verso il risultato.
Un approccio diverso allo stesso problema può fornire soluzioni inattese e di grande impatto.
All’interno di una realtà aziendale, il design thinking costruisce una struttura di pensiero e d’azione all’interno della quale lavorare in modo collaborativo e coerente.
Questi vantaggi, se applicati ad una grande quantità di dati raccolti e analizzati in modo scientifico, possono creare un fortissimo impatto sul business. Le fasi individuate in precedenza dimostrano come questo approccio sia incentrato sulla frammentazione del problema: dividere e separare per capire bene, rimanendo aperti all’inatteso, e solo in seguito ricongiungere.
Il metodo di lavoro del design thinking si basa sui due concetti di divergenza e convergenza. Nelle prime fasi di comprensione e definizione del problema è necessario divergere, ascoltare tutti i pareri, creare più spunti possibili.
Solo nel momento di decidere è necessario, invece, tornare alla convergenza e ad una visione complessa ma unitaria della soluzione.
Il design thinking vuole essere un approccio prima di tutto esplicativo, capace di rendere chiara la situazione e di definire con sicurezza la soluzione. Anche all’interno di un’azienda, il design thinking si occupa di offrire dashboard comprensibili ed intuitive agli stakeholder, di raccontare il dato invece di racchiuderlo semplicemente tra le colonne di una tabella.
Si deve accompagnare il processo decisionale attraverso un percorso che mira alla spiegazione del dato in funzione dell’obiettivo.
Per fare questo, il design thinking si basa sulla visualità: l’idea diventa immagine perché un’immagine è più facile da comprendere, è più intuitiva e abbraccia subito concetti più ampi.
Sfide e difficoltà tra data product e design thinking
Dal punto di vista aziendale, il design thinking rappresenta un approccio in grado di valorizzare al massimo i dati ottenuti ed analizzati con il data product.
Trovare l’equilibrio tra questi strumenti potrebbe fornire all’azienda vantaggi importanti nella costruzione della customer experience e nella soddisfazione dei clienti.
Due approcci così differenti e, da alcuni punti di vista, opposti devono essere integrati in modo profondo per potere offrire i risultati attesi.
Uno dei temi più importanti in questo senso riguarda la necessità di coinvolgere i designer nel processo decisionale già dalle prime fasi. Molte aziende dividono le competenze offrendo al design, in un secondo momento, tutte le informazioni ottenute. I designer vengono coinvolti quando il progetto è già stato stabilito. In questo modo, il potere del design thinking viene annullato.
È necessario coinvolgere i designer fin dall’inizio ed analizzare i dati ottenuti a partire da un punto di vista più ampio.
Dall’altro lato, il data product, dovrebbe considerare subito anche il contesto nel quale il dato è stato ottenuto, le caratteristiche dell’utente e il comportamento rispetto al brand.
Ogni dato dovrebbe essere subito contestualizzato.
Ma alcuni elementi emergono comunque in fasi successive ed è necessario essere pronti a ripensare sempre i risultati ottenuti.
Inoltre, in un’ottica di collaborazione proficua, è necessario che anche i designer coinvolti abbiano delle profonde competenze sulla struttura dei dati.
Nell’incontro tra questi due approcci le competenze e le conoscenze devono crescere su un territorio comune, per rendere possibile una comunicazione di valore.
Quali dati usare?
I dati oggi a disposizione sono molteplici e descrivono il mercato ed il cliente da tutti i punti di vista.
Davanti ad una tale disponibilità, il rischio di confusione e di paralisi è notevole. L’idea di acquisire più informazioni possibili, che ha guidato gli ultimi anni, viene messa in discussione oggi.
Il giusto utilizzo del data product e del design thinking ha come primo obiettivo la distinzione, all’interno dei dati, tra il segnale ed il rumore di fondo. Non tutti i dati hanno lo stesso valore e la stessa utilità ed è importante capire a quali informazioni dare la precedenza.
Quali sono gli analytics più importanti?
Analytics website e app
Ci sono delle informazioni e degli analytics che non possono essere ignorati. Tra questi, fondamentali sono sicuramente gli analytics del website: conoscere il flusso degli accessi sul sito, le pagine visitate, le parti di pagina visualizzate con maggiore attenzione, il percorso seguito per arrivare al sito e all’interno di esso, i motivi di uscita.
Tutte queste notizie sono determinanti per migliorare l’esperienza futura dei clienti e per riflettere in maniera più ampia.
Allo stesso modo, sono molto utili i dati provenienti dall’app. I dati dell’app sono molto simili al website ma l’utilizzo di un’app è più diretto all’acquisto e il comportamento dell’utente rispecchia questo proposito.
I test e i dati comportamentali
Dal punto di vista del design thinking, sono molto importanti le informazioni che possono provenire dagli A/B test e da tutti quei test volti a stabilire un’empatia con il cliente, valutando l’efficacia di un’idea direttamente sul campo.
Questi strumenti sono fondamentali nelle fasi del processo di design thinking dedicate alla messa in atto dell’idea.
Infine, grande interesse avranno i dati legati alla descrizione del cliente al di là del brand e delle possibili interazioni: capire come si comporta sul web e offline, cosa ricerca, come vive e che spazio dedica all’acquisto, sono elementi fondamentali.
Tutte queste informazioni devono essere analizzate insieme ai feedback ottenuti, online e offline, creando, se necessario, dei prototipi progettuali su carta. Un modo semplice e tradizionale per capire la direzione da prendere e le possibili difficoltà, senza l'investimento di molte ore di lavoro tecnico.
Data product e design thinking: l’azienda diventa data-driven
Oggi è possibile conoscere i propri clienti in maniera approfondita e dettagliata. I tool di analytics sul mercato si stanno moltiplicando, offrendo sempre maggiore affidabilità e sicurezza.
Ogni azienda ha il problema della gestione di questi dati e della necessità di rendere questi dati impattanti sul business.
Le informazioni devono essere analizzate all’interno di un contesto complesso, ricco di variabili indipendenti, senza soluzioni giuste o sbagliate e senza formule riconosciute.
Questi dati devono descrivere il comportamento umano e per questo devono tenere conto di aspetti sociali, psicologici e culturali.
Il design thinking è un approccio capace di coniugare il dato scientifico con una lettura più ampia e complessa della realtà.
Cosa deve fare un’azienda per implementare questo approccio al suo interno?
Sicuramente dovrebbe partire dalle professionalità e dalle competenze da inserire. Il passo successivo riguarda, invece, la creazione di un mindset aziendale che abbraccia un punto di vista più ampio e si concede lo spazio per l’ascolto del cliente e per l’osservazione del mercato.
Solo affiancando il design thinking al data product si otterranno dati di valore, capaci di dare forma alle decisioni e di indicare la strada nei progetti futuri.
Un primo passo fondamentale per una progettazione guidata dai dati e per un approccio data-driven.
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