Indice

User eXperience. Fra percezione e realtà
User eXperience: Desiderabile, Proficua, Fattibile
User eXperience Data Driven. Metti al centro l'utente
L'importanza della codifica dei processi
User eXperience Data Driven. I bisogni da soddisfare
La teoria del "Jobs to be done"
Le Data Driven Personas
Il modello RFM
Conclusioni

La User eXperience può essere definita come la reazione, positiva o negativa, dell'utente che approccia un sistema interattivo. Negli anni si è sempre più consolidata l'idea che sia fondamentale per la buona riuscita di un progetto imprenditoriale online curare nei minimi particolari l'usabilità delle proprie piattaforme. Basti pensare che Jakob Nielsen, noto esperto di Web Usability, stima che i professionisti connessi a questo settore passeranno da 1 a 100 milioni entro il 2050. Ma cosa vuol dire all'atto pratico fare User eXperience?

User eXperience. Fra percezione e realtà

Ancora oggi è diffusa l'idea che occuparsi della User eXperience significhi limitarsi a progettare interfacce online e arricchire quegli spazi di contenuti grafici accattivanti. Niente di più sbagliato.

Per farti capire quanto possa essere sfaccettato questo lavoro usiamo la metafora di una cena fra amici in cui possiamo trovare quattro ingredienti fondamentali:

le Persone (gli utenti);

gli ingredienti per realizzare i piatti (i contenuti);

la cucina, quindi la costruzione dei piatti (la realizzazione);

la cura nell'imbandire la tavola (l'interfaccia).

Solo grazie alla combinazione fra questi quattro elementi, alla loro interazione positiva, otterremo una cena (User eXperience) di qualità, capace di generare benessere.

User eXperience: Desiderabile, Proficua, Fattibile

Fare User eXperience quindi significa trovare quotidianamente soluzioni che siano funzionali contemporaneamente per utenti (desiderabili), azienda (proficue) e tecnologia (fattibili).

L'esperienza dell'utente sarà positiva e porterà alla conversione solo se saprai trovare un equilibrio fra i bisogni, i desideri, le aspettative degli utenti, i vincoli tecnologici evidenziati dagli specialisti e gli obiettivi di business e fatturato dell'azienda.

Da dove partire allora? Da un assioma fondamentale: non esiste progettazione dell'esperienza utente senza... l'utente. Può sembrare banale ma non lo è. È solamente studiando il desiderio e le aspettative degli utenti che metterai in campo soluzioni tecniche capaci di centrare gli obiettivi di business della tua azienda.

User eXperience Data Driven. Metti al centro l'utente

"Get out of the building" è una delle frasi più note nel mondo del marketing negli ultimi anni. Cosa significa? Uscire fuori dall'edificio è ovviamente una metafora che descrive l'esigenza di non dare per scontato i comportamenti degli utenti misurandoli unicamente con le statistiche a disposizione. È indispensabile incrementare attività di ascolto e raccolta dati che restituiscano costantemente un'istantanea il più possibile realistica della situazione. Questo può avvenire solamente mescolando i big data con i thick data. Qual è la differenza?

I big data, la grande mole di dati che molte aziende incamerano per individuare la strada del modello di sviluppo, spesso hanno il difetto di riuscire a fotografare solo l'esistente senza riuscire ad anticipare le future dinamiche di mercato. I thick data sono invece proiezioni che emergono da indagini più approfondite condotte su campioni limitati di persone. La loro caratteristica? Se svolte bene sono capaci di fornire indicazioni sugli sviluppi della società indispensabili per garantire una sopravvivenza all'azienda e non farle intraprendere strade a fondo cieco.

Per citare Tricia Wang, una delle esperte mondiali più note che lavorava nel settore di ricerca Nokia e che oggi è co-founder di Sudden Compass, una società che si occupa di aiutare le aziende a stare al passo con le esigenze dei clienti: "Per avere un impatto i numeri devono avere una storia e viceversa".

Guarda il TED TALK di Tricia Wang sull'importanza dei Thick Data

L'importanza della codifica dei processi

Come rendere fruttuosi i dati allora? E come sfruttarli a nostro vantaggio nella costruzione della User eXperience? Prendere decisioni che influiscano positivamente sui risultati è frutto di un processo che è fondamentale codificare. Affidarsi all'istinto è un errore che potrebbe costarti molto caro.

Sono cinque i passaggi che ti consigliamo di monitorare per far sì che i tuoi utenti trovino un ambiente per loro confortevole:

Insight: l'osservazione dei dati;

Ipotesi: la formulazione delle strade da intraprendere;

Prioritizzazione: l'individuazione delle attività più importanti da svolgere;

Realizzazione: l'attività sulla piattaforma;

Conversion research: lo studio dei risultati.

User eXperience Data Driven. I bisogni da soddisfare

Una volta che avrai codificato il processo di lavoro potrai concentrarti sull'individuazione dei bisogni dei tuoi Clienti da soddisfare per far sì che la tua strategia porti alla conversione. Qui sotto trovi diversi strumenti per la ricerca qualitativa (thick data) e quella quantitativa (big data).

Strumenti_ricerca_qualitativa_quantitativa

Il modo migliore per sapere qualcosa da qualcuno è chiederglielo: per questo le interviste restano uno degli strumenti più potenti a disposizione di chi vuole avere informazioni utili per lo sviluppo della sua impresa. Un'intervista può essere preziosa perché emergono i reali bisogni degli utenti, si approfondiscono i processi decisionali, si fanno emergere possibili ostacoli, si mettono in discussione conoscenze che si pensava fossero consolidate.

Questo tipo di sondaggio può essere condotto anche direttamente sul tuo sito, per esempio attraverso dei Feedback Pools, domande a risposta breve proposte in touchpoint decisivi della customer journey individuabili attraverso lo studio dei dati Analytics, capaci di segmentare e raccogliere spunti sull'azione degli utenti sul sito.

La teoria del "Jobs to be done"

"Le persone non vogliono un trapano da un quarto di pollice, vogliono un foto da un quarto di pollice". Questa frase di Theodore Levitt è alla base della teoria del "Jobs to be done" che sposta l'attenzione delle aziende dallo sviluppo del proprio prodotto allo studio del desiderio che le persone cercano di soddisfare acquistando quel prodotto individuando il modo migliore per soddisfarlo.

Questa per esempio è stata la strategia condotta da Netflix per spodestare Blockbuster. I Clienti non comprano prodotti o servizi; li introducono nella loro vita per poterne migliorare un aspetto specifico. I Jobs to Done aiutano a far emergere bisogni reali degli utenti e identificare i competitor dal punto di vista del Cliente. Le nostre scelte non possono essere spiegate solo da un punto di vista funzionale, spesso subentrano anche fattori emotivi e sociali per esempio. Non basta riempire un eCommerce di funzionalità per soddisfare i Clienti. Il lavoro da fare è ben differente. Devi imparare a conoscere come compiono le scelte i tuoi utenti.

Le Data Driven Personas

Oggi per raggiungere lo scopo di amplificare la nostra conoscenza rispetto ai comportamenti dei Clienti abbiamo lo strumento della Data Driven Personas. Si tratta di modelli avanzati che descrivono potenziali utenti a cui ci rivolgiamo. Attraverso indagini e ricerche qualitative attribuiamo un fattore umano ai dati quantitativi analizzati, in modo da comprendere chi sono i nostri Clienti, quali sono i loro bisogni e quali motivazioni muovono le loro decisioni d'acquisto.

Il modello RFM

Si tratta di un sistema di classificazione che ordina i clienti sulla base di un punteggio individuale calcolato sulla base di tre metriche:

Regency: Misura il tempo trascorso dall'ultimo acquisto di un certo Cliente. Ci aspettiamo che più questo è vicino, maggiore è la probabilità che quel cliente ci scelga in futuro.

Frequency: Riflette il numero di acquisti ripetuti da un Cliente. Anche in questo caso, la probabilità di un eventuale acquisto futuro cresce all'aumentare della frequenza.

Monetary: Indica il valore monetario del Cliente.

Grazie a questo modello tridimensionale in cui convergono dati qualitativi e quantitativi possiamo disegnare profili - Data Driven Personas - molto più aderenti alla realtà di quanto non fossimo capaci di fare in passato.

Conclusioni

Oggi la costruzione della User eXperience non può prescindere dallo studio dei dati che però non può essere esclusivamente quantitativo (big data) ma anche qualitativo (thick data). La teoria del "Jobs to be done" ci aiuta in questo percorso di elaborazione facendoci concentrare non più sull'esclusivo sviluppo del prodotto da sull'ascolto dei desideri dei Clienti. Per raggiungere questo obiettivo possiamo sfruttare la possibilità offertaci dal disegno delle Data Driven Personas individuabili grazie a modelli matematici capaci di rielaborare i dati assegnando ad ogni Cliente un punteggio che ti aiuterà a sviluppare il tuo business nella giusta direzione.