Quando il Designer incontra il mondo dei Big Data

18 dicembre 2017

Giovanni Pola

Secondo Giovanni Pola, Ceo di GreatPixel, l’utilizzo di un approccio quali-quantitativo è in grado di incidere sui risultati di un progetto di UX: “Oltre a una creatività impattante serve una metodologia che assicuri la misurazione del risultato in ogni fase del lavoro”

Nel mondo, ma ormai in misura crescente anche in Italia, le aziende si affidano sempre di più ai professionisti della User Experience per analizzare non solo come le persone percepiscono una determinata esperienza – digitale e non – legata a brand, prodotti, servizi e ambienti, ma anche per trovare soluzioni efficaci al fine di assicurarsi un’usabilità più fluida. Professionisti duttili, portatori di diverse competenze, in questi anni gli UX Designer hanno già individuato strade consolidate per esprimersi come, ad esempio, il Design Thinking. Fa specie invece che non abbiano ancora preso in seria considerazione il mondo dei Big Data, un segmento in grande fase di crescita anche se solo di recente.

“Certo tutti riconoscono l’importanza dei dati – spiega Giovanni Pola, Ceo di GreatPixel, l’agenzia di marketing digitale che ha fatto dell’approccio Data + Human Driven il proprio marchio di fabbrica – ma attualmente predomina un approccio più qualitativo che quantitativo. Secondo me il dubbio che ancora alberga nella testa dei designer è che appoggiandosi troppo ai dati rischino di perdere la loro parte creativa e disruptive. In realtà è importante comprendere gli obiettivi di un lavoro di UX per capire come sfruttare il dato nelle varie fasi del progetto. Ad esempio, quando l’obiettivo è trovare una forte discontinuità col passato, la ricerca qualitativa, i focus group, le interviste, gli usability test e così via, sono in grado di offrire insight più strategici. I dati invece raccontano sempre una realtà già esistente, ma sono essenziali quando l’obiettivo di un designer non è tanto sconvolgere, ma ottimizzare quello che già c’è. Quando si analizza qualcosa che va ottimizzato è come quando si fa il setting di un motore: se cerchi di capire come si trasmette l’energia all’interno di una macchina i dati ti offrono un contributo prezioso, ma se devi cambiare completamente la carrozzeria difficilmente un computer collegato alla macchina ti dirà come riprogettarla da capo”.

Quindi il dato quantitativo è più oggettivo: questo può aiutare a prendere decisioni nel rapporto tra agenzia e committenti?

“Si, a patto che l’obiettivo del progetto richiesto all’agenzia sia misurabile – continua Pola -. Se un’azienda chiede un sito efficace nella vendita e in fondo c’è un kpi, allora l’intero processo può essere improntato a una misurazione. Se invece il cliente chiede un sito che sia semplicemente bello allora diventa più difficile. Ma il dato, quando è uno dei risultati del progetto, diventa fondamentale non solo in fase di ideazione e progettazione, ma anche nel rapporto di business tra le aziende. In questo caso può essere utilizzato in qualsiasi fase, anche in quelle più strettamente creative, come ad esempio quando devo decidere se il colore di una parte della mia interfaccia o di un servizio instore, debba essere giallo piuttosto che rosso. Tra i tanti strumenti a disposizione di GreatPixel ce n’è uno in grado di fornire queste risposte: si tratta di un tool di intelligenza artificiale, una sorta di simulatore capace di misurare come si comporta l’occhio delle persone rispetto ai colori. Sino a oggi questo tipo di decisioni venivano demandate solo al gusto, all’esperienza o ai vincoli di coerenza complessiva legati a un brand, adesso invece ci sono delle evidenze che posso aiutarci a trovare delle soluzioni”.

Ma quando la fase di progettazione è terminata e il sito o la app sono live ovvero sono esposte al cliente finale, questo mix di tecniche quali-quantitative può risultare ancora utile?

“Sì, ma dipende ancora una volta dall’obiettivo aziendale. Noi abbiamo la possibilità di analizzare il comportamento di un utente fin dalla primissima esposizione al nostro messaggio o contenuto. Sin dal momento in cui è esposto al nostro link in risposta a una sua ricerca o a un banner quando vede per la prima volta il prodotto, fino a quello che accade mesi dopo l’atto di acquisto. Possiamo misurare tutto questo funnel di esperienze per capire dove questo percorso si interrompe per poi spezzettare il processo in tutti quei punti di sofferenza sia per l’azienda che non ottiene i risultati sperati, sia per l’utente finale che non riesce ad andare avanti e prendere delle decisioni. È possibile affrontare dei percorsi mirati su singoli pezzi di esperienza, invece che sul livello complessivo, attraverso l’ausilio di tecniche come l’A/B Test, che non è altro che un grande esperimento psicologico. Anche in questo caso ci avvaliamo del nostro approccio quali-quantitativo che ci consente di ottimizzare un singolo tratto che i dati ci indicano in sofferenza. Del resto GreatPixel – conclude Pola – nasce proprio sul presupposto di quanto sia importante coltivare un grande amore per i dettagli, ad esempio, per quel pixel che posizionato al punto giusto può cambiare profondamente il risultato di un progetto aziendale”.