Il documento esplora l'approccio del design orientato ai dati, evidenziando l'importanza di integrare dati qualitativi e quantitativi per comprendere meglio gli utenti e il contesto del loro utilizzo. Viene enfatizzato che possedere solo dati non basta, poiché è fondamentale conoscere i bisogni e le abitudini degli utenti per progettare esperienze significative. Infine, descrive un processo pratico per raccogliere e analizzare i dati, definire obiettivi e coinvolgere gli utenti attraverso interviste e analisi di mercato.

1. DATA
DRIVEN UX
Come lo facciamo
DIGITAL DESIGN THINKING.

2. DATA DRIVEN UX
Carlo Frinolli
www.carlofrinolli.it • www.nois3.it
@carl0s_
CEO + FOUNDER
Experience Designer, Founder e CEO di nois3,
lavoro, insegno e vivo a Roma –
non necessariamente in quest’ordine.
Via Alberto da Giussano 62/D
00176 Roma (IT)
+39 06 29 66 60
@wearenois3
hello@nois3.it
www.nois3.it

3. DATA DRIVEN UX
Natalia Molchanova
www.nois3.it
@natsilent
DIGITAL STRATEGIST
Via Alberto da Giussano 62/D
00176 Roma (IT)
+39 06 29 66 60
@wearenois3
hello@nois3.it
www.nois3.it
Digital Strategist di nois3,
once upon a time an illustrator.
Esisto tra Milano, Roma e Mosca,
non necessariamente in quest’ordine.

4. DESIGN WITH DATA
+
A CHE PUNTO SIAMO NEL MONDO

5. DATA DRIVEN UX
True love waits
DATA DRIVEN UX
Il data scientist Charlie Thompson analizzando
dati provenienti dalla Spotify API ha stabilito
che True Love Waits è la canzone più triste
dei Radiohead.
… LA CANZONE PIÙ TRISTE DEI RADIOHEAD
True love waits…

6. DATA DRIVEN UX
Tinker Hatfield e i dati
L’introduzione di data analysis nel design
ha contribuito a cambiare il panorama delle
sneaker sportive, tenendo in considerazione
Dati cinetici e più in generale fisici
nel product design.
OSSERVARE E MISURARE LE PERFORMANCE SPORTIVE

7. DATA DRIVEN UXDATA DRIVEN UX
L’incrocio di dati che arrivano dall’uso continuo
dello smartphone uniti ai dati meteo vi possono
proporre l’outfit perfetto per ogni condizione
metereologica, non è fantastico?
DATA_DRESS VI PUÒ AIUTARE…
Indecisi su cosa mettervi?

8. DATA DRIVEN UX
Attraverso l’analisi di statistiche e
trend online, Dropbox ha scelto
le etichette da usare per le funzionalità
all’interno della sua applicazione.
Design words with data
COME SCEGLIE DROPBOX I NOMI DELLE SUE LABEL?

9. “
DATA DRIVEN UX
Without data you’re just another person with
an opinion.
— W. EDWARDS DEMING
Senza avere fatti a supporto, pezze d’appoggio, evidenze o validazione
di mercato la tua opinione non vale granché.

10. DATA ARE NOT ENOUGH
+
BASTA QUESTO TIPO DI DATI PER SUPERARE GLI ASSUNTI DA CUI PARTIAMO?

11. DATA DRIVEN UX
DIPENDE?!

12. DATA DRIVEN UX
Progettiamo servizi e prodotti che i nostri utenti dovranno
utilizzare soddisfacendo un bisogno, con motivazione,
in un contesto.
Conoscere una distribuzione statistica di comportamenti
è un ottimo punto di partenza, ma non basta.
I soli dati quantitativi non raccontano una storia
SIAMO PERSONE AL SERVIZIO DI PERSONE

13. “
DATA DRIVEN UX
Without an opinion you’re just another person
with data.
— MILO JONES AND PHILIPPE SILBERZAHN / FORBES.COM
L’uso dei soli dati quantitativi, ignorando contesto d’uso, bisogni
e abitudini delle persone non ci fanno diventare più intelligenti.

14. DATA? LIKE TEENAGE SEX
+
MA È ROBA CHE SE MAGNA?

15. “
DATA DRIVEN UX
Data (/ˈdeɪtə/ DAY-tə, /ˈdætə/ DA-tə, or /ˈdɑːtə/ DAH-tə)
is a set of values of quantitative or qualitative
variables.
— DEFINIZIONE DA EN.WIKIPEDIA.ORG

16. DATA DRIVEN UX
Dati quantitativi
Percentuale mondiale che accede
ad Internet usando dispositivi mobile
Percentuale di Italiani che accede
ad Internet usando dispositivi mobile
59%
31%
27%
da tablet
30%
da tablet
45%
2011
2012
2013
NUMERI AGGREGATI E STATISTICHE
Siamo abituati a questi dati aggregati, il pane quotidiano
degli statistici e anche di certi brief creativi.
Donna, fa la spesa e usa internet mobile, età superiore ai 28 anni.

17. “
DATA DRIVEN UX
Think of two customers.
DATA DRIVEN UX
Both were born in 1948, male, raised in
Great Britain, married, successful and wealthy.
Furthermore, both of them have at least two
children, like dogs and love the Alps…

18. DATA DRIVEN UX
One of them could be Prince Charles
THIS IS SERVICE DESIGN THINKING.
and the other one Ozzy Osbourne.

19. DATA DRIVEN UX
Dati qualitativi
Raccogliere dati qualitativi significa calarsi nel contesto di chi
stiamo cercando di comprendere.
Per tener conto non solo di cosa dice, ma anche di chi è e cosa fa.
DI ETNOGRAFIA E ALTRE STORIE

20. DATA DRIVEN UX
Derivano dall’osservazione e
Dati qualitativi
NOR A STYLE GUIDE OR A CAMPAIGN.
CHIARA ALBANESI - FIELD WORK

21. QUALE SCELGO?
+
QUANTITATIVO O QUALITATIVO: NON DEVO SCEGLIERE PER FORZA

22. DATA DRIVEN UX
ENTRAMBI!

23. DATA DRIVEN UX
Qualitativi… quindi non obiettivi?
L’osservatore perturba l’esperimento?
Non pretendete di essere obiettivi.
Le interviste sono tra esseri umani,
e in fondo lo siete anche voi...
HEISENBERG… QUELL’ALTRO. IL FISICO.

24. DATA DRIVEN UX
Progettiamo servizi e prodotti che i nostri utenti dovranno
utilizzare soddisfacendo un bisogno, con motivazione, in un contesto.
Conoscere dati quantitativi aggregati dei comportamenti
può essere un ottimo punto di partenza, ma non basta.
Opinions not assumptions
SIAMO PERSONE AL SERVIZIO DI PERSONE

25. DATA DRIVEN UX
La pratica di partire dal quantitativo per arrivare al qualitativo
non è una novità assoluta, anzi.
Dall’assunto digitale è reale possiamo però trarre uno spunto
se osserviamo i comportamenti delle persone anche sul digitale
possiamo trarre più informazioni di contesto.
Sto intervistando quello giusto?
E SE TRA I MIEI INTERVISTATI NON STESSI BECCANDO IL MIO TARGET?

26. DATA DRIVEN UX
+
DAI DATI AI REQUISITI PROGETTUALI

27. DATA DRIVEN UX
REPORT CONTEXT ASSESSMENT
RISULTATI E CONCLUSIONI DATA DRIVEN
Scelta di parole chiave: temi, topic o hashtag da monitorare
Non solo raccolta delle conversazioni
Fase di arricchimento con analisi umani e definizione di criteri di ricerca
Pulizia dei risultati
1
Analisi delle
CONVERSAZIONI
0
Elaborazione
IPOTESI DI RICERCA
2
Arricchimento dei
DATI E VERIFICA
3
Interviste agli
UTENTI
4
Creazione delle
PERSONAS
4
Creazione delle
PERSONAS
Fase di arricchimento con analisti umani
Briefing del cliente
Definizione requisiti progettuali
Fase di segmentazione degli utenti in base alle intenzioni e pattern comportamentali
Il processo in breve - un anno dopo.

28. 0. ELABORAZIONE
IPOTESI DI RICERCA
+
DA DOVE PARTIAMO? DAL CLIENTE!

29. DATA DRIVEN UX
Attraverso la facilitazione tramite dialogo,
design thinking e raccolta dati aziendali
dobbiamo capire
quali problemi vuole risolvere e quali risultati
vuole raggiungere il nostro cliente
investendo nel nostro lavoro.
Briefing del Cliente
COSA VUOLE, COSA SI ASPETTA E CHI È UMANAMENTE.

30. DATA DRIVEN UX

31. “
DATA DRIVEN UX
L’obiettivo essenziale della guerra è la vittoria,
non le operazioni prolungate.
— SUN TZU, L’ARTE DELLA GUERRA, CAPITOLO 2 - PREPARAZIONE ALLA GUERRA

32. DATA DRIVEN UX
Definire gli obiettivi
DISAMBIGUA LA PAROLA VITTORIA.
Un progetto digitale non può essere l’unico obiettivo
del nostro lavoro.
È solo un mezzo che dobbiamo dare al cliente
con il quale potrà raggiungere
i suoi obiettivi aziendali.

33. DATA DRIVEN UX
Come misura il successo il cliente?

34. DATA DRIVEN UX
QUALI SONO LE METRICHE CON CUI IL CLIENTE VALUTA LA SUA ATTIVITÀ?
Definire KPI aziendali
Dobbiamo capire cosa si aspetta il cliente dal progetto digitale
in termini di risultati misurabili e tempo.
Aumento delle vendite?
Aumento di nuovi contatti?
Diminuzione delle lamentele al call center?
Diminuzione ore lavorative per compiere determinate attività?

35. DATA DRIVEN UX
Come vorrebbe essere percepito il cliente?

36. Se fosse una persona?
DATA DRIVEN UX

37. DATA DRIVEN UX
QUALI SONO LE AMBIZIONI REPUTAZIONALI?
Definire obiettivi di comunicazione
Dobbiamo capire per cosa vuole essere conosciuto,
come vuole posizionarsi, cosa aumenterebbe la sua credibilità,
quali sono i valori aziendali che devono emergere.
Dobbiamo ricevere degli indizi su quale
tono di voce e stile visivo sono giusti per riflettere
il carattere dell’azienda e delle persone che ne fanno parte.

38. DATA DRIVEN UX
Cosa sa dei suoi clienti attuali? Che clienti vorrebbe?

39. Quali dati ha a disposizione il cliente sui suoi clienti?
Dobbiamo capire chi sono i clienti attuali, come sono stati acquisiti.
Dobbiamo capire chi sono i clienti persi e perché.
Cosa apprezzano i clienti, i prodotti/servizi di successo?
Quali sono le lamentele che arrivano dai clienti?
Quali tratti in comune hanno a percezione del cliente?
Definire chi sono le persone per cui progettiamo
DATA DRIVEN UX
CHI SARANNO GLI UTENTI FUTURI DEL NOSTRO PROGETTO?

40. DATA DRIVEN UX
Scusa, ma così il cliente vi ha già detto tutto, no?

41. La ricerca successiva serve per verificare con i dati se la percezione del
contesto del cliente è confermata, se conosce davvero i suoi competitor,
se il cliente sa davvero chi sono i suoi utenti, se i suoi obiettivi sono
raggiungibili, se la sua offerta è ricercata davvero come si aspetta, quali
sono i rischi e quali sono le opportunità che non vede o per qualche
ragione ci ha nascosto.
Però non ci fidiamo 😬 😬 Se fosse solo una sua opinione?
DATA DRIVEN UX
VERIFICHIAMO GLI INSIGHT FORNITI DAL CLIENTE CON LA RICERCA!

42. DATA DRIVEN UX
Ready! Data? GO!

43. 1. ANALISI DEL CONTESTO
E DELLE CONVERSAZIONI
+
QUAL È IL TERRENO DOVE DOBBIAMO MUOVERCI.

44. “
DATA DRIVEN UX
Se non conosci te stesso, né conosci il tuo
nemico, sii certo che ogni battaglia
sarà per te fonte di pericolo gravissimo.
— SUN TZU, L’ARTE DELLA GUERRA, CAPITOLO 3 - ATTACCO STRATEGICO

45. Cosa possiamo trovare in rete sul cliente? Quali canali usa e come?
Che keyword usa e quali tematiche tratta?
Quali informazioni sono reperibili?
Le persone ne parlano? I media ne parlano? Dove? Come?
I dati di navigazione del sito e le interazioni sui canali social
rispecchiano la percezione del cliente?
Conoscere se stessi - analizzare il nostro cliente.
DATA DRIVEN UX
QUALI SONO LE INFORMAZIONI CHE POSSIAMO TROVARE SU DI LUI IN RETE?

46. Conoscere il nemico - Analizzare i competitor.
DATA DRIVEN UX
QUALI SONO LE INFORMAZIONI CHE POSSIAMO TROVARE SU DI LORO IN RETE?
Il cliente ce li ha indicati tutti? Cerchiamo!
Quali canali usano e come?
Le persone ne parlano? I media ne parlano? Dove?
Che traffico hanno? Da dove arrivano le visite? Chi performa meglio?
Ci sono competitor indiretti?

47. DATA DRIVEN UX
Cliente vs Competitor. Troviamo le differenze!

48. Cliente + Competitor
DATA DRIVEN UX
HANNO UNA COSA IN COMUNE: GLI UTENTI CHE CI INTERESSANO.
Quali sono i canali utilizzati in generale che performano meglio e perché?
Le persone ne parlano? I media ne parlano? Dove?
Riusciamo a individuarli?
Chi sono gli influencer del loro mondo?

49. Chi sono le persone che potranno essere in
contatto con il nostro progetto digitale?
Per quale motivo e con quale intenzione?
Che informazioni potrebbero cercare
sul nostro cliente? Perché?
Quali sono importanti come partner o influencer?
Stakeholder Map: il nostro mondo è fatto da relazioni.
DATA DRIVEN UX
I CLIENTI DIRETTI NON SONO MAI GLI UTENTI UNICI. E NON SONO MAI ISOLATI.

50. Deliverable: Context Analysis
DATA DRIVEN UX
UN DOCUMENTO CHE CI DÀ UNA VISIONE DEL MONDO DEL NOSTRO CLIENTE
Ora sappiamo chi sono i competitor e abbiamo individuato in cosa sono
più forti. O più deboli.
Abbiamo un elenco di keyword e tematiche ricorrenti tra tutti loro e
caratterizzanti per alcuni. Quali creano più engagement.
Sappiamo dove come e chi ne parla.
Conosciamo chi sono gli influencer e stakeholder.

51. 2. ARRICCHIMENTO
DEI DATI E VERIFICA
+
SIAMO SULLA STRADA GIUSTA?

52. Abbiamo già detto che non ci fidiamo?
DATA DRIVEN UX
QUI SPESSO ABBIAMO DI NUOVO MOLTE DOMANDE PER IL CLIENTE…
Discutiamo i risultati con il cliente per
definire la nicchia di posizionamento.
Incrociamo le informazioni di partenza sugli
utenti con quelli trovati in fase di analisi.
Definiamo cosa possiamo imparare
dai competitor, quali stakeholder sono i più
importanti per raggiungere gli obiettivi.

53. “
DATA DRIVEN UX
La natura del terreno può essere di grande
aiuto in battaglia. Ma dipende soltanto dal
comandante saper giudicare il nemico,
calcolare le distanze e valutare i rischi.
Conoscendo questi fattori, vincerai;
trascurandoli, sarai sconfitto.
— SUN TZU, L’ARTE DELLA GUERRA, CAPITOLO 10 - IL TERRENO

54. E gli utenti? Cosa gli interessa sul settore?
Quali keyword portano più traffico ai siti?
Qual è il search intent delle diverse keyword?
Quali tematiche generano maggior engagement?
Chi sono gli influencer che hanno il maggior impatto
sulla loro opinione?
Quali sono i canali che usano per informarsi?
COME SI METTONO IN CONTATTO CON IL SETTORE E CON QUALE SCOPO?
DATA DRIVEN UX

55. Think as a user! Search Intentionally
PARTIRE DALLE QUERY E SEARCH INTENT, E NON DALLE BRANDED KEYWORD
Un utente non è solo un target.
È una persona che non cerca un servizio astratto,
ma soluzioni concrete al suo problema, informazioni precise,
aiuto concreto per superare le difficoltà.
“ Come? Dove? Perché non...?
DATA DRIVEN UX

56. Dobbiamo capire come possiamo aiutare gli
utenti a raggiungere i loro obiettivi con il
prodotto digitale che stiamo progettando.
Gli utenti online raccontano i loro problemi,
le esigenze, disagi: le loro user-story!
Anche gli utenti hanno i loro obiettivi.
COME CERCANO DI RAGGIUNGERLI?
DATA DRIVEN UX

57. DATA DRIVEN UX
Non ho capito, dove sono tutti questi dati?

58. La vita segreta di algoritmi di ricerca semantica e statistiche di query
Le domande associate a un problema o obiettivi
DATA DRIVEN UX

59. Data are everywhere. Search'em all.
OGGI LA RICERCA È ATTIVA SU TUTTI I SOCIAL PRINCIPALI. CERCATE, MONITORATE.
DATA DRIVEN UX

60. DATA DRIVEN UX
Briefcase with important lab results

61. File, Collect, Index
Conversation Audit: il sentiment, temi rilevanti o parole ricorrenti.
User Behaviour/Usage Trends: Le abitudini e pattern d’uso rilevati.
Audience Segmentation: utenti affini per criteri demografici,
culturali, sociali, psicologici.
DA RACCOLTA DATI A INSIGHTS UTILI PER UX: PROFILARE UTENTI, DISTINGUERE ESIGENZE.
DATA DRIVEN UX

62. Creare un dataset usabile
DOCUMENTARE IL PROCESSO NEL DETTAGLIO SEMPLIFICA L’ANALISI
Keyword, topics
Fonti analizzate e monitorate
Strumenti impiegati per l’analisi
Intervallo di tempo analizzato
Eventi anomali o altri elementi con potenziale impatto sui dati.
(es. viral content, breaking news, social media crisis)
DATA DRIVEN UX

63. L’intruso? Lo troviamo.
Dobbiamo individuare e distinguere
termini rilevanti e "negativi" da escludere o mitigare nell’analisi.
Valutare nuovi da aggiungere
per approfondire e arricchire la ricerca.
QUALI SONO I DATI IRRILEVANTI? QUALI IMPORTANTI INVECE CI SONO SFUGGITI?
DATA DRIVEN UX

64. DATA DRIVEN UX
Ma quali dati, non ne parla nessuno!

65. Ci manca qualcosa? Possiamo ipotizzare cosa?
COSA NON ABBIAMO TROVATO IN RETE E PERCHÉ?
Non tutti gli utenti lasciano tracce in rete.
Non tutte le tematiche generano conversazioni.
Non tutte le richieste sui motori di ricerca hanno un volume
rilevante.
Non tutti gli utenti sono attivi sui social.
Non tutti i nostri utenti potenziali sono online.
DATA DRIVEN UX

66. DATA DRIVEN UX
Data Dead Zone. Deal With It.

67. Your "dead zone." The possibility of…
…OF ALTERING THE OUTCOME OF YOUR PREMONITIONS.
Chi potrebbero essere gli utenti che non hanno lasciato tracce?
Potrebbero alterare le conclusioni della nostra ricerca?
Potrebbero alterare le nostre ipotesi progettuali?
Se sì…
Dove potremmo trovarli?
Come potremmo scoprire i loro bisogni?
DATA DRIVEN UX

68. 3. INTERVISTE AGLI UTENTI
+
“US AND THEM, AND AFTER ALL WE’RE ONLY ORDINARY MEN”

69. Interviste utente
INTERVISTE NARRATIVE E USER RESEARCH
DATA DRIVEN UX
Farsi raccontare esperienze soddisfacenti,
frustrazioni e aneddoti legati al nostro tema
di ricerca, osservando il nostro interlocutore
e prendendo appunti…

70. DATA DRIVEN UX
What Women Users Want?

71. Data without opinion.
Durante le nostre ricerche possiamo trovare dei dati
che ci indicano dei determinanti comportamenti, preferenze,
stili di vita o modalità di interazione con i servizi o prodotti del
settore per il quale progettiamo.
Ma non è per niente chiaro cosa significa.
Dobbiamo verificarlo con le interviste utente.
A VOLTE I DATI SONO CHIARI. MA NON È PER NIENTE CHIARO COME INTERPRETARLI.
DATA DRIVEN UX

72. DATA DRIVEN UX
Women are insane.
Who would do that more than once?
Why would they do the other leg?

73. DATA DRIVEN UX
Prima di progettare, chiedi
1. Definizione obiettivi
2. Scelta delle attività
3. Recruiting: scegliere chi intervistare.
4. Scrivere script dell’intervista
5. Sessione interviste
6. Analisi
7. Report
INTERVISTARE, OSSERVARE, REGISTRARE, DOCUMENTARE

74. Ah, Dead Zone…
Sono quelli che sono ancora convinti che su Google non c’è la risposta.
Sono quelli che non acquistano sull’amazon now perché
non arriva nella loro città.
Sono quelli troppo pigri per lasciare una recensione su TripAdvisor.
Sono quelli che stavano in fila alle banche per fare un bonifico finché qualcuno
non si è messo ad ascoltare i loro bisogni e progettare l’home banking.
O LA VITA SEGRETA DELLA GENTE UN PO’ MENO PRESENTE SU INTERNET
DATA DRIVEN UX

75. DATA DRIVEN UX
User Freaks, o gli utenti estremi.

76. Beware of User Freaks
Ci sono delle tipologie di utenti che possono rappresentare
solo una piccolissima percentuale di utenti e i loro comportamenti e obiettivi
non sono per niente rappresentativi.
Però può capitare che proprio loro sono quelli più attivi in rete, o a lamentarsi
in call center distraendo da utenti che cerchiamo e i cui bisogni non sono così
evidenti.
GLI UTENTI ESTREMI CHE POSSONO CONDURRE ALLE CONCLUSIONI SBAGLIATE
DATA DRIVEN UX

77. Incrociare i risultati di ricerche
e le interviste utente
IN MEDIO STAT VIRTUS.
DATA DRIVEN UX

78. 4. CREAZIONE DELLE PERSONAS
+
DA USER INTENTS A PERSONAS. DA PERSONAS A USER STORIES.

79. Definire insights
ANALISI E CLUSTERIZZAZIONE DEI DATI RACCOLTI È LA FASE PIÙ IMPORTANTE
DATA DRIVEN UX

80. User Intents & Contexts of Use
Il nostro compito principale è creare dei cluster di esigenze utenti e il contesto
in cui sono attuali senza pensare alle soluzioni tecniche concrete.
… vuole prendere l’appuntamento presso l’azienda quando se lo ricorda.
… vuole passare all’azienda dei documenti, senza recarsi in sede.
… vuole sapere lo stato dei pagamenti anche in viaggio
… vuole essere informato sulle offerte disponibili senza disturbi.
COSA VOGLIONO GLI UTENTI E IN QUALE CONTESTO?
DATA DRIVEN UX

81. Motivazioni vs Barriere
Per ogni cluster di intenzioni
ci sono delle motivazioni che spingono
l’utente di compiere anche azioni difficili
pur in assenza di esigenza oggettiva.
Ci sono delle barriere che possono
costringere l’utente ad abbandonare le attività
pur in presenza di un’esigenza oggettiva.
COSA INCENTIVA LE PERSONE AD AGIRE? COSA LI SCORAGGIA AD AGIRE?
DATA DRIVEN UX

82. DATA DRIVEN UX
Ma chi sono? Personifichiamo i dati.

83. User Personas
Dai cluster di utenti emersi dalla ricerca dobbiamo creare
personas - archetipi progettuali di utenti
in base agli intenzioni d’uso, abitudini comportamentali,
barriere e leve motivazionali,
o altri criteri rilevanti per il nostro progetto,
che solo in alcuni casi possono essere
i dati demografici come età o genere.
DA PERSONE AGLI ARCHETIPI PROGETTUALI
DATA DRIVEN UX

84. DATA DRIVEN UX
Copyright © 2015 the nielsen Company - Home entertainment Consumer trends

85. DATA DRIVEN UX
Copyright © 2015 the nielsen Company
Home entertainment Consumer trends

86. DATA DRIVEN UX
Copyright © 2015 Mashable - The 9 Types of Facebook Users

87. User Stories. A lieto fine.
LA RICERCA DI QUALE BENEFICIO SI NASCONDE DIETRO LE INTENZIONI DEGLI UTENTI?
DATA DRIVEN UX

88. DATA DRIVEN UX
User Stories. A lieto fine.
RICERCA DI QUALE BENEFICIO SI NASCONDE DIETRO LE INTENZIONI DEGLI UTENTI?
Marco Bruno
“Vorrei poter trovare i contatti
facilmente anche da telefonino per
poter chiamarli quando mi ricordo”
Immediatezza e spontaneità.
“Vorrei evitare di recarmi in banca
solo per aggiornare i dati anagrafici.
Abito distante e non ho mezzi.”
Accessibilità, risparmio tempo e forze.
“Sono sempre in viaggio e mi
dimentico di pagare le bollette. Vorrei
poter controllarne facilmente lo stato.”
Il senso di controllo e sicurezza
Giovanna Maria
“Mi interessano le promozioni, ma mi
chiamano al telefono nei momenti più
scomodi, una mail sarebbe meglio.”
Meno stress e rispetto dei suoi impegni.

89. How might we?
UN PO’ DI EMPATIA.
DATA DRIVEN UX
Come possiamo aiutare [l’espressione che avvia
l’empatia]
Marco, “Il Distratto” [personificazione]
che salta appuntamenti perché quando si ricorda non
ha il numero sotto mano [insight]
di trovare facilmente i contatti aziendali [bisogno]
in qualsiasi momento dal telefonino? [il contesto d’uso]

90. How might we?
DATA DRIVEN UX
Come possiamo aiutare [l’espressione che avvia l’empatia]
Bruno, “Il Pensionato di Periferia” [personificazione]
che fa fatica di recarsi in banca di persona [insight]
di aggiornare i suoi dati anagrafici [bisogno]
fuori dalla banca? [il contesto d’uso]
UN PO’ DI EMPATIA.

91. How might we?
DATA DRIVEN UX
Come possiamo aiutare [l’espressione che avvia l’empatia]
Giovanna, “La dimenticatutto” [personificazione]
che non paga le bollette in tempo perché non sa quando
scadono [insight]
di controllarle facilmente e sapere quando pagarle
[bisogno]
quando è lontana da casa tanto tempo? [il contesto d’uso]
UN PO’ DI EMPATIA.

92. How might we?
DATA DRIVEN UX
Come possiamo aiutare [l’espressione che avvia l’empatia]
Maria, “La Casalinga Disperata” [personificazione]
che non risponde al telefono quando ha impegni [insight]
di ricevere le informazioni sulle offerte [bisogno]
tramite un mezzo a cui può accedere quando ha tempo?
[il contesto d’uso]
UN PO’ DI EMPATIA.

93. Da user stories a use cases: cosa progettiamo?
COME E DOVE IL NOSTRO PROGETTO POTREBBE AIUTARE?
DATA DRIVEN UX
DATA PERSONAS SCENARIO USE CASES
What will our product will do?
USER
GOALS
USER
ARCHETYPES
HYPOTESIS OF
INTERACTION
STEP-BY-STEP
HYPOTHESIS OF
INTERACTION

94. QUINDI?
+
COSA CI PORTIAMO A CASA?

95. WE KNOW KUNG-FU
+
SAPPIAMO PER CHI PROGETTARE!

96. DATA DRIVEN UX
SIIIIIIII PUÒÒÒÒÒÒ FAREEEEE

97. DATA DRIVEN UX
Natalia Molchanova
DIGITAL STRATEGIST
twitter.com/natsilent
fb.com/molchanovanm
linkedin.com/in/nataliamolchanova

98. DATA DRIVEN UX
Carlo Frinolli
CEO + FOUNDER
twitter.com/carl0s_
fb.com/carlo.frinolli
linkedin.com/in/carlofrinolli
carlofrinolli.it

99. Grazie per l’attenzione
DATA DRIVEN UX