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Design Thinking: l’importanza dei dati per migliorare la qualità

L'8 maggio l’Osservatorio del Politecnico di Milano, in occasione del convegno Humanizing Digital Technologies through Design Thinking: Transformations, Applications and Evolutions, ha messo a confronto più realtà e team ponendo alla base di questa discussione la metodologia del Design Thinking e come questa viene approcciata e utilizzata dai diversi team. 

Nel corso del convegno si è discusso di come le aziende utilizzino questa metodologia all’interno dei team per portare valore. Secondo Mauro Porcini, pioniere della leadership del design, è un approccio fondamentale che gli ha permesso di spingere il design nelle aziende in cui ha lavorato. Punto fondamentale, spiega, è l’importanza di disegnare e far emergere una cultura di processi di innovazione all’interno delle aziende. Per farlo è necessario dare uno sguardo al passato e fare leva sulle proprie conoscenze.

Gli step del Design Thinking

Il Design Thinking, come spiega Mauro Porcini è costituito da tre step:

  1. Il primo è basato sull’Empatia, capire cosa vuole l’utente e cercare di accontentarlo.
  2. Il secondo punta sulla Strategia: capire cosa è importante per il business e la fattibilità di portare avantiuna determinata scelta.
  3. Per ultimo, ma non meno importante, la Capacità di Prototipare attorno a questi due livelli di rilevanza.

Questo approccio determina e aiuta a delineare anche il proprio lavoro, non solo prodotti e servizi. Aiuta a dare delle linee guida reali di processo, e quindi un approccio lavorativo ben pianificato all’interno dell’azienda.

Il Design Thinking è una pratica che può essere incentrata su ogni tipo di azione, ma bisogna anche ricordare l’importanza che c'è a valle di determinati obiettivi. Scoprire le esigenze delle aziende o dell’utente, nello specifico quando creiamo prodotti, ha alla base la ricerca e di conseguenza l’analisi di dati.

 

Small e Big Data nel processo di Design Thinking

Protagonista della discussione sono stati in particolar modo i dati: Small e Big Data. Le diverse aziende sono state interrogate sull’importanza di questi valori e su quali dati in particolar modo i loro team convergono nel momento in cui devono capire più da vicino i loro utenti e le loro esigenze. Ma soprattutto si è discusso dell’importanza che hanno i dati nella ricerca e il valore che portano per capire più da vicino come questa metodologia possa rendere migliori i propri prodotti e servizi. 

La differenza che c’è tra i due dati è sicuramente uno sguardo di ricerca rivolto maggiormente al singolo utente, se parliamo dello Small Data. Mentre alla massa o segmenti se parliamo di una ricerca Big Data.

Molti sono i flussi di pensiero adottati dalle aziende quando si approcciano a questi dati, ma sicuramente il percorso di strategia che è prevalso durante la discussione vede negli Small Data un fattore predominante.

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Suddividiamo i due processi in due fasi.

  1. La prima fase è di scoperta del nostro mercato e delle esigenze del nostro utente con uno studio sicuramente più incentrato sui Big Data, quindi macro fenomeni. In questa fase si fa un'analisi sul comportamento dell’utente e sull’andamento del mercato, a cui si aggiunge lo studio di come il consumatore si muove al suo interno. Queste analisi permettono di estrapolare input che, condivisi con creativi e designer, danno la possibilità di creare e garantire esperienze fatte su misura ed efficaci per il target effettivo. Quello descritto è un ottimo percorso di strategia iniziale che ha come protagonisti i Big Data.
  2. La seconda fase, chiaramente, si sposta sugli Small Data.
    Superata una prima fase iniziale di scrematura più vasta della customer journey, si deve puntare ad una ricerca di dati ancora più vicini a quel segmento o micro area stabilito come target. 

Entrambe le tipologie di dati hanno un ruolo fondamentale, ed è importante capire come una non esclude l’altra. Impostare il lavoro partendo da una scrematura iniziale permette di avvicinarci in modo più scrupoloso all’utente portando a progettare tenendo conto delle sue esigenze e valutando al meglio anche qualità ed efficacia.

 

Come possiamo puntare a creare una cultura di processi di innovazione?

Sicuramente noi di AppQuality guardiamo all’evoluzione e all’innovazione facendo leva su come il nostro utente si approcci in primis al cambiamento. Il passato è un’ottimo punto di partenza per osservare come l’evoluzione e i processi incentrati sull’uomo siano cambiati e siano evoluti con esso. L’approccio rivolto al passato ci serve per capire il presente. Questo ci permette di migliorare e garantire la massima qualità.

 

Fonte:
Humanizing Digital Technologies through Design Thinking: Transformations, Applications and Evolutions, convegno di Osservatorio Design Thinking for Business

 

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