Ricerca e analisi

Gli ambiti della ricerca sono principalmente quattro. Per ciascuno, sono differenti le domande che si possono porre e le possibilità di ottenere informazioni.

La ricerca in azienda: riguarda gli stakeholder e i responsabili delle principali aree aziendali. Ha come obiettivo la definizione del perimetro in cui ci muoveremo: obiettivi del sito, risultati chiave, metriche, vincoli, rischi e opportunità.

La ricerca con gli utenti: le persone sono la ragione d’essere di un servizio. Comprenderne bisogni, obiettivi e comportamenti permette di offrire loro la possibilità di fare un’esperienza di servizio molto più che soddisfacente, in modo connesso agli obiettivi aziendali.

La ricerca sui contenuti: il contenuto è il ponte tra le persone e l’azienda. La ricerca sui contenuti mappa l’ecosistema di elementi che costituiscono il linguaggio e il messaggio con cui l’azienda comunica sé stessa al mondo esterno, per valutarne la completezza, la correttezza, la coerenza e rilevare eventuali gap.

La ricerca sulla concorrenza: mappare le pratiche già in atto sul mercato, per comprendere quanto di buono o di negativo è stato fatto da altri, verificare la presenza di standard utili e, infine, definire il proprio posizionamento unico nello scenario digitale.

Siamo tutti portati umanamente ad assumere per veri schemi che riteniamo, in buona fede, corretti, “giusti”, quindi funzionanti. E su queste fondamenta poi costruiamo un edificio. Noi cerchiamo di schivare qualsiasi tentazione di fare “assumption based design” grazie alla ricerca e all’analisi.

Qualsiasi sia il momento storico in cui le nostre strade si incontreranno (potete cliccare qui per accelerare l’arrivo di quel momento), siamo certi che una giusta quantità di ricerca e analisi varrà tutti gli sforzi che vi chiederemo di sostenere. In ordine crescente, possiamo tracciare “quattro gradi di consapevolezza” rispetto al momento in cui ri-progettare, seguendo lo schema che Erika Hall ha tracciato nel suo Just Enough Research:

Ricerca generativa/esplorativa: è utile a definire la domanda giusta. Troppi progetti muoiono in risposta a domande non pertinenti, ma lo si scopre solo al loro capezzale. In scenari di innovazione, cercare le domande giuste è un salvavita.

Ricerca descrittiva: per ogni domanda esistono, più o meno, infinite risposte. Qual è quella giusta? Se abbiamo chiara la domanda, cominciamo a indagare il cosa e come, le possibili soluzioni.

Ricerca valutativa: quale tra le soluzioni che stiamo valutando funzionerà? Facciamo test, mettiamole sotto stress. Non ci innamoriamo di un’idea, mettiamola alla prova. Sembra poco romantico, ma a volte abbandonarsi alla vertigine dei sensi non paga.

Ricerca analitica/causale: siamo on line. Da un giorno. Da un anno. Ci chiediamo: “Perché succede?”. Se siamo nelle condizioni di ricevere feedback sull’uso reale dei nostri servizi, una ricerca di questo tipo ci può informare sulle cause degli eventi e darci gli strumenti per migliorare.

Il primo vantaggio, insindacabile, è che così è decisamente più probabile ottenere risultati. E poi ce ne sono altri, come ad esempio coagulare il gruppo di lavoro intorno a certezze e non a opinioni, evitare frizioni di ruolo, perfino dimostrare al boss che sta sbagliando (ehi, se sei il boss, sappi che non sei a prova di errore. E dai, clicca qui...).

Secondo un vecchio adagio, si digerisce solo dopo avere mangiato. E qual è l’espressione più evidente della digestione? Esatto, quel suono lì. Ma siccome siamo persone fini, mica possiamo scriverlo in un sito; lo possiamo quindi chiamare, all’anglosassone, insight, o anche “a-ha moment”, l’attimo in cui tutto quello che si è ingerito prima si sfoga in idee  innovative, creative, brillanti. O più semplicemente, giuste, perché sono quelle che funzioneranno.

Siccome siamo designer e teniamo famiglia, ci teniamo a dimensionare correttamente il valore dei dati in un processo di design. Sfatiamo una certa linea di pensiero che mette in diretta correlazione la disponibilità di informazioni con la formulazione di una soluzione giusta: si tratta sempre di avere talento ed esperienze sufficienti a fare buon uso di quanto si ha a disposizione.
Sarebbe altrimenti come pensare che, con qualche tubetto di colori a olio e tre pennelli, chiunque possa dipingere una Guernica. Il concetto di design data-driven sottende una brutta equazione, se non considerato correttamente, e rischia di confondere gli strumenti con il risultato: i dati sono strumenti necessari, non una soluzione.
Chiamiamolo quindi data-informed design, e lasciamo che i designer facciano il loro lavoro.

Ad esempio, con una buona progettazione.