Come far nascere un business con l’intelligenza artificiale

Dario Colombo

08/04/2022

16/05/2022 - 11:39

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I progetti di business design digitale sono quelli che massimizzano l’experience. Intervista a Mario Petruccelli, co-founder di Digitiamo.

Come far nascere un business con l'intelligenza artificiale

Ogni processo di creazione di business è fatto da quattro fasi che possiamo ritenere comuni: comprendere l’idea di progetto (cosa si vuol fare?), valutare il contesto di riferimento (come e per chi lo si vuol fare), dotarsi degli strumenti necessari per farlo (nell’economia digitale significa avere software sicuro, testato, performante), mettere il progetto in azione.

In questo processo oggi rientra anche l’intelligenza artificiale: machine learning, natural language processing e natural language understanding sono tecnologie che permettono di analizzare i dati in modo da restituire continuamente informazioni per la propria azione di business.

Tecnicamente, come si fanno oggi i progetti di business design digitale e che ruolo ha l’intelligenza artificiale?

Lo abbiamo chiesto a Mario Andrea Petruccelli, Co-founder & Head of Software development di Digitiamo.

Nel contesto di business design digitale quando comincia ad avere un ruolo
l’intelligenza artificiale? In quale fase si inserisce?

Varia da caso a caso. Alle volte i nostri clienti arrivano da noi non considerando neanche l’intelligenza artificiale nel prodotto mentre altre volte hanno solo il dato e vorrebbero costruirci un prodotto intorno.

Ci sono quindi progetti o prodotti per cui il dato non è ancora presente e va raccolto; quindi, nel processo di business design si studia il modo per raccogliere le informazioni, come elaborarle e successivamente analizzarle.
Permettendo così ai modelli di machine learning di utilizzare quei dati per rendere, per esempio, migliore la user experience e/o aggiungere funzionalità al prodotto.

Ci sono invece casi in cui il prodotto è interamente legato al dato e quindi il processo di business design parte dall’analisi dell’informazione. Si studiano i dati che si hanno già a disposizione, quelli che andrebbero raccolti e dall’unione di questi si parte con lo studio dello sviluppo del prodotto intorno.

Digitiamo lavora sul fronte dell’esperienza dell’utente: qual è la metodologia
che consente di massimizzare l’experience?

In Digitiamo abbiamo un processo chiamato Business Design, un processo che permette di ottenere il massimo dal prodotto con il minimo investimento.
Studiamo il mercato, le buyer personas e le funzionalità principali così da ottenere un MLP, un Minimum Lovable Product.

Ovvero un prodotto che il cliente non potrà non amare perché disegnato sulla sua persona. Il primo passo è interfacciarsi con il cliente, ascoltare quali sono le caratteristiche del prodotto in questione.

Con questi elementi andiamo a definire le buyer personas, rispondendo ad alcune domande come: a chi si rivolge il prodotto? Chi lo utilizzerà? Che mercato vuole aggredire? Di che business parliamo: B2B o B2C?

Avendo chiari quali siano gli utilizzatori finali del prodotto, andiamo poi a identificare e studiare i principali competitor sul mercato. Mettendo insieme le funzionalità dei prodotti in competizione, e tenendo bene a mente la regola dell’80/20, stiliamo una lista di funzionalità che gli utenti si aspettano di trovare e quelle che permettono di avere un differenziale rispetto ai prodotti competitor.

Questa parte iniziale del processo di Business Design ci permette di passare alla successiva, in cui andiamo a definire la UX e UI del prodotto.

Il nostro team di UI/UX Design è capitanato da Serena Alampi, doppia laurea con lode in Digital and Interaction Design al Politecnico di Milano e Interaction Design alla Tongji University di Shanghai. Investiamo tanto in questo processo perché è un dato di fatto che il design di UX e UI paga.

I business che abbracciano la UX generano in media il 32% in più di guadagni e il 56% in più di rendimenti degli azionisti, questo da un report di McKinsey nel 2018.

Uno studio condotto nel 2021 da Top Design Firms afferma che il 50% dei consumatori crede che il design di un sito web sia cruciale per il brand generale dell’azienda.

Dimostra inoltre che il 42% dei visitatori abbandona un sito web perché poco funzionale. Il dato più sconvolgente ce lo offre uno studio di Red Website Design, nel 2018. Affermando che il 94% dei consumatori cita il design come la ragione principale per non fidarsi o abbandonare un sito web.

Nel 2015 Pinterest ha migliorato le sue performance del 60% ottenendo un 40% in più di conversioni. Tutte queste ragioni ci spingono a sviluppare un prodotto curando al massimo la UX e la UI.

Il processo di Business Design si conclude portando al cliente un report, in cui si analizzano in dettaglio tutte le ricerche fatte, i requisiti tecnici, le tecnologie che verranno utilizzate, la user journey, i dati e il loro utilizzo all’interno degli algoritmi per la risoluzione del loro problema, ed infine gli sketch ad alta definizione del prodotto. Permettendo al cliente di avere un’anteprima dettagliata di come sarà il prodotto finale, come si posizionerà sul mercato e quali saranno i punti di forza rispetto ai competitor. 

Quale tecnologia abilita la fase di automatizzazione delle conversazioni con i clienti, che è centrale per la creazione di valore esperienziale?

In Digitiamo abbiamo sviluppato una tecnologia chiamata AI Know You e adottata da uno dei principali leader mondiali della customer experience, Covisian.

Una tecnologia basata su AI, certamente, che analizza e rende automatici tutti i processi di contatto. AI Know You permette l’analisi automatica delle conversazioni e il confronto tra conversazione effettiva e script di destinazione.

Questo permette di assicurare che quello che viene scritto dall’AI in un sistema di contatto, come un chatbot ad esempio, in cui AI Know You è stato integrato, sia effettivamente in linea con quello che l’azienda vuole che sia comunicato.

Non solo, esegue anche l’analisi letterale dei sondaggi e posizionamento dei clienti all’interno dei cluster corretti in base al sentiment rilevato. Questo significa che ogni cliente riceve una risposta personalizzata basata sulla sua identificazione, migliorando la UX.

Le funzionalità di questa tecnologia sono tante e più o meno complesse ma quello che è importante sottolineare è che integrando AI Know You in un sistema di contatto si ottengono dei numeri interessanti: in media si ha il 42% in più di customer satisfaction.

Ovviamente non solo il cliente ne beneficia ma anche l’azienda che usufruisce di questa intelligenza artificiale, ottenendo il 30% in più di vendite e guadagni ed il 35% in più di customer lifetime value.

C’è un limite inferiore alla conoscenza dei meccanismi di intelligenza artificiale in azienda? Come si devono formare le persone?

In Digitiamo crediamo molto nella formazione del personale. Non tutti i dipendenti di Digitiamo si occupano di intelligenza artificiale ma ci piace condividere la conoscenza all’interno dell’azienda e con caduta regolare teniamo momenti di formazione.

In linea generale tutti i nostri dipendenti conoscono i meccanismi di base dell’AI, perché è importante, secondo noi, che anche la persona che si occupa di marketing, per esempio, o di HR abbia una minima idea di cosa sia un modello di ML.

Ogni mese teniamo una sessione dove dedichiamo mezz’ora alla presentazione di tutte le tecnologie scoperte ed utilizzate dalla sessione precedente. In questo modo si diffonde conoscenza e si affrontano temi più o meno complessi in modo che tutti possano comprenderli e forse trarne anche beneficio.

Inoltre in Digitiamo abbiamo la Structured Innovation, ovvero un pomeriggio a settimana i nostri dipendenti lavorano a progetti personali. La Structured Innovation dura uno sprint, ovvero un tempo stabilito, dove alla fine di questo periodo si presenta il lavoro svolto attraverso una presentazione powerpoint.

Capita sempre che chi si occupa di AI in Digitiamo affronti temi nella Structured Innovation molto complessi, sperimentando le più recenti e complesse tecnologie in campo AI. In questi momenti di presentazione è quindi bene avere basi che permettano di comprendere il lavoro svolto da altri

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