Nella fase precedente siamo arrivati con la strategia, quindi abbiamo una vision meno intensa.

Sappiamo dove vogliamo andare.

Abbiamo la propria strategia in mente e abbiamo degli obiettivi da raggiungere.

Come abbiamo detto prima, L'obiettivo su cui ci concentreremo è è aumentare il coinvolgimento dei clienti e migliorare i tassi di.

Ora è il momento di entrare nella fase di Discovery.

Come funziona? Abbiamo visto che in questa fase utilizziamo il Double Diamond, che è un processo composto da fasi divergenti e convergenti.

Durante le fasi divergenti andremo a generare un sacco di idee, a tirar fuori un sacco di di informazioni e nelle fasi convergenti.

Andremo a sintetizzare quello che è il contenuto che ci è ci è arrivato ed eventualmente a priori utilizzarlo.

Come funziona questa fase? Partiamo da un design da out, quindi dall' outcome desiderato dal cambiamento che vogliamo raggiungere.

E andiamo! Procediamo con la fase di Discover dove faremo ricerca e andremo ad acquisire sempre più elementi riguardanti il comportamento dei nostri utenti.

Andremo a capire chi sono i nostri utenti.

Procederemo con la fase di dove andremo a definire il problema e i problemi che i nostri utenti devono risolvere, dopodiché procederemo con la fase di vet dove genere un po' di opportunità e infine priori queste opportunità durante la fase di deliver e andremo ad individuare degli esperimenti delle soluzioni da portare avanti durante la fase di prof deliberi.

Riprendiamo il nostro e cominciamo questo lavoro insieme.

Allora siamo arrivati dal dall' che abbiamo detto poco fa, quindi aumentare il coinvolgimento dei clienti e migliorare i tassi di Questo è l'out che vogliamo raggiungere.

Partiamo con la fase di ricerca.

In questo caso ho immaginato di dover fare delle interviste, di raccogliere dei feedback dei nostri utenti degli utenti di Len.

Ovviamente sono interviste inventate che ci serviranno per capire come funziona tutto questo flusso.

Il motivo per cui inserisco tutto su su notion.

Anche in questo caso il motivo per cui le ricerche sono presenti su notion è che lavorando nelle aziende precedenti mi sono accorto di quanto le ricerche dopo un po' si perdano.

È molto difficile trovare ricerche fatte due o tre anni fa e e di conseguenza è difficile capire quali erano le le opinioni degli utenti quella volta e come si sono evolute le opinioni, come si sono evoluti i comportamenti degli utenti.

Per questo motivo mettere tutto all'interno di un unico posto.

Ci aiuta anche a vedere l'evoluzione che ha avuto il cliente nel corso della storia del nostro prodotto.

Partiamo con le interviste in questo caso ho immaginato di intervistare degli utenti che hanno disdetto l'abbonamento.

Con questo file troveremmo tutto tutta una serie di tasche da fare prima dell'intervista troviamo cosa fare durante l'intervista troviamo cosa fare dopo l'intervista.

Immaginiamo di aver già fatto tutte queste cose.

Abbiamo la lista di domande che abbiamo deciso di fare all'utente domande che prevedono di raccogliere informazioni sull'esperienza di generale sulla motivazione l'esperienza d'uso sul comportamento di utilizzo definendo dei pattern delle funzionalità specifiche che vengono utilizzate dall'utente domande sul calo di utilizzo i motivi dell'abbandono quali sono le brave barriere, le frustrazioni a cui è andato incontro il nostro cliente? Alcune domande sulla soddisfazione dei contenuti e infine domande su aspettative, suggerimenti sul confronto con altre piattaforme ed eventualmente se se ci sono delle um soluzioni che potrebbero far ritornare l'utente all'interno della piattaforma.

Tutte queste domande sono state poste all'utente a diversi utenti e infatti abbiamo un database di interviste.

Abbiamo intervistato Maria Rossi, Luca Corsini, Giulia Conti, Davide Moretti, Rosana Bianchi e Greta Ferrari in questo caso se prendiamo l'intervista di Maria Rossi avremmo la registrazione dell'intervista sempre importante perché così chiunque è in grado di guardare cosa è stato detto dagli utenti.

Chiunque dovrebbe essere in grado di vedere queste cose, um dal designer allo sviluppatore a eventualmente anche all'amministratore dell'azienda, perché solo così possiamo costruire il nostro e avere e partire da da quella che è la la ricerca a partire da quello che sono le i feedback, i problemi e i bisogni che hanno i nostri utenti.

Abbiamo trascritto tutto quello che è stato il il contenuto condiviso dalla dalla condiviso dall'utente durante l'intervista.

In questo caso Maria um ha riportato che utilizzava l' ern per acquisire nuove competenze ed essere aggiornata nel campo nel campo della digitalizzazione è arrivata ad utilizzare l'r perché un collega ha parlato bene della piattaforma, però si è accorta che i contenuti sono molto interessanti ma non riesce a completarli.

Infatti durante l'esperienza di utilizzo risulta che il lavoro assorbe completamente Maria e Maria deve spesso fare gli straordinari nella fase di identificazione dei problemi.

Invece risulta molto chiaro che Maria, nonostante avesse iniziato una lezione, avesse dovuto comunque interromperla continuamente a causa di impegni lavorativi urgenti o comunque a causa di impegni lavorativi urgenti.

Questo ha reso difficile per Maria mantenere il ritmo e la motivazione per cui per questo motivo la mancanza di tempo è il fattore principale.

Alcuni suggerimenti dati da Maria che potrebbero essere utili dei contenuti più brevi, o comunque avere dei dei riassunti dei corsi o delle lezioni in formato audio, così può ascoltarli durante i suoi spostamenti.

Vediamo un'altra intervista ad esempio abbiamo l'intervista di Luca Corsini, che in questo caso invece ha un problema diverso.

Lui è un professionista che lavora da oltre dieci anni nel settore e che cerca contenuti formativi avanzati e specifici per il mercato italiano e l'esperienza di utilizzo.

È quello che dice Luca è che alcuni corsi sono interessanti, ma spesso mancano di profondità e di praticità.

Si aspettava contenuti più avanzati, applicabili immediatamente nel suo lavoro quotidiano.

Vorrebbe avere perciò più esercizi pratici e casi di studio reali.

Quindi riguardo la sua frustrazione riguardo al motivo per cui ha lasciato la piattaforma.

Qui si tratta di una questione di qualità dei contenuti piuttosto che tempo disponibile.

Una volta lette tutte le interviste, ci accorgeremo come ci siano due archetipi specifici di persone che hanno un problema con la piattaforma.

Da un lato abbiamo i professionisti molto impegnati che lottano per trovare il tempo necessario a seguire i corsi e dall'altro troviamo invece i professionisti, magari più senior, che necessitano di contenuti avanzati e pratici.

Quindi il primo gruppo evidenzia delle difficoltà nel conciliare formazione, lavoro e impegni familiari.

Nonostante piacciano molto piaccia molto la qualità dei contenuti.

Ad esempio Maria non riesce a completare i corsi a causa della mancanza di tempo data dal suo lavoro dagli impegni familiari.

Il secondo gruppo, invece, manifesta insoddisfazione per la natura troppo teorica dei corsi attuali e volendo e di conseguenza lamentando l'assenza di casi di studio reale di esercizi pratici.

Una seconda ricerca fatta quindi qua stiamo facendo sempre riferimento alla fase di Discover e una ricerca su tra Spit abbiamo ho preso tutti i tutte le review presenti su tra Spit e le ho date in pasto a chat G PT per capire se ci fossero dei delle tematiche chiave da risolvere.

Le review negative analizzate erano più o meno il dodici per cento e le tematiche principali emerse sono qualità dei contenuti, problemi tecnici, usabilità, pubblicità e comunicazione e assistenza clienti.

Prendiamo solo la prima tematica, in quanto questa prima tematica è quella che ha un'incidenza maggiore e inoltre fa riferimento a quello che sono e a quello che è il risultato di delle interviste fatte viste poco fa.

In questo caso diverse recensioni criticano la qualità dei contenuti offerti, ritenendoli spesso superficiali e poco approfonditi.

Alcuni utenti lamentano che i corsi siano di livello troppo basso e non offrono conoscenze avanzate o pratiche.

Una citazione da uno dei commenti I corsi sono banali come contenuto molti concetti e niente più.

Okay, abbiamo visto abbiamo appena fa abbiamo appena okay abbiamo appena visto la fase divergente, quella di ricerca.

Abbiamo raccolto informazioni dei nostri utenti, in questo caso attraverso interviste e attraverso e analizzando i feedback provenienti da Tra spite e adesso possiamo procedere con la fase di definizione durante la fase di definizione andremo a vedere chi sono le nostre personas, che problemi hanno e che tipo di giorni seguono queste personas, così da identificare il problema principale che vivono queste.

Per queste questi archetipi di di utenti personas, la ricerca è stata condotta per comprendere meglio le esigenze e le frustrazioni degli utenti della piattaforma degli utenti della piattaforma Learn l'obiettivo è identificare le aree di miglioramento per aumentare il coinvolgimento e la rete degli utenti.

Abbiamo visto che ci sono due personas l' indaffarato e il signor L' indaffarato è il signor esigente l' indaffarato ha come problema principale una difficoltà nel trovare il tempo per seguire i corsi a causa di impegni lavorativi e familiari.

Come abbiamo detto prima.

Quindi vive una frustrazione data dal fatto che non può non riesce a completare i corsi nonostante ritenga che la che i contenuti siano di qualità e il signor esigente invece ha il problema che i contenuti sono troppo teorici e non sufficientemente approfonditi per il loro livello avanzato.

La frustrazione che vive è una mancanza di casi di studio reali ed esercizi pratici.

Invece, lavorando sulla user journey ci accorgiamo come si svolge l'azione dell'utente.

In questo caso non l'ho graficato e si può trovare la l'aggio Soro eh, ma ho lavorato principalmente su una descrittiva visto vista la necessità di vedere più che altro come funziona questo workflow.

La user journey per l'ida rato è la seguente c'è un momento di scoperta dove scopre l'rna tramite l'esempio di di Maria tramite un collega che parla della qualità dei corsi sulla piattaforma vive un'emozione di curiosità e di entusiasmo.

Si scrive Sull' RNA si scrive facilmente alla piattaforma, naviga tra i corsi disponibili e seleziona quelli più rilevanti per i suoi obiettivi professionali.

C'è una sensazione di motivazione e fiducia.

Inizia il corso Maria inizia il corso trovando i contenuti interessanti e di alta qualità.

Tuttavia inizia a faticare a trovare il tempo per seguirli a causa degli impegni lavorativi e familiari.

Senso di frustrazione, di stress.

Iniziano ad arrivare le mail di promemoria, le notifiche push e qui c'è un senso di colpa, di demotivazione.

E infine si arriva all'a- all'abbandono dopo vari tentativi falliti di seguire i corsi.

Ma abbandono la piattaforma perché non riesce a trovare un equilibrio tra lavoro, famiglia e formazione, vi un'emozione di delusione e frustrazione.

Ci potrebbe essere poi la fase di riconquista e noi stiamo lavorando proprio per per riconquistare il nostro utente.

La user journey per il signor esigente Luca è abbastanza simile fase di scoperta, curiosità, aspettativa, iscrizione, motivazione e fiducia.

Inizia del corso insoddisfazione.

Luca inizia i corsi e trova contenuti interessanti ma troppo teorici.

Gli mancano casi di studio reali ed esercizi pratici.

Per questo motivo poi arriva ad una riduzione dell'utilizzo, in quanto cerca delle alternative che soddisfino meglio le esigenze di apprendimento, fino ad abbandonare totalmente la piattaforma.

Quindi adesso abbiamo seguito la fase di definizione del problema, nel senso che abbiamo raccolto tutte le informazioni derivanti dalla ricerca.

Le abbiamo inserite all'interno di dei, degli strumenti che ci aiutano a visualizzare al meglio le informazioni e di conseguenza adesso possiamo arrivare a definire quelli che sono i problemi degli utenti, cosa che ho già fatto definito.

Abbiamo trovato due problemi.

Un problema è che i contenuti sono troppo teorici per alcuni professionisti, quelli con maggiore esperienza e contenuti di alcuni corsi sono troppo teorici e non sufficientemente approfonditi per il loro livello avanzato.

E poi c'è il problema della mancanza di tempo.

Molti nostri utenti faticano a completare i corsi nonostante la qualità dei contenuti a causa della mancanza di tempo tra impegni di lavoro e di famiglia.

Abbiamo i problemi ora generiamo le opportunità.

Durante questa fase possiamo fare Brain Storm.

Possiamo capire con i nostri colleghi quali potrebbero essere le opportunità, le soluzioni e gli esperimenti da portare poi alla fase di deliberi di deliberi.

Vediamo in questo caso se prendiamo qui abbiamo ho già fatto, ho già ipotizzato qualche possibile opportunità e vediamola insieme.

Nel caso del del problema relativo ai contenuti troppo teorici, l'opportunità è migliorare i corsi suggeriti.

Quindi in realtà sono già presenti tantissimi corsi pratici e approfonditi.

Probabilmente questa tipologia di utenti o in generale gli utenti, fanno fatica ad individuarli.

Per farlo abbiamo identificato un esperimento in fase di chiedere quale tipologia di contenuto cerca l'utente e mostrare contenuti filtrati.

Magari possiamo mostrare principalmente contenuti contenenti esercizi pratici e casi d'uso e mettere in secondo piano contenuti più teorici.

Questo è un esperimento che ci dà la possibilità di di vedere se andando in questa direzione riusciamo a risolvere il problema.

Dell'utente un esperimento, ti ricordo, ha l'obiettivo di validare l'ipotesi fatta.

Quindi con questo esperimento possiamo migliorare i corsi suggeriti facendo riferimento a quelle che sono le esigenze dell'utente.

Se guardiamo invece le idee e le opportunità identificate per quanto riguarda la mancanza di tempo, qui ci siamo e mi sono un po' sbizzarrito e ho trovato tre possibili idee da portare avanti micro learning, quindi potrebbe essere interessante generare dei contenuti di micro learning per spiegare i contenuti agli utenti che hanno meno tempo a disposizione.

Micro learning è una pratica che permette di fare formazione con micro con pillole di contenuti di formazione e potrebbe essere una delle soluzioni.

Seconda idea introdurre gli strike e in questo caso potremmo introdurre degli elementi di come i K che richiede di completare almeno una lezione al giorno.

Dovrebbe aiutare a mantenere l'utente motivato e portarlo ad entrare più costantemente.

Nell'app un po' come fa duolingo per Per farti un esempio duolingo agli strike che mostra per quanti giorni di seguito hai completato almeno una lezione di lingue.

Questo potrebbe essere una del un'altra da introdurre all'interno di Lerna.

Infine c'è Space ripeti e è una tecnica che permette di ripetere ciò che abbiamo studiato in modo da renderlo nostro.

Solitamente bisogna ripetere un concetto almeno sette volte prima di farlo totalmente nostro.

Con questa integrazione possiamo aiutare a non dimenticare ciò che abbiamo imparato nelle lezioni e nei moduli già seguiti, in modo che la persona che ha, ma che ha poco tempo per seguire questi corsi, possa proseguire più semplicemente con le lezioni successive.

Quante volte ti è capitato che magari stai guardando una serie T v e ti interrompi per un due tre settimane perché hai degli impegni lavorativi, familiari, eccetera, eccetera e non sai cioè, non riprendi più la serie T V perché non ti ricordi cosa è successo Negli episodi precedenti non vuoi nemmeno rivederli.

Questa potrebbe essere una delle idee da portare avanti in quanto permette all'utente di continuare a A a ricordare ciò che è stato detto nelle lezioni precedenti e, di conseguenza, di andare avanti con la lezione in maniera più più semplice.

Ora, per ognuna di queste idee sono stati definiti dei degli esperimenti delle soluzioni.

Per quanto riguarda il micro learning, ad esempio, si potrebbe introdurre micro learning in un corso votato positivamente, quindi di alta qualità, ma completato da una percentuale di persone inferiore al settanta percento.

Per cui ho immaginato il fatto che magari, se il corso fosse stato votato in maniera negativa, probabilmente il tasso d'abbandono dipendeva dalla qualità del corso.

In questo caso, invece, essendo votato positivamente, la qualità del corso è alta e l'abbandono dipende da questo.

L'idea è capire se effettivamente, introducendo il micro, il corso viene completato.

Per quanto riguarda gli strike, in questo caso ho ipotizzato una soluzione e un esperimento Ricordo che è una soluzione.

È un è un blocco di lavoro di dimensioni differenti perché viene integrata la soluzione nella cod e diventa una vera e propria del sistema.

Invece l'esperimento, come dicevo prima, serve a validare un'ipotesi che abbiamo fatto.

Per quanto riguarda gli ck, una soluzione è mostrare in word un conte e inviare una per invitare l'utente a seguire una lezione per mantenere lì il ritmo dei by day.

E l'esperimento potrebbe essere mostrare in ford il conte che non è una cosa così complicata da da inserire, immagino da da quella che potrebbe essere la la base di learn e ipotizzare un premio per chi raggiunge trenta giorni di lezioni viste così da vedere se le persone fanno effettivamente riferimento a questo contesto e se ci sono persone che appunto vengono motivate da questa tipologia di soluzione.

E invece per quanto riguarda space repetitions, la soluzione può essere integrale space reti all'interno dell'applicazione di r n.

In questo caso si tratterebbe di inserire fare in modo che nel momento in cui l'utente apre l'applicazione, gli viene mostrata una domanda che faccia riferimento all'ultima lezione alle ultime lezioni seguite in modo da fargli ricordare quello che è stato detto.

Può rispondere in maniera giusta o sbagliata a questa domanda non è importante.

L'importante è che arrivi questo input che gli permette di continuare a ricordare ciò che è stato ciò che è stato spiegato la l'alternativa all'esperimento.

Anzi, per validare questa ipotesi della space space ripeti è inviare una mail con una domanda relativa alle lezioni appena concluse al segmento di utenti più propenso a non continuare un corso, quindi l'ipotesi è individuare il segmento di utenti che fa più fatica a completare i corsi e inviare loro una mail con una domanda che faccia riferimento ai corsi passati, così da far ricordare ciò che è stato detto nei corsi che non hanno concluso e aiutarli poi ad arrivare a concludere il corso.

Abbiamo generato le opportunità.

È il momento di passare alla fase di delibera dove andremo a priori, quelle che sono le soluzioni e gli esperimenti più interessanti da portare da portare nella fase di delivery.

In questo caso prima di tutto priori le opportunità.

Quindi le persone possono votare.

Ipotizziamo che le persone votino questa soluzione per il primo problema.

Contenuti troppo teorici.

Ipotizziamo che le persone che i miei colleghi votino la space repetitions anche qua metto un po' di nomi a caso, giusto per mostrarti come funziona il tutto.

Okay, abbiamo individuato due opportunità da portare avanti migliorare i corsi suggeriti e Space Petition.

Ora possiamo vedere le soluzioni e gli esperimenti relativi a queste due a queste due idee.

Come abbiamo detto prima, un esperimento space reti è inviare una mail con una domanda relativa alle elezioni appena concluse.

In questo caso possiamo utilizzare il derivato da free e quindi quanto hai desiderato? Quanto? Quanta questa feature può essere di valore per i miei utenti? Direi un bel lotto su dieci.

Perché? Perché sì, è una feature che mi va a risolvere il problema che abbiamo detto prima, ma allo stesso tempo può diventare una molto utile anche agli utenti che già utilizzano la piattaforma perché li aiuto a memorizzare ciò che è stato.

Um ciò che è stato insegnato nelle lezioni precedenti è un diciamo è fattibile con le risorse attuali, in quanto abbiamo già delle domande per generare la certificazione.

Quindi direi anche qui facciamo un set e il profitto che mi porta se vado a risolvere il problema del delle persone che abbandonano i corsi che come abbiamo visto prima che adesso vado ad ipotizzare potrebbe essere un venti per cento del totale vai a bit alta perché vado ad aumentare le persone che mantengono il loro abbonamento all' R N e quindi vado a ad accrescere quello che è il mio fatturato e e qui possiamo mettere un bel nove.

Vediamo gli altri esperimenti um migliorare i corsi suggeriti.

Abbiamo detto che era la seconda la seconda opportunità che ci interessava in fase di home boarding chiedere quale tipologia di contenuto cerca l'utente mostrare contenuti filtrati.

Qui vediamo desira direi alta perché gli utenti vogliono questa tipologia di contenuti che spiegano che abbiano al loro interno che stagni ed esempi pratici pty direi che è una cosa facilissima avendo già la fase di home rdi, basta aggiungere una domanda e collegarla a queste tipologie di contenuti at anche qui come prima, andrei a risolvere un problema che hanno gli utenti che portano gli utenti a lasciare la piattaforma, quindi mettiamo ability alta.

Vediamo un attimo le soluzioni se c'è qualcosa che ci interessa mostrare in word un conte e di inviare una per invitare l'utente a seguire una lezione per mantenere per fare in modo che mantenga il ritmo.

In questo caso direi che non ci interessa perché abbiamo detto di non portare avanti questa opportunità per questo sprint, um, per per in questo momento.

E integrare Space Reti All'interno Dell'applicazione di RN, invece, potrebbe essere interessante, Ma abbiamo detto prima di validare il fatto che Space Reti sia interessante.

Quindi in questo caso lo mettiamo in tot e e lo togliamo dall'ice box.

In questo caso è lo status di questa soluzione.

Di conseguenza, togliendolo dall'ice box diventa qualcosa a cui dovremmo fare riferimento in futuro.

Um, ultima cosa vediamo gli esperimenti per i due esperimenti che abbiamo individuato li mettiamo in um Building perché abbiamo detto che li portiamo avanti.

Ora possiamo cliccare su backlog e mandare i nostri.

Eccoli qui.

Mandiamo questi due esperimenti nel nostro PROLOG e possiamo passare alla fase di product delivery.