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Oggi parliamo di design thinking, una strategia di marketing per creare contenuti su misura per il cliente. Come? Sfruttando un approccio data-driven e con il supporto dell’intelligenza artificiale.

Il metodo Design Thinking

Il Design Thinking, risolve problemi. Questa metodologia di “creazione attiva” nasce già negli anni ’80 e ’90 presso l’Università di Stanford. Viene subito applicata nel mondo del business da David M. Kelley e Tim Brown, dell’azienda di servizi IDEO.

Un metodo che parte dai bisogni delle persone, poste al centro della progettazione, per trovare soluzioni (prodotti/servizi) volte a raggiungere la loro soddisfazione e di conseguenza dare nuovi slanci al business.

Desing Thinking e Content Marketing

Cosa significa questo metodo per il vostro piano di Content Marketing? Che il focus va sui clienti, ovvero su chi sono e cosa vogliono.

L’esperienza del cliente è fondamentale, ma spesso il problema è comunicare con lui. Le aziende si lasciano trasportare dai loro istinti di pancia oppure da quello che hanno già visto in passato, spesso rivedendo campagne promozionali utilizzate dalla concorrenza.

design thinking comunicazione
Il Design Thinking si basa sulla comunicazione con i potenziali clienti. Tutto sta nel trovare l’idea giusta.

Purtroppo ciò che ha funzionato una volta non sempre è efficace una seconda. Al giorno d’oggi, in un mercato one-to-one, è difficile conoscere le specificità di ogni singolo utente. 

Senza una strategia data-driven ci si può avvicinare, ma non si sa mai con certezza come andrà a finire.

Gli step del Design Thinking

La fase iniziale è quella dell’enfatizzazione. L’azienda deve condurre delle ricerche per sviluppare una conoscenza completa degli utenti a cui si rivolge, cercando di comprendere cosa diconocosa fannocosa pensano e cosa provano.

Si cerca quindi di ottenere una “carta d’identità” dei propri utenti e le metodologie impiegate solitamente sono user research, focus group, interviste, osservazioni dirette, studio di archetipi, empathy map etc.

Possiamo dire, però, che non sempre bastano: anche a domandarglielo, un utente a volte non ha ben chiaro quali siano i suoi bisogni e quali le soluzioni attese dal brand. Ecco perché molto spesso le aziende si rivolgono a dei programmatori informatici che con i loro algoritmi di Machine Learning, applicati ai contenuti, ottengono dati spesso sconosciuti anche all’utente stesso.

design thinking dati
La ricerca di dati fatta dall’intelligenza artificiale è fondamentale nel processo del Desing Thinking per raggiungere lo scopo, ovvero il cliente.

Questa strategia si chiama Content Intelligence ed ha un duplice scopo: da un lato classifica tutti i contenuti aziendali tramite metadati. Dall’altro associa queste etichette descrittive al profilo degli utenti, anche anonimi, che hanno “consumato” questi contenuti. In questo modo è facile conoscere in tempo reale a cosa sono interessati.

Seconda fase: definire gli utenti

In questa fase si mettono insieme tutti i dati sui propri utenti, in modo da analizzarli capire al meglio quali sono le esigenze manifestate.

Gli insight raccolti dalla Content Intelligence con il Design Thinking vanno a completare il profilo già a disposizione sul CRM o l’ID nel caso degli anonimi: con questa dashboard è possibile sapere quali sono gli argomenti e i formati editoriali più performanti per ciascuno di loro.

Successivamente si può passare alla fase di visualizzazione congiunta di ciò che emerge dalle analisi. Da qui nascono gli spunti e le idee che possono essere utilizzati come driver per una campagna orientata alla risoluzione di problemi.

Una collaborazione creativa che crea contenuti, know-how e work-flow condivisi. Tutto questo porta poi alla creazione di un prototipo realizzato dall’editor grafico.

Testare il prototipo

Per capire se la strategia di Design Thinking ha funzionato bisogna testare il prototipo e vedere se è adeguato al target di riferimento o meglio ancora ad una vasta gamma di utenti.

Dobbiamo per forza di cose affidare questo ultimo step all’Intelligenza artificiale e ai programmatori informatici che produrranno i dati relativi alle risposte sul prototipo. Se le risposte saranno in linea con le previsioni allora significa che il contenuto è adatto e fruibile.


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