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MACHINE LEARNING: IL MODELLO CHE FA BENE AL BUSINESS

“Il machine learning è il campo di studio che dà ai computer l’abilità di apprendere (a realizzare un compito) senza essere esplicitamente programmati a farlo” – Arthur Samuel.

La tecnica del machine learning, nota in ambito industriale come predictive analytics o predictive modelling, è particolarmente promettente in ottica big data perché si occupa di studiare algoritmi e modelli comportamentali e di apprendimento automatico da implementare nelle intelligenze artificiali.

In pratica, attraverso l’utilizzo di sofisticati programmi software, si insegna alle macchine a identificare degli schemi che si ripetono e a fare delle previsioni attingendo a enormi quantità di dati in tempo reale.

interaction-flowQuando si parla di metodi di machine learning si fa una distinzione fra algoritmi supervisionati e non supervisionati. Nel primo caso vengono forniti alla macchina una serie di esempi ideali, costituiti da un input e il corrispettivo output desiderato.

 

L’obiettivo è ottenere regole generali che consentano di ottenere l’output voluto su nuovi dati. Se si utilizzano algoritmi non supervisionati, è la macchina che, basandosi su criteri generali, deve estrarre autonomamente features di interesse (l’ambito più noto di questo tipo di apprendimento è la cluster analysis).

Grazie al machine learning le imprese possono anticipare eventuali andamenti del mercato,dedurre strategie efficaci per il proprio business e inserire, analizzare e catalogaredati velocemente senza impiegare personale .Oggi sono sempre di più le aziende che adottano strumenti di analisi predittiva a sostegno di diverse funzioni di core business, come marketing, promozioni, vendite e gestione del rischio.

Riuscendo a identificare velocemente le opportunità emergenti e a comprendere e correggere eventuali problemi in maniera tempestiva, si acquisiscono maggiori vantaggi competitivi e si possono ottimizzare produttività ed efficienza, riducendo i costi e fidelizzando i clienti.L’apprendimento automatico è l’ultima frontiera nella gestione, analisi e utilizzo strategico dei big data e può creare nuove possibilità di business per le imprese.
Infatti, secondo uno studio del BCC Research il mercato legato al machine learning, trainato dalla crescita del settore dei software di analisi predittiva, potrà raggiungere il valore di 15.3 miliardi di dollari entro il 2019.

USER CENTERED DESIGN: PROGETTARE L’ESPERIENZA UTENTE

Una buona progettazione è alla base del successo sul mercato di nuovi prodotti o servizi, che devono essere  in grado di rispondere alle esigenze degli utenti in termini di utilità, usabilità, desiderabilità e brand experience.

Ecco perché diventa indispensabile per i progettisti utilizzare lo User Centered Design.

Attraverso tecniche e attività interattive che mettono in pratica i principi dell’ergonomia cognitiva (disciplina che studia l’interazione tra l’uomo e gli strumenti che utilizza quotidianamente, analizzando i processi cognitivi coinvolti), lo UCD consente di sviluppare prodotti che tengono conto, fin dalle prime fasi di ideazione, dei bisogni e delle aspettative dell’utente finale.

Per definire un processo di design user-centered (cioè centrato sull’utente):

  • il design deve essere basato sulla esplicita comprensione degli utenti, dei loro bisogni e scopi e degli ambienti in cui avviene l’interazione tra user e prodotto;
  • gli utenti devono essere coinvolti lungo tutto il processo di design e sviluppo;
  •  il design deve essere guidato e modificato in base alle valutazioni degli utenti;
  • il processo deve essere iterativo e incrementale;
  • ogni aspetto del prodotto deve avere influenza sull’intera user experience e sul risultato finale;
  •  il team di design deve essere multidisciplinare e cross-funzionale, in modo da assicurare la presenza di prospettive diverse sui problemi, sulle soluzioni e sul prodotto.

Corso - Progettare l'esperienza utente 2

 

Lo USD costituisce la base della filosofia della Lean User eXperience, che punta al raggiungimento di risultati partendo da ipotesi, continuamente costruite, testate, misurate e, infine, avallate o modificate in un nuovo ciclo (think, make, check, repeat).

 

 

 

In questo modello l’intero team viene coinvolto nel processo di generazione delle idee e si incentiva la collaborazione all’interno dello stesso e tra questo e i clienti per facilitare la comprensione dei problemi e accelerare la fase di proposta delle soluzioni, creando allo stesso tempo consenso dietro ogni decisione.

Si parte, infatti, dal presupposto che il primo design sarà sicuramente errato. Lo scopo delle iterazioni è, quindi, quello di individuare velocemente gli errori in esso contenuti per poterli correggere tempestivamente.

Ogni problema di business viene risolto implementando la soluzione più sostenibile nel minor tempo possibile, testandola e adattandola alle esigenze di mercato.

Se vuoi saperne di più su questo tema iscriviti al nostro corso “Progettare l’esperienza utente”!