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Sia che si tratti di app consumer che di app enterprise, il successo di un progetto mobile è dato dal tasso di adozione e dalla soddisfazione da parte degli utenti nell’utilizzo del prodotto stesso. Un’app veloce, con una User Experience chiara e con funzioni rapide da usare viene percepita in modo positivo dall’utente finale.
Per poter mantenere la soddisfazione nel tempo e raggiungere gli obiettivi di business preposti da questo tipo di progetti, è indispensabile innescare un processo di continuous design, che permetta di migliorare, ottimizzare e far crescere il progetto nel tempo, mantenendolo in linea con le aspettative degli utenti.
L’adozione di una strategia data driven è il primo passo di questo approccio.

Cosa possono dirci i dati sul funzionamento della nostra app?

Il dato, lo sappiamo bene, è un elemento tanto più importante quanto più si è in grado di estrarre del valore da esso: raccogliere dati è relativamente facile, ma perché questi abbiano valore all’interno di un processo di design è necessario che siano di buona qualità e in quantità sufficienti.

Ad esempio, tramite il monitoraggio di un’app possiamo scoprire cosa succede durante l’uso da parte degli utenti attraverso la raccolta di dati che possiamo chiamare “eventi”.

Possiamo distinguere gli eventi in due tipologie:

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Gli errori: attraverso un evento di tipo “errore” intercettiamo una problematica tecnica occorsa durante l’uso dell’app; 

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Le azioni: un evento di tipo “azione”, invece, ci fornisce informazioni su come gli utenti svolgono specifiche attività all’interno del nostro prodotto. 

ONLINE 10.11.2022

API date

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le architetture IT

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1. Gli errori in una data driven strategy

Ora, tutti noi sappiamo che un prodotto non dovrebbe avere dei problemi tecnici o degli errori, ma è chiaro che questo può succedere, indipendentemente dall’app mobile. Un’app infatti dipende da una serie di API e di scambio di dati; quindi, all’interno di questo flusso qualsiasi cosa può accadere.

Raccogliere gli eventi scatenati da errori ci permette di:

  • Correggere rapidamente i problemi quando c’è evidenza di un fenomeno;
  • Prevenire future problematiche intercettando picchi di anomalie in un determinato tempo.

Ci sono progetti che non permettono di impostare un’adeguata fase di testing e un’analisi di come il prodotto verrà utilizzato: a volte si vuole lanciare un MVP (Minimum Viable Product), ossia una versione del prodotto con caratteristiche minime ma sufficienti a raccogliere i primi feedback, altre volte il business necessita di una soluzione rapida sul mercato. In questi casi è fondamentale mitigare il rischio di problematiche, attraverso un’attenta analisi del flusso degli eventi in ingresso.

Uno degli approcci che solitamente adottiamo è quello di mettere sotto monitoraggio degli eventi specifici: nel caso dovessero essere segnalati una quantità di errori anomala rispetto un valore di soglia, il sistema avvisa in tempo reale il team che può prendere visione della reportistica e comprendere come poter risolvere il problema.

Un classico esempio: ogni applicazione mobile funziona attraverso una serie di chiamate API ai sistemi sottostanti. Nell’uso normale di un’app può succedere che una qualunque di queste API risponda in modo anomalo impiegando un tempo eccessivo (pensiamo banalmente al caso di connettività limitata o assente): se questo fatto è sporadico allora non si tratta di un problema critico. Se, però, improvvisamente il numero di chiamate in errore dovesse aumentare – all’interno di un range di tempo prestabilito – è fondamentale essere allertati e poter verificare cosa succede, non tanto all’applicazione mobile, quanto ai sistemi sottostanti che potrebbero, ad esempio, essere più lenti a rispondere a causa del traffico elevato o tornare dati anomali all’app.

2. Le azioni in una data driven strategy

Oltre a gestire gli errori, che con il tempo dovrebbero avere una frequenza sempre minore, è necessario gestire gli eventi legati ad azioni in grado di permetterci di scoprire come gli utenti usano il nostro prodotto.

L’analisi del comportamento permette di ottimizzare parti del progetto all’interno di un processo di continuous design.

Pensiamo ad esempio all’onboarding: analizzare dove si fermano gli utenti, dove trovano difficoltà, consente di identificare le parti che possono essere ottimizzate. Delle modifiche mirate – magari rilasciate in produzione ad un numero ridotto di utenti – ci permettono di poter validare sul campo quanto appreso dai dati statistici.

Le best practice per impostare una strategia data driven

Ogni progetto è diverso, ma l’esperienza portata avanti negli ultimi 10 anni di sviluppo di applicazioni mobile spinge a indentificare alcune best practice in questo campo:

  • Raccogliere buoni dati dall’inizio: quando si lancia un progetto è importantissimo raccogliere dati sull’utilizzo del proprio prodotto a partire dal giorno 0. Questi ci forniranno i primi elementi per migliorarlo da subito;
  • Aumentare la quantità di dati raccolti: man mano che il progetto evolve è necessario aumentare la quantità di eventi raccolti, mettendo sotto monitoraggio anche le nuove funzioni integrate nel tempo, per non lasciare sezioni sguarnite e poter così seguire il flusso di navigazione del prodotto all’interno di tutte le sezioni.

Trattenere gli utenti sulla propria app è un’operazione che richiede competenze multidisciplinari ed elevate capacità tecniche. L’uso di una strategia data driven è imprescindibile per fornire agli attori coinvolti i giusti dati per prendere le decisioni in modo consapevole.

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Giuliano Prati
IT Mobile Manager

Innovazione e Project Management sono gli elementi chiave del profilo di Giuliano, esperto in Intesys nella consulenza e nello sviluppo di soluzioni mobile in progetti di Digital Transformation.

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