Design thinking e scenario planning, comprenderli per applicarli nella trasformazione digitale

Si tratta di due potenti strumenti che, se abbinati, possono essere di grande utilità alle aziende, per risolvere problemi attraverso la creazione di soluzioni non statiche

Pubblicato il 21 Feb 2020

Elia Bellussi

Project manager

design thinking

Una possibile soluzione per poter portare una radicale innovazione nelle aziende (disruptive innovation), è quella che viene dal design thinking e che vede nelle aziende italiane un grande potenziale, data la capacità italiana di sapersi adattare e trovare soluzioni alternative.

Altro strumento utile a questo scopo, che può essere accoppiato al design thinking, è lo scenario planning. Si tratta, probabilmente, di una metodologia che può essere ancor di più grande utilità, focalizzandosi sul medio e lungo termine, facendo quindi parte dell’ambito della strategia aziendale e non della tattica, come il primo. Vediamoli entrambi.

Il design thinking spiegato con un esempio: dall’empatia all’ideazione

Per comprendere meglio il concetto di design thinking vediamo di fare un esempio, seppur non legato all’industria dell’information technology, per rendere semplice e chiaro questo framework, ideato a Stanford ed applicato e portato in auge da aziende come Ideo.

Ipotizziamo che ci venga richiesto di migliorare l’esperienza del consumatore di ramen istantaneo, tipico piatto giapponese che sempre più spesso sta entrando nelle case degli italiani, quando vogliono mangiare qualcosa di veloce e facile da preparare.

Come approcceremmo il problema? Quale metodologia useremmo? Quale analisi faremmo e quale risultato otterremmo?

Tramite la metodologia iterativa del design thinking partiremmo dall’empatia (empathize), ossia dal comprendere il nostro consumatore tramite primary e secondary data, sulla sua esperienza, le sue emozioni; analizzando il comportamento degli acquirenti, intervistandoli e andando direttamente a vedere come si muovono e come agiscono tra gli scaffali del supermercato ma anche recuperando i dati delle vendite.

Quali sono i motivi che li portano ad acquistare il ramen istantaneo? Un prezzo conveniente? Facilità e velocità di preparazione? Quali problematiche riscontrano gli acquirenti? Sono tutte domande che ci si deve porre per poter comprendere il problema.

Una volta raccolti i dati si potrà passare al passo successivo, ma ogni passo richiede un controllo di quanto appena concluso, così da poter essere costantemente allineati, pertanto ci porremo delle domande per verificare il tutto. Quanto abbiamo fatto è stato sufficiente? Reputiamo di aver compreso? In caso affermativo potremo passare alla fase successiva; in caso negativo ci converrà rincominciare da capo.

Una volta apprese queste informazioni potremmo passare a definire (define) il problema che coinvolge il nostro prodotto o servizio, in questo caso l’esperienza dei nostri clienti con i noodle. Partiremmo da una lista di fattori che caratterizzano specificatamente la problematica del consumatore quali: gusto, salubrità, tradizione e i dati demografici dei nostri clienti. Una volta creati i cluster dei dati, insiemi di dati con caratteristiche comuni, passeremo a definire con precisione quali di questi siano i più pertinenti e importanti per poter ideare qualcosa che risponda alle necessità del cliente.

Una volta focalizzati su un numero limitato di fattori, tenendo conto della consumer journey map, in poche parole una rappresentazione visiva dell’esperienza dei clienti, si procede alla definizione delle sue componenti basilari e del problema in generale.

Il procedimento è stato chiaro? Riteniamo che la nostra definizione del problema risponda correttamente alle richieste e ai bisogni del consumatore?

Se valutiamo che sia necessario un approfondimento, allora possiamo riprendere dal punto precedente mentre, se riteniamo che quanto fatto finora sia sufficiente, potremo passare alla ideazione del prodotto.

In questo caso, dopo le interviste e il controllo nei supermercati sono stati definiti cluster precisi relativi al packaging, al gusto, alla convenienza sia in termini di tempo sia in termini di costi e alla sua salubrità. Un cluster aggiuntivo è stato quello relativo ai dati demografici, necessari per capire chi sia davvero il cliente interessato al ramen istantaneo e come si possa approcciarlo con un nuovo prodotto.

Definiti i prerequisiti a cui dovremo rispondere, si passa all’ideazione (ideate) della soluzione, in modo da seguire quanto il cliente si aspetta, per poter rispondere alle sue emozioni, così da poter meglio creare qualcosa che verrà accettato e ottenere un risultato positivo nel mercato.

Durante il processo di ideazione abbiamo rispettato i prerequisiti? Crediamo che ne manchino o che vadano definiti con più precisione? Semplicemente, in caso negativo, si torna al passo precedente o, se si crede si necessiti di un’analisi più dettagliata si torna in dietro di più passi.

Quanto è stato pensato riguardo la soluzione è focalizzato sui prerequisiti che erano stati estratti dal passo precedente. I consumatori tipici vogliono qualcosa che sia veloce da preparare e abbastanza economico ma, altresì, cercano qualcosa di tipicamente giapponese e salubre. Da qui ne è nata l’idea di realizzare una confezione che fosse in grado di ospitare le tipiche bacchette giapponesi e una ciotola oltre agli ingredienti richiesti per la preparazione del ramen. Gli ingredienti, dal canto loro, sono stati selezionati per essere impacchettati singolarmente: il cliente non vuole le solite polverine liofilizzate che danno solo gusto all’acqua del brodo in cui i ramen sono immersi o al ramen stesso, una volta estratto dall’acqua di cottura.

Dal prototipo al kit

Il risultato è soddisfacente e crediamo possa rispondere alle necessità del cliente? Procediamo al passo successivo, ossia passare alla realizzazione di quello che diventerà il nostro prototipo (prototype).

Il prototipo viene realizzato seguendo le decisioni del punto precedente. Richiede un certo quantitativo di lavoro fisico, che fino a questo punto non era stato necessario.

Ottenuto il prototipo, che rende il tutto più quantificabile e condivisibile, questo andrà passato al vaglio del nostro consumatore (test) per comprendere se quanto ipotizzato durante l’ideazione e la definizione risponda realmente e positivamente alle richieste.

Si passa quindi a far vedere e provare il prototipo a potenziali clienti, sia scelti in base ai risultati dell’analisi demografica, sia scelti secondo altre tipologie, per poter meglio comprendere le possibili variabili che andranno a influenzare il mercato.

Ovviamente dobbiamo comprendere che un prototipo rimane sempre un prototipo, pertanto potrà ottenere un riscontro negativo e, in tal caso, si dovrà tornare in dietro sui nostri passi.

Ottenuti i risultati si è passati all’implementazione delle caratteristiche ancora richieste, come ad esempio la possibilità di avere confezioni supplementari per andare a coprire gli ingredienti finiti e, quindi, poter riutilizzare il kit di base. Altra idea che è sorta durante il testing riguarda la possibilità di avere un servizio ad abbonamento che provveda, a date prestabilite, alla spedizione presso il cliente del kit per aggiungere i prodotti terminati o aggiuntivi che si vuole consumare.

Una volta ottenuto il via libera, potremo passare alla produzione del prodotto o del servizio.

In definitiva, il processo del design thinking, che si basa su cinque stati: emphatize, define, ideate, prototype e test, è un processo iterativo che va a coprire stati più dettagliati, facilmente intuibili dal nostro esempio: comprensione (understand), osservazione (observe), define (definizione), ideate (ideazione), prototype (prototipazione) e implement (implementazione).

Ora abbiamo appreso che cos’è il design thinking e come fuziona. Come abbiamo visto, il framework del design thinking fornisce una metodologia iterativa per l’analisi e la risoluzione di problemi, rientrando a pieno diritto nel cosiddetto ambito del problem solving.

Esso può anche essere usato per la valutazione di nuovi prodotti e servizi, sempre ricordandoci che fonda le sue basi nell’analisi del cliente e delle sue preferenze.

Che cos’è lo scenario planning?

Poiché, per le aziende, è sempre più necessario essere agili e applicare cambiamenti costanti per rimanere competitive, è sempre più necessario poter prevedere i cambiamenti nel mercato e delle condizioni sociopolitiche ed economiche.

Volatilità, incertezza, complessità e ambiguità (in inglese VUCA, ossia volatility, uncertainty, complexity and ambiguity) sono fattori che pervadono l’economia globale e le aziende devono tenerne conto.

Lo scenario planning è un framework che serve a prevedere possibili alternative future, così da poter rispondere a queste necessità.

Esso si focalizza su una strutturata e precisa analisi secondo i principi di Pestel, ossia un’analisi delle condizioni politiche (political), economiche (economic), sociali (social), tecnologiche (technological), ambientali (environmental) e legali (legal) e delle Cinque Forze di Porter (Porter’s Five Forces), ossia l’analisi dei concorrenti diretti attuali (competition in the industry), dei fornitori (power of suppliers), dei clienti (power of customers), dei potenziali concorrenti entranti (potential of new entrants into the industry) e dei produttori di beni sostitutivi (threat of substitute products), per cui, passo dopo passo, vengono definite le criticità che possono realizzarsi.

Da un lato abbiamo un processo consolidato e tipico per la realizzazione di scenari, dall’altro abbiamo una metodologia che porta alla creazione di più ipotesi, in modo da poter creare uno scenario a cui azioni variabili possano rispondere appropriatamente.

Il processo classico, per prima cosa, analizza e gestisce tali variabili e provvede alla definizione di un possibile e credibile scenario tramite un processo ben definito che si origina dalla definizione di una ipotesi di quanto possa accadere.

Per validare tale ipotesi, si deve procedere a raccogliere un insieme di dati che siano specifici per il settore di competenza dell’industria.

Successivamente, una volta ottenuti e analizzati questi dati, si procede a una revisione dell’ipotesi, in modo che si possa passare alla raccolta di un insieme più preciso di dati. Questo nuovo insieme di dati è volto alla validazione dell’ipotesi che abbiamo fatto e definito con più precisione ai passi precedenti.

Una volta aggiornato il modello si va poi a suggerire le azioni da intraprendere.

Dal problema a soluzioni non statiche

Il processo che definisce più ipotesi ha una struttura altamente simile. Partendo da una ipotesi, anche qui si raccolgono dati specifici per il settore di competenza dell’industria ma, a questo punto, si guarda alle incertezze tramite l’analisi Pestel e delle Cinque Forze di Porter guardando ad analogie con altri settori industriali e, quindi, avendo osservazioni e analisi meno rigide, meno vincolate al singolo settore ma che sono comunque interconnesse. Da qui ne partono diverse ipotesi e modelli che andranno discussi e analizzati valutandone le implicazioni e sviluppando raccomandazioni di carattere strategico che siano adattabili a differenti casi. Per finire si andrà a definire e confermare una specifica strategia e la sua implementazione.

L’osservazione di molteplici eventi e tendenze in ambito industriale, se presi come singole variabili non riescono a dare un senso concreto a quanto accade. Per risolvere questo problema si deve raggruppare questi eventi e queste tendenze, secondo un flusso logico, in gruppi generati da similitudini e detti cluster.

Questo processo, quindi, porta alla pianificazione delle azioni che l’azienda andrà a pianificare a medio e lungo termine per poter rispondere alle esigenze del mercato, tenendo sempre ben presente che si tratta di possibili alternative e non certezze che l’azienda sta considerando per poter essere preparata, con modifiche al proprio portafogli, massimizzando il valore creato e mitigando il rischio.

Più in dettaglio, il processo viene realizzato secondo alcuni passi basilari che si muovono a spirale. Prima di tutto ci si deve orientare (orient), ossia focalizzarsi sul problema tramite una raccolta dati interna. Di seguito si deve esplorare (explore), ossia divergere nella raccolta dati andando a trovare nuove e diverse fonti. Successivamente si deve sintetizzare (synthesize), ossia ipotizzare possibili futuri. Ora è il momento di agire (act), ossia di convergere tramite l’analisi comparata delle implicazioni e delle possibili azioni che si possono compiere. Per finire monitorare (monitor), ossia prevedere tramite indicatori che possono essere riscontrati già da ora.

Una volta svolto questo processo si passa al successivo, costruendo matrici per la potenzialità degli scenari e definendo delle storie che vadano a specificare gli scenari derivanti. Per poter dare consistenza si definiscono ecosistemi che vanno a sostenere gli scenari relativi. Infine, si va a costruire una matrice con i vari scenari e le relative componenti, siano esse delle primitive o delle rafforzative, per poter definire quelli che saranno presi come scenari guida.

Tutto questo, però, non può essere fatto senza aver in mente una ben chiara e semplice domanda che vada a focalizzare l’attenzione sulla problematica.

Essa deve andare a definire un certo ben specifico lasso temporale, includendo le varie forze e i vari attori coinvolti, contestualizzando il problema con un alto grado di incertezza.

Come il design thinking, in definitiva, lo scenario planning parte dalla definizione di un problema che si vuole risolvere e procede, secondo uno specifico flusso, alla creazione di soluzioni non statiche.

Quali potenzialità per le aziende italiane

Ma perché usare il design thinking insieme allo scenario planning? Quali sono le potenzialità per le imprese italiane e, in particolare, quelle che vogliono innovare focalizzandosi sulla trasformazione digitale?

Come abbiamo già detto, si deve andare a considerare una visione a medio e lungo termine. L’uso di scenari per comprendere e immaginare quale possa essere il futuro dell’azienda e dei suoi servizi, in un contesto in costante cambiamento, in cui nuove tecnologie fanno capolino e in cui sia a livello geopolitico, sia a livello economico si riscontrano nuove opportunità e nuovi problemi, risulta di fondamentale importanza.

Il design thinking può aiutare, una volta terminato lo scenario planning, per poter disegnare i nuovi servizi o prodotti che l’azienda andrà ad inserire nel suo portfolio.

Pianificare una strategia aiuta a semplificare la gestione e a focalizzarsi sui possibili problemi da risolvere approcciando il mercato in modo da poter essere competitivi in una forte concorrenza.

Prendiamo ad esempio le aziende giapponesi; esse pianificano le proprie attività su periodi di decine di anni, cercando di comprendere quanto possano influenzare il mercato nel futuro.

Sia che abbia un’azienda di piccole dimensioni, sia che abbia un’azienda di medie o grandi dimensioni, l’imprenditore italiano non può approcciarsi al mercato guardando solamente ad azioni a breve termine o considerando solamente variabili a dimensione locale.

La realizzazione di un portfolio di servizi o di prodotti deve essere guidata da lungimiranza così da poter avere un maggiore impatto in un ambito altamente competitivo.

In particolare, riguardo alla trasformazione digitale, si deve avere il coraggio di portare avanti attività volte al cambiamento, certo, ma pianificando e creando un ecosistema favorevole.

Spesso e volentieri, specialmente in Italia, si rimane statici fino a quando non si è certi che si possa avere ricavi ma, quando accade, è oramai troppo tardi.

Un approccio come quello appena analizzato, che vada ad incrociare i due framework citati nell’articolo, potrebbe dare nuovo stimolo e nuovi impulsi, specialmente nell’implementazione di tecnologie come l’IoT (internet delle cose), l’AI (intelligenza artificiale), specialmente grazie al machine learning, nello sfruttamento dei Big Data o nello sfruttamento delle risorse energetiche rinnovabili.

Da un altro punto di vista potrebbe dare ottimi risultati nella valutazione di nuovi processi aziendali e nuovi business model.

L’automazione è in corso da anni e, grazie proprio all’insieme di fattori e tecnologie come quelle citate precedentemente, sarà sempre più permeante e diffusa.

Capire ora come sfruttarla correttamente per produrre valore, essere competitivi ma, soprattutto, dare un futuro a tutti coloro che ne saranno colpiti è uno stimolo a innovare costantemente, cavalcandone l’onda, senza esserne portati via.

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Elia Bellussi
Elia Bellussi
Project manager

Innovation strategist, è membro del consiglio direttivo del Club Dirigenti Informatici dell’Unione Industriale di Torino. Startup Mentor tramite scenario planning, design thinking, system thinking, co-creation e data strategy. Svolge anche attività divulgative e educative.

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