Serena, raccontaci qualcosa di te e del tuo ruolo in Switcho. 

 Sono Serena e da oltre due anni lavoro come Product Manager in Switcho, una start-up – o meglio, ormai una vera e propria scale-up – che opera nel settore dell’energia. Dal 2024 facciamo parte del gruppo Mavriq, ma la nostra missione è rimasta sempre la stessa: offrire ai consumatori un servizio di risparmio intelligente sulle bollette luce e gas, semplificando la gestione delle utenze domestiche. Il mio ruolo copre quindi l’intero ciclo di vita di una feature, dall’ideazione al rilascio: una gestione end-to-end delle iniziative di prodotto. 

 Hai scelto di parlarci del Product Discovery Process. Perché proprio questo tema? 

 Perché è una delle parti del mio lavoro che trovo più stimolanti e, allo stesso tempo, quella più rappresentativa del ruolo di un Product Manager. La Product Discovery è l’essenza del nostro mestiere: ci permette di arrivare a soluzioni e funzionalità che, da un lato, rispondano ai bisogni reali degli utenti e, dall’altro, restino allineate agli obiettivi di business dell’azienda. È un equilibrio delicato ma fondamentale: ogni decisione deve generare valore per il cliente senza perdere di vista sostenibilità, crescita e marginalità. 

 Puoi spiegarci, in breve, come hai strutturato il tuo approccio alla Product Discovery? 

Certo. Il modello di riferimento che utilizzo è quello del Double Diamond, composto da due fasi alternate di divergenza e convergenza. Il primo diamante, o Problem Space, riguarda l’esplorazione e la definizione del problema. Il secondo, il Solution Space, si concentra invece sull’ideazione e validazione della soluzione. 

Tutto parte da una sfida o un bisogno di business, solitamente identificato dal management. Può trattarsi di un obiettivo economico (come aumentare i ricavi), di un obiettivo operativo (ad esempio migliorare il conversion rate di un funnel che porta all’attivazione di un servizio), fino a una necessità strategica più ampia i cui confini non sono ancora così definiti. 

 Quali metodologie utilizzate in questa fase di ricerca? 

 Dipende dal tipo di progetto, ma solitamente combiniamo diverse tecniche. Partiamo spesso dall’analisi dei dati tramite Google Analytics e fonti proprietarie per individuare i punti di drop all’interno dei funnel. A questo uniamo una parte qualitativa, come la Benchmark Analysis, in cui analizziamo i competitor del settore energy per capire come gestiscono flussi simili ai nostri – ad esempio, la raccolta delle informazioni necessarie per completare un contratto. 

Un’altra tecnica che usiamo spesso è l’usability test. Lo abbiamo condotto selezionando persone in target che non hanno mai utilizzato la nostra piattaforma, in modo da ottenere feedback freschi, non condizionati da esperienze precedenti. 

Prepariamo uno script di test, conduciamo le interviste insieme al team di design e registriamo i risultati, intervenendo con domande di follow-up per approfondire alcuni passaggi. 

Usiamo anche Heatmap (nda una heatmap evidenzia con colori le zone e gli elementi della pagina con cui gli utenti interagiscono maggiormente) e registrazioni delle sessioni, che ci aiutano a capire quali aree delle pagine vengono cliccate di più e fin dove gli utenti scorrono. Questi strumenti sono utili sia in fase esplorativa, per individuare i problemi, sia in fase di validazione di una soluzione. 

A seconda dell’obiettivo a monte del progetto, possiamo applicare tutte o solo alcune di queste metodologie. 

Come fate a passare dalla raccolta di una grande quantità di dati agli insight di valore? 

 La fase di convergenza è il momento più complesso dell’intero processo. Dopo aver raccolto i dati, organizziamo una sessione di sintesi e condivisione con tutto il team, gli stakeholder e i founders. Utilizziamo strumenti collaborativi come le lavagne virtuali, dove raggruppiamo i feedback sotto forma di post-it: rossi per le osservazioni negative, verdi per quelle positive, gialli per i desideri o le richieste degli utenti. 

Accanto agli insight qualitativi, affianchiamo sempre una base quantitativa, per esempio i dati di Analytics. Questo ci aiuta a capire la reale rilevanza dei problemi individuati. Successivamente passiamo a una fase di brainstorming collettivo a cui partecipano PM, designer, stakeholder, founders e sviluppatori, per generare possibili soluzioni. 

Quando abbiamo diverse proposte sul tavolo, utilizziamo una Value - Effort Matrix per valutarle e prioritizzarle: analizziamo il valore potenziale rispetto agli obiettivi di business e l’effort di implementazione. Da qui creiamo un elenco di iniziative (una sorta di product backlog), da cui poi derivano le singole attività di design e sviluppo. 

 Prima ci dicevi che il processo cambia in base all’obiettivo di partenza. In che modo? 

 Per progetti di grande impatto seguiamo il processo completo, con fasi dedicate e tempi definiti. Per evolutive minori, invece, lavoriamo in modo più agile: magari ci basiamo solo su dati di Google Analytics e qualche sessione di brainstorming. L’importante è che anche le decisioni “piccole” siano comunque guidate dai dati. Quindi sì, il framework resta lo stesso, ma lo applichiamo in maniera scalabile. 

 Parlavi prima dei test con utenti: quanti ne fate di solito per ottenere dati significativi? 

 Per un test moderato, bastano sei utenti per coprire circa l’80% delle principali problematiche di usabilità. Noi lavoriamo solitamente su numeri molto contenuti, tra 5 e 7 persone, selezionate con cura. In alcuni casi ci siamo aiutati con LinkedIn per reclutare profili più vari, anche se questo comporta il rischio di coinvolgere professionisti del digitale, non sempre rappresentativi del nostro target reale. 

 Arrivati alla fine del Double Diamond, come gestite la validazione finale delle soluzioni? 

 In alcuni casi utilizziamo A/B testing, soprattutto quando vogliamo verificare l’impatto di una modifica su un punto critico del funnel.  

In altri, rilasciamo direttamente e monitoriamo a posteriori utilizzando le metriche di comportamento. Switcho lavora con rilasci continui, quindi ogni cambiamento è piccolo ma frequente. Questo rende più difficile isolare l’effetto di una singola iniziativa, ma ci permette di iterare rapidamente. Dopo il rilascio condivido sempre i risultati con gli stakeholder e i founders, illustrando numeri e interpretazioni, per mantenere trasparenza e allineamento. 

Puoi farci un esempio concreto di un progetto seguito con questo approccio? 

Certo. Un caso interessante è stato il rinnovo del funnel di cambio fornitore luce e gas. 

Volevamo capire i principali punti di drop e migliorare l’esperienza utente. Abbiamo analizzato i dati, individuando due momenti critici: l’upload della bolletta e la schermata di proposta delle offerte. Abbiamo quindi svolto una benchmark analysis sui competitor e condotto usability test con 6 utenti. 

Dalla ricerca è emerso che dovevamo semplificare la presentazione delle offerte e rendere più chiara la comunicazione dei benefici. Abbiamo poi coinvolto designer e sviluppatori per valutare la fattibilità e stimare effort e valore. Il risultato è stato un re-design mirato, che ha portato a un miglioramento del tasso di conversione e a una maggiore soddisfazione degli utenti. 

Se avessi una bacchetta magica, cosa cambieresti nel processo di discovery? 

Dedicherei più tempo alla fase di ricerca con gli utenti, che è la più stimolante ma anche la più complessa da gestire in termini di risorse. E, se potessi, migliorerei la parte di sintesi dei dati: passare da una grande quantità di informazioni grezze a insight davvero utili è una delle sfide più difficili del nostro mestiere. 

Takeaways: 

• La Product Discovery consente di trasformare dati e feedback in decisioni di prodotto che generano valore per utenti e business. 

• Il modello Double Diamond aiuta ad esplorare problemi e validare soluzioni in modo strutturato e misurabile. 

• La collaborazione tra team e stakeholder è fondamentale per tradurre insight in azioni concrete e miglioramenti continui.