Ogni applicazione registra quello che succede: accessi, errori, passaggi abbandonati, funzioni mai aperte. L'AI legge log e database di una o più applicazioni, produce un report periodico sul comportamento degli utenti e propone dove intervenire su flussi ed esperienza.
I dati su come le persone usano un'applicazione ci sono quasi sempre: log del server, eventi, tabelle del database. Ma sono tanti, sparsi fra più sistemi e scritti per chi sviluppa, non per chi decide. Così si guardano solo quando qualcosa si rompe.
Le decisioni su cosa migliorare finiscono per basarsi sull'ultima lamentela arrivata o sull'opinione di chi parla più forte. E i problemi che nessuno segnala, come un passaggio dove metà degli utenti si ferma, restano invisibili.
Log applicativi, eventi, tabelle del database, anche di più applicazioni insieme. In sola lettura, con i dati personali ridotti al minimo o anonimizzati prima dell'analisi.
Dai singoli eventi alle sessioni: da dove entrano gli utenti, dove si fermano, dove tornano indietro, quali funzioni non usa nessuno.
Ogni settimana o ogni mese, scritto per chi decide: cosa è cambiato, dove si perdono persone, quali errori pesano di più. Ogni affermazione rimanda alla query o ai numeri da cui nasce.
Proposte concrete su flussi e interfaccia, ordinate per impatto stimato. Sono ipotesi, non verdetti: si decidono insieme e si misurano dopo il rilascio.
Sono i numeri che fissiamo in discovery, prima di scrivere codice. Il valore di partenza si misura sui tuoi dati, e il prototipo si giudica su quello.
Dove si fermano gli utenti in registrazione, acquisto o nei passaggi che contano, prima e dopo le modifiche.
Quanti diventano una modifica, e quanti di quelli spostano davvero il numero che dovevano spostare.
Da una domanda sul comportamento degli utenti al dato che la risponde. Prima serviva qualcuno che scrivesse la query.
Se l'applicazione non registra eventi utili, o i log dicono solo che il server è acceso, prima va aggiunto il tracciamento giusto. E se gli utenti sono poche decine, dieci interviste insegnano più di qualunque report.
Un'idea con l'AI al centro, un mercato da verificare e nessun team tecnico. Un prodotto vero in poche settimane, con utenti veri, fatto per poter cambiare.
Ticket chiusi, commit e pull request diventano il report di fine sprint e le release note, in due versioni: tecnica per il team, leggibile per clienti e utenti.
Call di 30 minuti, gratuita, senza follow-up commerciali se non li vuoi.