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Progetto interno
Betting
Figma, Figma Jam, Adobe Illustrator
(Sviluppo in corso)
Dalla ricerca a user-centered solution, il processo di progettazione UX-UI di Natural Predictions, web app per pronostici calcistici.
![Stefano Bergomi Portfolio UX UI Pronostici Naturali Brand](https://stefanobergomi.it/wp-content/uploads/2023/11/Stefano-Bergomi-Portfolio-UX-UI-Pronostici-Naturali-Brand-001.png)
Intro
Pronostici Naturali si pone la mission di offrire un modello di statistiche approfondite sul calcio, al fine di ottenere un betting realmente responsabile, divertente e soddisfacente.
Pronostici Naturali non è bookmaker ma presenta simili complessità UX-UI, per l’ampia tipologia e quantità di dati da mostrare pre, live e post partite.
Nello specifico, dato che il progetto ha un approccio al betting che si differenzia da numerosi siti di classiche statistiche calcio e competitor, la sfida più grande consiste nel far comprendere come sfruttare funzionalità, dati ed analisi della piattaforma.
Pronostici Naturali è una web app che è stata online in modalità gratuita con registrazione (per verifica della maggiore età), da agosto 2019 a dicembre 2020.
Successivamente, con la versione 2 e l’integrazione del flusso dati sportivi, ha iniziato ad offrire due opzioni di iscrizione a pagamento con Paypal: mensile e stagionale, entrambe non ricorrenti.
L’obiettivo è implementare una nuova versione, rinnovata anche nella tecnologia utilizzata per migliorare le performance, che riesca ad offrire maggiori funzionalità e dati utili per l’analisi, allargare il target utenti con alcuni aspetti di betting “classico”, offrire un’esperienza in generale più comprensibile, piacevole ed efficace.
Analisi quantitativa
- Analisi relativa ai dati di registrazione ed iscrizioni di tutte le stagioni.
- Analisi dei dati Google Analytics del traffico, in particolare per utenti, sistema operativo, browser, tipo e risoluzione dispositivi, conversioni ed altri eventi personalizzati con Google Tag Manager.
- Overview dati di Hotjar e Microsoft Clarity.
- Analisi demografica degli utenti registrati ed iscritti per individuare le fasce di età. Dal punto di vista geografico, nonostante la piattaforma sia disponibile anche in inglese, l’utenza è quasi completamente italiana. Ho osservato quindi i dati divisi per ogni regione e città in Italia.
- Analisi dei competitor con principali aspetti: servizi, funzionalità, presenza social, pricing.
Analisi qualitativa
- Ho raccolto e analizzato i feedback ricevuti da tutti i canali disponibili: email dal sito, blog e piattaforma, recensioni Trustpilot, recensioni libro-manuale pubblicato in IT/EN su Amazon, messaggi diretti e commenti sui social.
- Ho scelto di utilizzare delle user interview. Ho quindi selezionato alcuni utenti con caratteristiche differenti.
- Ho preparato dei testi per: introdurre scopo, modalità ed email personalizzate di invito per i partecipanti ed i miei obiettivi principali.
- Ho ricompensato ogni partecipante con l’iscrizione stagionale gratuita e ho concordato una seconda call per condividere il prototipo ad alta definizione.
Definizione
- Ho definito un’ipotesi iniziale per quattro profili di user persona e relativa user story.
- Ho effettuato quattro user interview in modalità remota con videochiamata e condivisione schermo. Le interviste si sono svolte con piacevole empatia e molto interesse, con numerosi spunti ed osservazioni utili.
- Ho aggiornato le user persona e user story con una maggior quantità di dati reali: nome, età, località, personalità, professione, tecnologia, dispositivo preferito, stato famiglia, reddito. Relativamente al betting: interessi, obiettivi, sfide.
- Ho definito i principali HMW (How Might We) Statement.
- Dalle user interview ho raccolto tutti gli aspetti critici/sofferenze ed obiettivi/desideri individuati e li ho organizzati in una mappa di affinità, creata con Figma Jam, divisi per categoria principali e sottocategorie, in tre fasce per la programmazione degli sviluppi: requisiti essenziali, principali e non essenziali.
- Agli aspetti degli utenti intervistati ho aggiunto i miei, in qualità di analista betting (e utente) della piattaforma e quelli del front end developer del progetto e socio nel progetto.
- Ho realizzato, sempre con Figma Jam, l’info architecture della versione attuale e, con le informazioni ottenute ed organizzate, quella per la prossima release con journey map e user flow.
Prototipazione
- Dopo alcuni brainstorming con il partner ed una serie di ipotesi e bozze, ho realizzato con Figma Jam un prototipo a bassa fedeltà con user flow da mobile per risolvere i problemi più critici nella comprensione ed utilizzo “core” della piattaforma.
- Dopo un primo check con il front end e back end developer, ho iniziato a lavorare su un prototipo a media fedeltà che ho nuovamente condiviso per ulteriore step di validazione. Questo confronto è stato molto utile per mettere a fuoco ed essere allineati sui principali aspetti relativi allo sviluppo.
- Attualmente sono in fase di creazione del prototipo ad alta fedeltà con Figma nel quale considero quanto gli utenti hanno appreso e le loro aspettative maturate durante due anni di utilizzo. Questo mi consente di mantenere la coerenza con la loro esperienza pregressa e garantire che le nuove modifiche siano intuitive e conformi alle attese. Oltre a questo, controllerò nuovamente che siano soddisfatte le euristiche di usabilità.
- Nello specifico, per quanto riguarda il prototipo Figma, ho definito la prima parte di design system (gamma cromatica, font, iconografia, griglie, ecc.) e look & feel generale. Realizzato diversi set di componenti principali interattivi con auto layout, proprietà di testo e variabili, per procedere in modo più rapido nella creazione delle prossime interfacce. Aggiunto alcuni step di interazione e navigazione e condivisione costante con il partner.
Prossimi step
Nei prossimi step completerò il prototipo ad alta fedeltà, sia mobile che desktop, con tutte le funzionalità previste, relative interazioni e degli esempi di interfacce con dati realistici per effettuare test probanti.
Successivamente condividerò il prototipo nella seconda call di user interview a disposizione (motivo per il quale non ho potuto effettuarne una anche con il prototipo a bassa/media fedeltà) durante la quale osserverò l’utilizzo ed ascolterò feedback e sensazioni, per riscontrare modifiche e miglioramenti.
Una volta apportate le modifiche, procederò a fornire gli asset e supportare il front end e back developer per la fase di sviluppo.
Dopo il golive della nuova versione della piattaforma, proseguirò con analisi e iterazione per valutare gli andamenti dei vari KPI e soddisfare prontamente ogni nuovo aspetto critico ed obiettivo.
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