MyMapRisultati di 20 interviste ai clienti sull’onboarding...
01
Raccogli piccole osservazioni
Incolla un’idea per nota e mantieni associate le etichette utili della fonte.
Generatore di diagrammi di affinità
Descrivi idee, osservazioni o dati e l’AI li organizzerà in cluster tematici, rivelando schemi e raggruppamenti naturali nelle tue informazioni.
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Come creare un diagramma di affinità
Nessun modello da compilare e nessun disegno. Tu parli; la tela tiene il passo.
02
Cerca raggruppamenti naturali
Chiedi all’AI di raggruppare i significati correlati, poi assegna un nome ai temi emersi.
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03
Metti alla prova le categorie
Esamina gli elementi isolati e le note ambigue; chiedi di dividere i temi troppo ampi o spostare le osservazioni fuori posto.
Temi costruiti a partire da singole osservazioni
Un diagramma di affinità raggruppa le note qualitative in base al significato condiviso. È un modo per analizzare gli schemi emersi dalla ricerca o dal brainstorming prima di decidere quali temi meritino ulteriori approfondimenti o azioni.
Usalo quando le note non entrano più in un elenco lineare
La sintesi di interviste, workshop e retrospettive produce spesso osservazioni sovrapposte. Raggrupparle rivela le preoccupazioni comuni, mantenendo il materiale originale disponibile per la revisione.
Conserva le prove alla base di ogni tema
- Mantieni le note atomiche. Separa un commento che contiene due osservazioni distinte.
- Raggruppa prima di dare un nome. Lascia che sia il materiale a suggerire i temi, invece di forzarlo in categorie predefinite.
- Conserva le etichette originali. Un tema deve poter essere ricondotto alle note che lo compongono.
- Lascia spazio agli elementi isolati. Un’osservazione insolita può essere importante anche se non appartiene a nessun cluster.
- Non confondere la frequenza con l’importanza. Le note ripetute possono riflettere il campionamento o dei duplicati, non una priorità.
Chiedi di creare cluster, poi analizzali
MyMap può organizzare le tue note in gruppi denominati e modificarli attraverso la conversazione. L’esempio fisso è un Business Model Canvas per un prodotto SaaS, non un diagramma di affinità: mostra contenuti organizzati in sezioni, non cluster derivati dalla ricerca.
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Domande frequenti
Il Business Model Canvas visualizzato è un diagramma di affinità?
No. Utilizza categorie aziendali predefinite. Un diagramma di affinità crea temi a partire dalle note analizzate.
Devo fornire prima i nomi delle categorie?
Puoi farlo, ma il compito sarà più orientato. Per scoprire schemi inaspettati, chiedi di creare raggruppamenti iniziali senza categorie preimpostate.
Una nota può appartenere a due temi?
Sì, se è davvero pertinente a entrambe. Mantieni il suo identificativo oppure aggiungi un riferimento incrociato, così la presenza duplicata non verrà scambiata per un’ulteriore prova.
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