Dalla sanità ai servizi finanziari, dall’automotive al settore alimentare: i Digital Twins e i dati sintetici stanno rivoluzionando interi comparti industriali. Grazie alla GenAI, oggi è possibile implementare simulazioni avanzate e strategie di data augmentation che arricchiscono e potenziano le basi dati esistenti delle aziende.
In KPI6.com, siamo fermamente convinti che i dati sintetici rappresentino il futuro della ricerca di mercato. La loro integrazione nel product testing dischiude possibilità fino a ieri impensabili: testare prodotti e servizi in ecosistemi digitali controllati e perfettamente replicabili, abbattendo drasticamente i tempi di sviluppo e i costi operativi che caratterizzano i metodi di ricerca tradizionali.
Tuttavia, constatiamo che molte aziende nutrono ancora dubbi fondamentali: quanto sono affidabili questi dati? Come possiamo valutarne la qualità? E soprattutto, come possiamo essere certi che i risultati ottenuti siano rappresentativi del mercato reale?
In questo articolo esploriamo come i dati sintetici possano essere applicati strategicamente per rivoluzionare le metodologie di product testing, e lo facciamo seguendo un intero journey in tre atti. Tre video. Tre fasi. Una sola piattaforma: DTwin.
I tre video che compongono il journey:
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Video 1: Segmentazione automatica e AI Personas conversazionali
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Video 2: Survey esplorativa sul segmento ideale
- Video 3: Focus group virtuale con insight sensoriali
La nostra simulazione: Il Lancio delle Barrette Funzionali
Per dimostrare il potenziale dei dati sintetici, abbiamo condotto un esperimento: simulare il lancio di una nuova linea di barrette funzionali a base di superfood come spirulina, bacche di goji, matcha e curcuma.
Per noi di KPI6 non si tratta di una novità, parliamo di ricerche di mercato simulate grazie alla Generative AI da tanto tempo ormai. Survey e Focus group virtuali popolate dei nostri Digital Twins sono alla base dei nostri servizi da molti mesi, ma solo ora siamo riusciti a far convergere tutto in un unica soluzione software che non vediamo l’ora di mostrare a tutti.
Nel primo video vi mostriamo i passaggi iniziali: come abbiamo creato un panel sintetico di consumatori italiani health-conscious, generato sei segmenti comportamentali distinti e trasformato in AI Personas conversazionali alcuni di questi segmenti, in particolare quelli più distanti dal nostro target ideale, per valutarne i limiti e tracciare il perimetro ottimale per l’orientamento del prodotto. Grazie a interviste simulate con Digital Twins rappresentativi dei cluster opposti (performance vs naturalità), abbiamo validato le nostre prime ipotesi sul concept di prodotto, testato visivamente il pack e compreso le tensioni narrative più rilevanti.
Nel secondo video, abbiamo focalizzato l’attenzione sul segmento chiave emerso: le donne sotto i 55 anni, wellness-oriented. A loro abbiamo somministrato una survey esplorativa per raccogliere dati quantitativi su gusti, preferenze di formato, propensione all’acquisto, barriere percepite e livelli di awareness verso i principali ingredienti funzionali.
Nel terzo video, la parte più sorprendente: abbiamo simulato un focus group virtuale, mettendo insieme cinque Digital Twins rappresentativi del nostro segmento target in una stanza moderata da un agente conversazionale. Lo scambio tra partecipanti ha generato insight profondi su naming, packaging, claim, aspettative e soprattutto sulla reale esperienza sensoriale, con un evento del tutto inaspettato: l’assaggio spontaneo delle barrette.
Utilizzando la piattaforma DTwin per la generazione di Digital Twins, algoritmi di segmentazione automatica e AI Personas interattive, abbiamo analizzato percezioni sui superfood, driver di scelta per ingredienti funzionali, preferenze di packaging e differenze comportamentali tra segmenti target. Il risultato? Insight concreti e actionable ottenuti in una frazione del tempo e dei costi richiesti dalla ricerca tradizionale, con una precisione che ha permesso di orientare strategicamente sviluppo prodotto e comunicazione.
Durante l’articolo forniremo un approfondimento tecnico sulle funzionalità della piattaforma: la creazione dei panel e la loro segmentazione, la generazione delle AI Personas, la somministrazione di survey e la conduzione di focus group virtuale. Parallelamente ti racconteremo i principali insight generati lungo tutto il nostro journey dedicato alla validazione e al product testing, ancora prima del lancio e dell’investimento in advertising e R&D.
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Parte 1: Come abbiamo validato il concept di una nuova barretta funzionale con DTwin
Nel mondo del consumer packaged goods, validare un nuovo prodotto prima ancora che venga realizzato è una sfida cruciale. Ma cosa succederebbe se potessimo farlo in modo rapido, scalabile e conversazionale, direttamente dalla nostra scrivania?
Con DTwin, abbiamo deciso di affrontare questa sfida in modo innovativo: simulando il lancio di una nuova linea di barrette funzionali a base di superfood come spirulina, bacche di goji, matcha e curcuma. Il nostro obiettivo era semplice ma ambizioso: comprendere la percezione e le abitudini dei consumatori italiani più attenti all’alimentazione per testare un concept ancora in fase di definizione.
Creazione del panel: la partenza
Abbiamo avviato il nostro progetto costruendo un panel sintetico tramite DTwin. Per la creazione del panel è sufficiente una descrizione efficace, più o meno dettagliata a seconda delle esigenze. Noi abbiamo scelto questa:
Un panel di consumatori italiani attenti all’alimentazione, che selezionano i cibi in base al bilanciamento nutrizionale, esaminano con cura le informazioni sulle etichette e prediligono ingredienti naturali e salutari come superfood (spirulina, bacche di goji, matcha, curcuma e altri). All’interno del panel sono inclusi profili che cercano snack e integrazioni funzionali per supportare salute, benessere quotidiano e attività sportiva, con pattern di consumo diversi a seconda delle esigenze individuali.
In pochi minuti, la piattaforma ha generato centinaia di Digital Twins rappresentativi di consumatori italiani con elevata attenzione al bilanciamento nutrizionale, agli ingredienti naturali e al benessere quotidiano. Non si tratta di semplici dati generativi, ma profili sintetici coerenti, costruiti su variabili demografiche, psicografiche e comportamentali che riflettono la complessità e la varietà reale del mercato.
Segmentazione automatica: scoprire il potenziale
Per esplorare al meglio il nostro pubblico, abbiamo sfruttato la segmentazione automatica di DTwin. L’intelligenza artificiale ha identificato sei cluster distinti, tra cui due segmenti agli antipodi: gli “Athletic Performance Optimizers” e i “Natural Purists”. Due visioni diverse, ma complementari del cibo funzionale. Il primo più orientato alla performance sportiva e all’efficienza, il secondo più legato a valori di naturalità, origine e semplicità.
Tra la segmentazione automatica e la generazione delle personas, abbiamo analizzato nel dettaglio i segmenti emersi grazie all’intelligenza artificiale. La visualizzazione a mappa di prossimità ci ha mostrato le relazioni tra i profili, con il cluster “Holistic Wellness Enthusiasts” a fare da centro gravitazionale della popolazione target (62,6%), seguito da “Natural Purists” (13,6%) e “Functional Snack Seekers” (12%). Gli altri segmenti “Athletic Performance Optimizers”, “Label-Critical Moderates” e “Functional Supplement Integrators” rappresentano nicchie più piccole ma altamente caratterizzate.
Queste informazioni ci hanno permesso di orientare in modo ancora più preciso la creazione dei nostri Digital Twins, selezionando archetipi coerenti e differenziati per insight qualitativi ad alto impatto.
La magia delle AI Personas
Abbiamo quindi trasformato questi segmenti in Personas conversazionali. Nascono così l’Athletic Performer e la Natural Purist: due profili realistici, dotati di una storia, un volto, valori e bisogni. Abbiamo intervistato entrambi, simulando un confronto tra visioni opposte: l’atleta che cerca boost energetico, la purista che vuole sapere tutto sull’origine degli ingredienti.
Un dettaglio interessante? Entrambi si sono mostrati aperti alla nostra ipotesi di barretta, ma per ragioni molto diverse. Questo ci ha confermato che il concept aveva potenziale, ma che andava declinato con cura.
Quali domande abbiamo posto?
Per approfondire le percezioni, abbiamo rivolto una serie di domande mirate ai nostri Digital Twins, tra cui:
- Che cosa cerchi principalmente da uno spuntino?
- Conosci la spirulina?
- Cosa ti farebbe avvicinare a un prodotto che contenga l’alga spirulina?
- E le bacche di goji?
- Ti piacciono le barrette energetiche?
- Proveresti una barretta con l’aggiunta di bacche di goji e spirulina? Avrebbe anche cereali, miele, semi e frutta secca?
Queste domande ci hanno permesso di esplorare consapevolezza, attrattività e potenziali driver di scelta per ogni singolo ingrediente, completando il quadro emerso nella fase qualitativa.
Due risposte a confronto
Abbiamo chiesto la stessa domanda “Che cosa cerchi principalmente da uno spuntino?” sia all’Athletic Performer che alla Natural Purist, ottenendo due risposte molto diverse, ma ugualmente significative.
L’Athletic Performer cerca energia, praticità e leggerezza. Prima di un’uscita in bici da 50 km punta su carboidrati complessi, frutta secca o barrette energetiche sane. Nel pomeriggio, invece, sceglie frutta fresca o yogurt con granola, per rimanere attivo e produttivo.
La Natural Purist, invece, cerca autenticità e semplicità. Vuole qualcosa che dia energia ma che sia genuino, fatto con ingredienti naturali, possibilmente legati alla tradizione. Il suo snack ideale è fatto in casa, con olio buono e ingredienti della terra.
Due approcci opposti, ma accomunati da una richiesta chiara: lo snack deve essere sano, nutriente e coerente con i propri valori.
Il test visivo: packaging e percezioni
Abbiamo mostrato alle due Personas una visualizzazione prototipale del nostro prodotto. La risposta è stata rivelatrice: l’atleta si è detto entusiasta, pronto all’acquisto. La purista incuriosita, ma esigente: avrebbe voluto leggere l’etichetta. Questo passaggio è stato fondamentale per capire come comunicare in modo mirato a pubblici diversi, senza snaturare il prodotto.
Insight pratici per la strategia
Dall’analisi qualitativa sono emersi insight concreti:
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Ingredienti noti e trasparenti: la spirulina incuriosisce, ma serve chiarezza. Le bacche di goji sono più familiari, ma meno distintive.
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Valori diversi, stessa soglia di attenzione: l’autenticità è il vero denominatore comune.
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Packaging che racconta: l’estetica funzionale deve unire natura e affidabilità.
Parte 2: la survey conversazionale per validare l’interesse reale
Dopo aver esplorato il mercato attraverso la segmentazione automatica e le interviste qualitative con AI Personas distanti dal nostro concept, abbiamo deciso di mettere alla prova l’idea con uno strumento agile ma efficace: una survey quantitativa conversazionale, indirizzata al segmento che nella fase precedente aveva mostrato la maggiore affinità con la nostra proposta, ovvero le “Holistic Wellness Enthusiasts” under 55.
In questa seconda fase, raccontata nel Video 2, ci siamo concentrati su una audience già validata e particolarmente ricettiva al concept delle barrette funzionali. Dopo aver ascoltato i segmenti più distanti e aver colto sia conferme che obiezioni significative nelle interviste qualitative, abbiamo deciso di indagare con maggiore profondità i punti di forza già emersi e verificare, su scala più ampia, le aree di frizione e i potenziali miglioramenti.
Grazie alla natura sintetica ma realistica dei Digital Twins, ogni domanda ci ha permesso di ottenere spunti nitidi e aspettative concrete. Abbiamo potuto esplorare:
- Le combinazioni di ingredienti percepite come più appetibili (es. matcha con mandorle, spirulina con miele)
- La familiarità con ciascun superfood e il livello di curiosità associato
- Le barriere all’acquisto più frequenti: sapore artificiale, prezzo elevato, claim troppo generici
- I formati preferiti: multipack, formato con 4 pezzi confezionati singolarmente; “grab & go”, il sacchetto richiudibile a base di granola
- La soglia psicologica di prezzo ipotetica per una confezione da 4 barrette
Con DTwin abbiamo potuto progettare una survey su misura, costruita con logiche condizionali, domande ramificate e sequenze adattive. Abbiamo selezionato una combinazione di 8 tipologie di domanda dalla risposta aperta al rating a stelle, dalla scelta multipla alla matrice comparativa modellandole secondo i nostri obiettivi strategici. Questo approccio ci ha permesso di mantenere un tono conversazionale pur raccogliendo dati quantitativi precisi.
Ecco le domande che abbiamo utilizzato per ottenere insight strutturati e confrontabili, mantenendo sempre una fluidità conversazionale:
- Qual è il tuo snack salutare preferito e perché? (risposta aperta)
- Quanto trovi interessante l’idea di uno snack a base di spirulina e bacche di goji? (rating)
- Quali superfood conosci o consumi abitualmente? (scelta multipla)
- Quanto sei d’accordo con l’affermazione: “Integrare superfood nella mia alimentazione è una priorità”? (Likert)
- Quanto saresti interessata a ciascuna di queste varianti di barrette funzionali? (matrice comparativa)
- Hai mai acquistato snack o integratori online? Se sì, dove? (domanda filtro con logica condizionale)
- Quanto influirebbe la raccomandazione di un nutrizionista sulla tua scelta d’acquisto? (sì/no)
- Quale confezione ti ispira più fiducia? (scelta immagine tra 2 concept)
Una volta definito il questionario, abbiamo selezionato il cluster target e lanciato la survey. In pochi minuti, i Digital Twins hanno iniziato a rispondere. DTwin ha aggregato i dati in tempo reale e la raccolta delle risposte è avvenuta in pochi minuti. Il motore DTwin ha generato output coerenti e granulari, già pronti per l’analisi:
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Dashboard interattiva con visualizzazione automatica dei risultati;
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Pattern e outlier evidenziati per ogni domanda chiave;
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Trascrizioni e commenti aperti integrati con insight qualitativi.
La survey ha rappresentato un punto di svolta nel nostro processo di validazione: grazie a DTwin, siamo riusciti a testare in parallelo molteplici ipotesi, confrontando reazioni dettagliate su ingredienti, claim e formati. Tutto questo con una velocità impens
