Working Backwards: il metodo per smettere di copiare i competitor e creare valore utile

Non vendi un prodotto, faciliti un progresso

“I clienti non comprano prodotti; li assumono per svolgere un lavoro.” L’intuizione di Clayton Christensen (The Innovator’s Dilemma) invita a spostare l’attenzione: meno chi è il cliente (persona, demografia, psicografia), più che progresso vuole ottenere in una specifica circostanza. Il lavoro può essere minuscolo — “intrattienimi in coda” — o enorme — “aiutami a entrare nell’università dei sogni”. La qualità della nostra strategia dipende da quanto bene nominiamo quel lavoro e rimuoviamo gli attriti lungo il percorso.

“Le persone non vogliono comprare un trapano da un quarto di pollice. Vogliono un foro da un quarto di pollice.” — Theodore Levitt

Dalla rendita mancata a un’industria nuova: la prima iterazione di Airbnb

Ottobre 2007, San Francisco. Brian Chesky e Joe Gebbia faticano a pagare l’affitto; in città arriva una conferenza di design e gli hotel sono pieni. Offrono tre materassini in salotto con colazione fatta in casa: nasce AirBed & Breakfast. La lezione? Il job non era “affitto turistico alternativo”, ma “ricava valore da spazio inutilizzato” (per i host) e “trova alloggio accessibile e personale in sold-out” (per i guest). Identificando il problema reale, hanno costruito il mercato prima ancora del prodotto definitivo.

L’ossessione per il cliente come filosofia operativa: l’esempio Amazon

“Non siamo ossessionati dai competitor, siamo ossessionati dai clienti. Iniziamo da ciò di cui hanno bisogno e lavoriamo a ritroso.” — Jeff Bezos, lettera agli azionisti 1999.
Il modello Working Backwards impone di partire da un problema chiaro, una press release e un FAQ prima di scrivere riga di codice: così si evita di consegnare ciò che è “trendy” e si sviluppa ciò che riduce attrito (Prime, checkout affidabile, raccomandazioni utili). Con Andy Jassy la traccia continua: domande “perché” a ogni bivio e centinaia di applicazioni di GenAI progettate per semplificare la vita dei clienti. Il vantaggio competitivo è culturale: capire i lavori dei clienti e inventare all’indietro soluzioni che li svolgano meglio e prima.

“Non vendiamo selle: vendiamo un modo migliore di cavalcare” – Slack e l’attrito invisibile

Nel 2013 Stewart Butterfield sintetizza l’approccio Slack: non “feature”, ma riduzione di attrito nella collaborazione. Osservando utenti in ufficio, il team nota scarsa comprensione dei canali: l’ostacolo non è “mancano funzioni”, è “non so come ottenere valore da quelle esistenti”. Riprogettano onboarding, tooltip, UI in contesto: aumenta l’adozione non perché si è aggiunto, ma perché si è guidato l’utente a sbloccare ciò che c’era.

Il miraggio delle persone: quando sapere “chi” oscura il “cosa”

Profili dettagliati (età, reddito, area) aiutano, ma spesso aggirano la domanda cruciale: qual è l’attrito nel mattino del cliente? Dove si inceppa la scelta? Quale incertezza lo blocca?
Il passaggio da cliente-come-categoria a cliente-come-umano-con-un-problema è il cuore di JTBD. Le aziende efficaci non “studiano” i clienti da lontano: entrano nei loro contesti, mappano momenti di lotta o aspirazione e progettano interventi che abbiano utilità spietata.

Archetipi dei problemi cliente (diagnostica rapida)

Riconoscere il tipo di attrito aiuta a scegliere soluzioni giuste prima di costruire.

Efficienza — Risparmiare tempo/sforzo/banda mentale
Esempi: Instacart salta la spesa; Calendly elimina email di andata/ritorno.
Accesso — Rendere disponibile ciò che è lontano/costoso/complesso
Esempi: Spotify democratizza la musica; Airbnb sblocca pernottamenti in sold-out.
Fiducia — Ridurre incertezza su qualità/coerenza/esito
Esempi: Amazon con recensioni, garanzie, resi; Airbnb con profili verificati.
Identità — Riflettere o rafforzare chi sono/chi voglio essere
Esempi: Apple (empowerment creativo); Patagonia (valori ambientali).
Emozione — Indurre stati desiderati (calma, intrattenimento, connessione)
Esempi: Duolingo (ricompensa/abitudine); TikTok (micro-intrattenimento).

Domanda chiave: Quale archetipo prevale nel nostro caso d’uso? Spesso ce n’è uno primario e uno secondario (es. Efficienza + Fiducia).

Juicero: innovazione senza lavoro da svolgere

Juicero (2016) alzava 120M$ per un estrattore Wi-Fi da 400$. Brand curato, hardware elegante, target premium. Ma il job vero di chi beve succo a casa spesso è “comodità”. Quando si scoprì che le buste si potevano spremere a mano, la proposta crollò: il prodotto era ornamentale, non essenziale. Morale: se non diagnostichi il problema, puoi costruire capolavori che non servono.

Dal “chi” al “cosa”: un framework pratico JTBD

Framework J.O.B.S.

Job statement (dichiarazione del lavoro): “Quando [situazione], voglio [progresso], così da [esito misurabile].”
Ostacoli: attriti, incertezze, colli di bottiglia (tecnici, cognitivi, sociali).
Benchmark di successo: come sapremo che abbiamo svolto il lavoro meglio (KPI).
Soluzioni candidate: esperimenti minimi per rimuovere attrito (non solo feature).

Esempio (onboarding Slack-like)

J: “Quando entro in un nuovo workspace, voglio capire dove parlare di cosa per non perdermi.”
O: frizione concettuale sui canali.
B: % nuovi utenti che creano/scrivono nel canale giusto entro 48h.
S: tour attivo → suggerimenti canali → template messaggi → tooltip contestuali.

Ricerca che scopre attriti (non opinioni)

Metodi leggeri ma incisivi

Interviste in profondità su momenti recenti di frustrazione (non su desideri generici).
Shadowing/osservazione in contesto (come Slack negli uffici).
Diary studies per cogliere pattern nel tempo.
Session replay e path analysis per frizione comportamentale.
Wizard of Oz per testare valore prima di costruire.

Script di intervista (5 domande)

Raccontami l’ultimo episodio in cui [job] è andato storto.
Quale passo ti ha rubato più energia/tempo?
Come hai aggirato il problema?
Cosa ti avrebbe fatto dire: “Ne è valsa la pena”?
Se potessimo cambiare una sola cosa domani, quale?

Dalla discovery all’esecuzione: il ciclo W.I.P.E.

Write it back — Restituisci al team il job statement con evidenze.
Instrument — Definisci metriche sugli attriti (tempo, errori, drop-off).
Prototype — Costruisci l’esperimento minimo che rimuove un attrito.
Evaluate — Valuta con utenti reali: se non cambia il comportamento, non hai svolto il job.

Metriche che contano (proxy del “lavoro svolto”)

Time-to-Value (TTV): tempo al primo risultato percepito.
Task Success Rate sul job primario.
Friction Index (passi, click, errori, tempo cognitivo).
Confidence Gain (scala 1–5 prima/dopo): fiducia dell’utente nel portare a termine il job.
Repeat Hire: tasso con cui l’utente “riassume” la soluzione per lo stesso job.
Support Delta: variazione ticket su quell’attrito.
North Star Metric legata al progresso (non alla feature).

Quando “più insight cliente” peggiora la comprensione

Più dati non significa più chiarezza se non colpiscono il frammento di realtà in cui avviene il job. Due rischi:

Decorazione di slide: insight non azionabili.
Persona-mania: stereotipi eleganti che non dicono cosa fare domani.

Contromossa
Ogni dato deve rispondere a: Quale attrito rimuove? Quale decisione cambia? Quale esperimento abilita entro 2 settimane?

Domande da portare in ogni roadmap

Che problema risolve? (frase semplice, osservabile)
Per chi e quando? (circostanza concreta)
Quale archetipo? (Efficienza/Fiducia/Accesso/Identità/Emozione)
Come misuriamo che il job è svolto meglio? (TTV, Success Rate, Confidence)
Qual è l’MVP che rimuove un attrito? (non il pacchetto completo)
Cosa tagliamo che non riduce attrito?

Esempi rapidi di applicazione (B2B, consumer, non-profit)

B2B SaaS — Onboarding analytics
Job: “Capire subito cosa conta nel mio funnel.”
Attrito: setup complesso.
Soluzione: preset verticali + data sampler + insight generati (TTV < 15’).
Metrica: % dashboard usate entro 48h.
Consumer — Risparmio personale
Job: “Sapere se oggi posso permettermi X senza ansia.”
Attrito: incertezza cassa giornaliera.
Soluzione: proiezione oggi con bollette ricorrenti + alert “safe to spend”.
Metrica: riduzione transazioni a saldo negativo.
Non-profit — Donazione ricorrente
Job: “Sostenere una causa senza complicazioni.”
Attrito: moduli lunghi, dubbi sull’impatto.
Soluzione: checkout 2-step + storie d’impatto concise + scelta importo guidata.
Metrica: conversione ricorrenti / abbandoni form.

Errori comuni (e correzioni immediate)

Soluzione in cerca di problema → fai un problema sprint: 5 giorni solo su evidenza di attriti.
Feature creep → lega ogni feature a un attrito, altrimenti parcheggio.
Validazione con power user → includi nuovi e frustrati; sono i più rivelatori.
Misure di vanità (engagement generico) → sostituisci con metriche di job (TTV, ripetizioni del job completato).
Onboarding didascalico → guidare in contesto batte “manuali” fuori contesto.

Bibliografia e risorse consigliate

Clayton M. Christensen, T. Hall, K. Dillon, D. Duncan (2016), Competing Against Luck — testo fondativo di JTBD.
Theodore Levitt (HBS): “People don’t want a quarter-inch drill…” (cit. classica sul valore d’uso).
Jeff Bezos (1997–2020), Lettere agli azionisti — “Working Backwards” e “customer obsession”.
Stewart Butterfield (2013), memo Slack — “We don’t sell saddles, we sell a better way to ride.”
Ries, E. (2011), The Lean Startup — apprendimento validato e esperimenti.
Klement, A. (2018), When Coffee & Kale Compete — tecniche pratiche JTBD.
Cagan, M. (2017), Inspired — discovery di prodotto e focus sui problemi.