{"id":10543,"date":"2023-08-30T08:32:33","date_gmt":"2023-08-30T08:32:33","guid":{"rendered":"https:\/\/sandsiv.com\/?page_id=10543"},"modified":"2024-02-09T14:01:59","modified_gmt":"2024-02-09T14:01:59","slug":"identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\/","title":{"rendered":"Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris"},"content":{"rendered":"
\r\n \r\n
\r\n
\r\n
\r\n

Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland ParisArticolo<\/strong> <\/h1>\r\n
15 giugno, 2023 – Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris in meno di 60 secondi <\/div>
\r\n Richiedi una demo<\/a>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n
\r\n
\r\n \r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n
\r\n
\r\n
\r\n
\r\n
\r\n
\r\n

Iniziamo ora un viaggio a ritroso nel tempo fino al 2019. Quattro anni fa ho intrapreso un’analisi data-driven delle recensioni di Disneyland Paris esaminando 15.928 commenti dei clienti su Facebook, TripAdvisor, Google e Instagram e, con l’aiuto di sandsiv+, ho cercato di decifrare la loro esperienza.<\/span><\/p>\n

Abbiamo sviluppato un metodo per identificare i punti dolenti nel customer journey del parco a tema in meno di 60 secondi<\/strong> e abbiamo creato una dashboard interattiva che individua le aree di miglioramento e offre soluzioni: risultati che ci permettono di ottenere enormi vantaggi commerciali, non solo per Disneyland Paris, ma per qualsiasi azienda.<\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

\r\n
\r\n\r\n
\r\n \r\n
\r\n
\r\n
\r\n
<\/ div> <\/div>\r\n <\/div>\r\n
\r\n

I vantaggi commerciali dell’analisi dell’esperienza del cliente<\/b><\/span><\/h4>\n

Anche se pu\u00f2 sembrare fantascienza, il futuro dell’analisi dell’esperienza del cliente \u00e8 gi\u00e0 qui e si tratta di un mondo in cui la tecnologia avanzata o i sistemi intelligenti sono in grado di estrarre automaticamente il “sentiment” dei clienti e di suggerire iniziative di miglioramento, assegnando loro una priorit\u00e0 in base alle capacit\u00e0 dell’azienda. I vantaggi commerciali sarebbero evidenti:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Implementazione rapida:<\/b> trasformiamo un processo analitico che richiedeva settimane in un’operazione agile che richiede solo pochi minuti.<\/span><\/li>\n
  2. Modellazione semplificata:<\/b> con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), non abbiamo pi\u00f9 bisogno di grandi quantit\u00e0 di dati. Sono sufficienti pochi passaggi per l’Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA) e l’identificazione del Customer Journey.<\/span><\/li>\n
  3. Meno affidamento su dati pre-etichettati:<\/b> con soli 20-30 esempi per dimostrare il concetto, un LLM pu\u00f2 fare il lavoro da solo.<\/span><\/li>\n
  4. Reporting automatizzato delle iniziative:<\/b> l’intelligenza artificiale pu\u00f2 generare report completi che descrivono le iniziative di gestione della customer experience (CX).<\/span><\/li>\n
  5. Dare potere ai responsabili della CX:<\/b> risparmiando tempo sulle analisi, i responsabili della CX possono concentrarsi sul miglioramento dell’esperienza del cliente.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    I 3 componenti principali per rivoluzionare l’analisi della customer experience<\/span><\/strong><\/h4>\n

    Ecco i 3 componenti chiave per rivoluzionare il mondo della customer experience analytics:<\/span><\/p>\n

      \n
    1. Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA)<\/b><\/li>\n<\/ol>\n

      L’ABSA \u00e8 una forma avanzata di sentiment analysis che va oltre il semplice rilevamento del sentiment positivo, negativo o neutro. Si concentra sull’identificazione del sentiment relativo a specifici aspetti di un prodotto o servizio. Ad esempio, un cliente pu\u00f2 amare le attrazioni di Disneyland Paris ma non apprezzare le lunghe code. ABSA permette di comprendere questa granularit\u00e0 e fornisce informazioni pratiche per implementare miglioramenti specifici.<\/span><\/p>\n

        \n
      1. Riferimento incrociato con il Customer Journey<\/b><\/li>\n<\/ol>\n

        Dopo aver utilizzato ABSA per analizzare i sentimenti legati a diversi aspetti dell’esperienza, possiamo mappare questi sentimenti a specifici punti di contatto all’interno del Customer Journey del cliente. Questo ci permette di capire esattamente in quale punto del percorso \u00e8 stata provata un’emozione positiva o negativa.<\/span><\/p>\n

          \n
        1. Utilizzare un modello linguistico di grandi dimensioni (GPT-3.5-TURBO di OpenAI)<\/b><\/li>\n<\/ol>\n

          I modelli linguistici, come GPT-3.5-TURBO, sono essenziali per elaborare grandi quantit\u00e0 di dati testuali e comprendere il contesto e il sentiment. Nel nostro caso, possiamo inserire il feedback dei clienti nel modello e chiedergli di identificare le frasi chiave. Questo ci permette di estrarre rapidamente informazioni utili dai dati e di orientarci verso strategie migliori. Inoltre, GPT-3.5-TURBO \u00e8 efficiente dal punto di vista dei costi, il che lo rende un’ottima scelta.<\/span><\/p>\n

          L’ingrediente segreto: LangChain<\/b><\/span><\/h4>\n

          LangChain \u00e8 un progetto open source sostenuto da Harrison Chase, Sequoia Capital e Benchmark. LangChain facilita agli sviluppatori la creazione di applicazioni che utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni, come chatbot, strumenti di analisi dei documenti e analisi del codice.<\/span><\/p>\n

          Per capirlo meglio, immaginate di essere uno chef con molti ingredienti per creare piatti diversi, ma il processo pu\u00f2 essere lungo e complicato. \u00c8 qui che entra in gioco LangChain, come un ricettario magico che non offre solo ricette, ma anche abilit\u00e0 speciali. Vi aiuta a combinare gli ingredienti in modo efficiente, vi guida nella preparazione e pu\u00f2 persino eseguire alcuni compiti.<\/span><\/p>\n

          In questo scenario, i piatti sono applicazioni o software, gli ingredienti sono componenti o dati e l’ingrediente speciale \u00e8 un “Modello di linguaggio”, che comprende e genera testo come un essere umano.<\/span><\/p>\n

          I risultati attesi<\/b><\/span><\/h4>\n

          Il nostro obiettivo \u00e8 fornire un servizio clienti eccezionale in un mercato competitivo attraverso la raccolta e l’analisi dei dati, comprendendo meglio i nostri clienti e adattando i nostri servizi alle loro esigenze.<\/span><\/p>\n

          Ci\u00f2 comporta il perfezionamento di un meccanismo di classificazione accurata dei temi chiave e del sentiment associato. Questa classificazione ci aiuter\u00e0 a capire il comportamento dei nostri clienti, a identificare le loro principali preoccupazioni e ad affrontarle in modo proattivo.<\/span><\/p>\n

          L’analisi multidimensionale dei dati, suddivisa in base al tempo, al luogo e alle fasi del percorso del cliente, ci fornisce preziose informazioni.<\/span><\/p>\n

          Per farlo, utilizziamo tecnologie innovative come l’API GPT-4 di OpenAI, sandsiv+, Elastic Stack e la gi\u00e0 citata LongChain:<\/span><\/p>\n

          L’API di OpenAI esegue l’Aspect-Based Sentiment Analysis, aiutandoci a comprendere il contesto emotivo dei feedback dei clienti.<\/span><\/p>\n

          sandsiv+ ci permette di gestire i feedback in tempo reale e di mappare il percorso del cliente, identificando le aree di miglioramento.<\/span><\/p>\n

          LongChain organizza e analizza i dati multidimensionali, fornendo una visione completa delle esperienze dei clienti.<\/span><\/p>\n

          Il nostro obiettivo \u00e8 integrare queste tecnologie per comprendere meglio i clienti e offrire un’esperienza superiore.<\/span><\/p>\n

          Analisi del sentiment basata sugli aspetti<\/b><\/span><\/h4>\n

          L’ABSA non si limita a distinguere tra sentiment positivo, negativo o neutro, ma va pi\u00f9 a fondo per estrarre il sentiment su aspetti specifici di un prodotto o servizio. Vediamo come funziona in combinazione con un LLM. Nel nostro caso OpenAI GPT-3.5-Turbo.<\/span><\/p>\n

          \"DisneyFigura 1 \u2013 La frase di prova<\/span><\/p>\n

          La frase da provare \u00e8: “Sono appena arrivato al parco. L’hotel \u00e8 bello e pulito. Ci sono lunghe code davanti alle attrazioni<\/strong>“. Ecco il risultato:<\/span><\/p>\n

          \"Disney<\/p>\n

          Figura 2 – Output JSON della dichiarazione di test fornita da OpernAI GPT-3.5-turbo<\/span><\/p>\n

          Come si pu\u00f2 notare. Il modello identifica immediatamente gli argomenti, i sentimenti associati agli argomenti e il segmento (parte della frase relativa all’argomento e al sentimento).<\/span><\/p>\n

          La mappa dell’esperienza del cliente<\/b><\/span><\/h4>\n

          Parte integrante della nostra strategia \u00e8 collegare l’Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA) alla Customer Journey Map, per comprendere meglio il sentiment in ogni touchpoint. Utilizzando l’API OpenAI, analizziamo i feedback dei clienti e li associamo a fasi specifiche del loro viaggio, rivelando le loro preoccupazioni e i loro sentimenti nel contesto della loro interazione con il nostro marchio.<\/span><\/p>\n

          Per i luoghi che non dispongono di una Journey Map, come Disneyland Paris, utilizziamo OpenAI GPT-3.5-TURBO per creare una journey map alimentata dall’intelligenza artificiale che considera tutte le possibili interazioni, dalla pianificazione alla visita e alle esperienze successive.<\/span><\/p>\n

          Combinando questa mappa del viaggio alimentata dall’AI con i risultati dell’ABSA, identifichiamo le fasi con un sentiment positivo o negativo e ne comprendiamo le cause, permettendoci di migliorare l’esperienza offrendo ai nostri clienti esperienze completamente personalizzate. L’unione di OpenAI GPT-3.5-TURBO, ABSA e Customer Journey Mapping \u00e8 la chiave di questo approccio innovativo.<\/span><\/p>\n

          \"Disney<\/p>\n

          Figura 3 – Mappa del Customer Journey GPT-3.5.-TURBO (immagine dell’autore)<\/span><\/p>\n

          Utilizzando il risultato di cui sopra per il nostro prompt, possiamo creare un prompt specifico per le catene Few Shots per analizzare i segmenti e capire il punto di contatto. Ecco il risultato del test:<\/span><\/p>\n

          \"Disney<\/span><\/p>\n

          \n

          Figura 4 – Punto di contatto CJM assegnato automaticamente al segmento ABSA (immagine dell’autore)<\/span><\/p>\n

          La dashboard raccontastorie<\/b><\/span><\/h4>\n

          Il futuro della business intelligence e dell’analisi non si limita a grafici e diagrammi accattivanti, ma consiste nel creare un dialogo interattivo e coinvolgente con i dati. Per elevare le nostre capacit\u00e0 analitiche, proponiamo l’uso di una dashboard conversazionale, alimentata dall’intelligenza artificiale, in grado di comprendere e comunicare con il linguaggio umano.<\/span><\/p>\n

          Questa nuova dashboard funger\u00e0 da interfaccia dinamica, al di l\u00e0 delle tradizionali schermate statiche. Utilizzando <\/span>capacit\u00e0 avanzate di elaborazione del linguaggio naturale<\/b>, non solo visualizzer\u00e0 i dati, ma li interpreter\u00e0 in modo pi\u00f9 simile a quello umano. Ci\u00f2 facilita una comprensione pi\u00f9 profonda dei dati generati, rendendoli pi\u00f9 accessibili e utili a tutti i membri dell’organizzazione.<\/span><\/p>\n

          Una delle caratteristiche principali di questa dashboard \u00e8 la capacit\u00e0 di formulare e presentare <\/span>un elenco di pro e contro basato sui dati analizzati.<\/b> Ad esempio, l’analisi dei feedback dei clienti pu\u00f2 evidenziare i pro e i contro di una specifica area del parco o di un punto di contatto con i clienti a Disneyland.<\/span><\/p>\n

          Inoltre, la nostra dashboard innovativa generer\u00e0 <\/span>una serie di raccomandazioni per progetti volti a migliorare la soddisfazione dei clienti.<\/b> Utilizzando i risultati dell’ABSA collegati alla mappatura del viaggio del cliente, verranno suggerite iniziative in grado di correggere i problemi identificati e di amplificare gli aspetti positivi dell’esperienza del cliente.<\/span><\/p>\n

          Per aiutare a stabilire le priorit\u00e0 di queste iniziative, la dashboard le classificher\u00e0 <\/span>in base a criteri di impatto e di sforzo<\/b>. La valutazione dei benefici potenziali di ciascun progetto rispetto alle risorse necessarie aiuter\u00e0 a decidere quali iniziative intraprendere per prime.<\/span><\/p>\n

          \"Disney<\/p>\n

          Figura 5 – Il modello classifica automaticamente i 10 migliori miglioramenti per migliorare l’esperienza del cliente (immagine dell’autore)<\/span><\/p>\n

          Ecco, allora, una dashboard che non si limita a mostrare i grafici, ma fornisce anche <\/span>spiegazioni e raccomandazioni<\/b> in un linguaggio semplice, facilitando una comprensione pi\u00f9 approfondita dei dati e permettendoci di prendere decisioni migliori. \u00c8 questo l’obiettivo che ci proponiamo di raggiungere con la nostra dashboard conversazionale basata sull’intelligenza artificiale. Si tratta di trasformare i dati in informazioni utili grazie alla potenza dell’intelligenza artificiale e del dialogo umano.<\/span><\/p>\n

          Approfondimenti dall’analisi dell’esperienza del cliente\u00a0<\/b><\/span><\/h4>\n

          Nel corso della nostra esplorazione, ho discusso l’integrazione di tecnologie all’avanguardia come l’API <\/span>GPT-4 di OpenAI, sandsiv+, LangChain e ABSA<\/b> con la progettazione dell’esperienza del cliente utilizzando l’intelligenza artificiale. Questo approccio innovativo apre la strada a una comprensione completa dell’esperienza dei nostri clienti.\u00a0<\/span>Aiuta a identificare i punti critici, a scoprire le opportunit\u00e0 di miglioramento e, infine, a <\/span>migliorare l’esperienza complessiva del cliente.<\/b><\/p>\n

          Prossimamente<\/b><\/span><\/h4>\n

          La prossima iniziativa che mi entusiasma di pi\u00f9 \u00e8 la creazione di una dashboard conversazionale basato sull’intelligenza artificiale. Questo promette <\/span>un salto di qualit\u00e0 <\/b>nel modo in cui interagiamo con i dati e li interpretiamo. Traducendo insiemi di dati complessi in dialoghi accessibili e fruibili, non solo miglioreremo la comprensione del viaggio del cliente, ma faciliteremo anche il processo decisionale tra i team dell’organizzazione.<\/span><\/p>\n

          Rimanete sintonizzati per il mio prossimo articolo, in cui sveler\u00f2 questo interessante strumento e mostrer\u00f2 come rende l’analisi dei dati pi\u00f9 interattiva, perspicace e fattibile che mai. Guardiamo a un futuro in cui i nostri dashboard non solo ci mostreranno i dati, ma ci parleranno, guidandoci verso <\/span>decisioni pi\u00f9 intelligenti e di grande impatto.<\/b><\/p>\n

          \"Disney<\/p>\n

          Figura 6 – Dashboard ABSA-CJM in sandsiv+<\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\n

          <\/p>\n\n\n\r\n

          \r\n
          \r\n\r\n
          \r\n \r\n
          \r\n
          \r\n
          \r\n Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris <\/div>\r\n <\/div>\r\n
          \r\n
          Autore:
          \nFederico Cesconi<\/h5>\n

          Leggi l’articolo su LinkedIn<\/a><\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

          \r\n
          \r\n
          \r\n
          \r\n
          \r\n
          \r\n Inizia subito a crescere con sandsiv+ <\/div>\r\n
          \r\n \r\n Richiedi una demo <\/a>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":9,"featured_media":0,"parent":8258,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"class_list":["post-10543","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\nIdentificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris - sandsiv+<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Leggi la seconda parte di come "Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris in meno di 60 secondi".\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Leggi la seconda parte di come "Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris in meno di 60 secondi".\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"sandsiv+\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-02-09T14:01:59+00:00\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Tempo di lettura stimato\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"9 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/it\\\/il-nostro-blog\\\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/it\\\/il-nostro-blog\\\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\\\/\",\"name\":\"Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris - sandsiv+\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-08-30T08:32:33+00:00\",\"dateModified\":\"2024-02-09T14:01:59+00:00\",\"description\":\"Leggi la seconda parte di come \\\"Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris in meno di 60 secondi\\\".\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/it\\\/il-nostro-blog\\\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/it\\\/il-nostro-blog\\\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\\\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/it\\\/il-nostro-blog\\\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/it\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Il nostro Blog\",\"item\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/it\\\/il-nostro-blog\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":3,\"name\":\"Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/\",\"name\":\"sandsiv+\",\"description\":\"Customer Intelligence Made In Switzerland\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/#organization\",\"name\":\"sandsiv+\",\"url\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2021\\\/08\\\/logo-light-normal.svg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2021\\\/08\\\/logo-light-normal.svg\",\"width\":376,\"height\":67,\"caption\":\"sandsiv+\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/sandsiv.com\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris - sandsiv+","description":"Leggi la seconda parte di come \"Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris in meno di 60 secondi\".","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\/","og_locale":"it_IT","og_type":"article","og_title":"Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris","og_description":"Leggi la seconda parte di come \"Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris in meno di 60 secondi\".","og_url":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\/","og_site_name":"sandsiv+","article_modified_time":"2024-02-09T14:01:59+00:00","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Tempo di lettura stimato":"9 minuti"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\/","url":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\/","name":"Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris - sandsiv+","isPartOf":{"@id":"https:\/\/sandsiv.com\/#website"},"datePublished":"2023-08-30T08:32:33+00:00","dateModified":"2024-02-09T14:01:59+00:00","description":"Leggi la seconda parte di come \"Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris in meno di 60 secondi\".","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\/#breadcrumb"},"inLanguage":"it-IT","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/identificare-le-debolezze-nei-customer-journey-di-disneyland-paris\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Il nostro Blog","item":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/il-nostro-blog\/"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"Identificare le debolezze nei Customer Journey di Disneyland Paris"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/sandsiv.com\/#website","url":"https:\/\/sandsiv.com\/","name":"sandsiv+","description":"Customer Intelligence Made In Switzerland","publisher":{"@id":"https:\/\/sandsiv.com\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/sandsiv.com\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/sandsiv.com\/#organization","name":"sandsiv+","url":"https:\/\/sandsiv.com\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/sandsiv.com\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/sandsiv.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/logo-light-normal.svg","contentUrl":"https:\/\/sandsiv.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/logo-light-normal.svg","width":376,"height":67,"caption":"sandsiv+"},"image":{"@id":"https:\/\/sandsiv.com\/#\/schema\/logo\/image\/"}}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/10543","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10543"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/10543\/revisions"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/8258"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sandsiv.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10543"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}