In ogni azienda ci sono storie che i numeri non raccontano: i comportamenti dei clienti, le scelte dei competitor, le tendenze che cambiano i mercati.
Datapyx.ai nasce per dare voce a queste storie traducendo la complessità dei dati in una mappa chiara e azionabile del business.
La nostra metodologia unisce scienza dei dati, design strategico e sperimentazione sul campo, in un modello che integra pensiero analitico e visione umana.
Il risultato è un processo strutturato, che combina rigore metodologico e flessibilità creativa, perfetto per chi deve progettare, innovare e decidere con consapevolezza.
Ogni analisi inizia da una domanda fondamentale: “Come funziona davvero l’azienda?”
Per rispondere, Datapyx.ai utilizza i principi del Business Model Design di Osterwalder e Pigneur (Business Model Generation, 2010).
Attraverso il Business Model Canvas e il Value Proposition Canvas, la piattaforma rappresenta visivamente le dinamiche del modello aziendale, individuando leve di crescita e aree di miglioramento.
Non un esercizio teorico, ma un processo concreto per costruire strategie che funzionano.
Un’impresa non esiste nel vuoto. È parte di un ecosistema fatto di competitor, clienti, tendenze, regole e cambiamenti.
Datapyx.ai analizza il contesto competitivo e di mercato utilizzando il modello delle 5 Forze di Porter e l’approccio PESTEL, adattati alle nuove dinamiche digitali.
In questo modo, la piattaforma evidenzia le forze che spingono o frenano la crescita, offrendo una visione chiara dei rischi e delle opportunità.
L’innovazione inizia dai clienti.
Datapyx.ai integra le logiche del Jobs To Be Done di Christensen, il Design Thinking di Tim Brown e il Customer Discovery di Steve Blank per mappare bisogni, motivazioni e trigger decisionali.
Grazie a questo approccio, i dati diventano insight emotivi e comportamentali.
Capire “cosa fa un cliente” non basta — bisogna sapere perché lo fa.
Dietro ogni report di Datapyx.ai c’è un motore di Decision Intelligence: un sistema che combina algoritmi di analisi con principi di strategia aziendale.
I modelli si ispirano alle ricerche di Bernard Marr, Thomas Davenport, Cassie Kozyrkov e Samantha Asplen-Taylor, evolvendo la tradizionale “data analysis” in intelligenza decisionale.
L’obiettivo non è solo descrivere i dati, ma interpretarli per agire: identificare pattern, anticipare scenari, ottimizzare le scelte.
L’innovazione, per noi, ha valore solo se è sostenibile.
Datapyx.ai si ispira al Triple Layered Business Model Canvas (Joyce & Paquin, 2016) e agli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (SDGs) per valutare l’impatto economico, sociale e ambientale delle strategie proposte.
Questa prospettiva garantisce che ogni piano d’azione generi valore duraturo, in linea con i principi ESG e la responsabilità d’impresa.
Le metodologie di Datapyx.ai non nascono in astratto, ma dall’esperienza diretta.
Nel corso dello sviluppo, i consulenti di Asernet si sono formati con Beople e hanno testato e sperimentato le loro conoscenze e i modelli su casi reali.
Attraverso workshop, percorsi formativi e progetti pilota, abbiamo validato sul campo i nostri framework di analisi — combinando teoria e pratica, dati e persone.
Il risultato è una piattaforma che riflette la realtà delle aziende e parla il linguaggio dei professionisti che le guidano.
Datapyx.ai combina Business Design, Customer Discovery, Analisi Competitiva, Data Strategy e Decision Intelligence in un unico ambiente digitale.
È la sintesi tra metodo e tecnologia, pensata per chi vuole costruire strategie basate su dati, persone e consapevolezza.
Business Model & Strategia
- Osterwalder, A., & Pigneur, Y. (2010). Business Model Generation. Wiley.
- Johnson, M. W. (2010). Seizing the White Space. Harvard Business Press.
- Porter, M. E. (1980). Competitive Strategy. Free Press.
- Kim, W. C., & Mauborgne, R. (2017). Blue Ocean Shift. Hachette.
Customer & Innovazione
- Christensen, C. M. (2016). Competing Against Luck. Harper Business.
- Brown, T. (2019). Change by Design: Revised Edition. HarperBusiness.
- Blank, S., & Dorf, B. (2020). The Startup Owner’s Manual (Updated Edition). K&S Ranch.
Data Strategy & Decision Intelligence
- Marr, B. (2025). Data Strategy (3rd Edition). Kogan Page.
- Asplen-Taylor, S. (2023). Data and Analytics Strategy for Business. Kogan Page.
- Davenport, T. H., & Bean, R. (2023). Working with AI: Real Stories of Human-Machine Collaboration. MIT Press.
- Kozyrkov, C. (2021). Decision Intelligence: The New Discipline of Making Smarter Decisions. Google Cloud Whitepaper.
Sostenibilità e Contesto
- Joyce, A., & Paquin, R. L. (2016). The Triple Layered Business Model Canvas. Journal of Cleaner Production.
- Saltelli, A., & Di Fiore, M. (2023). The Politics of Modelling. Oxford University Press.
- D’Ignazio, C., & Klein, L. F. (2020). Data Feminism. MIT Press.
- Baley, I., & Veldkamp, L. (2025). The Data Economy: Tools and Applications. Princeton University Press.
Formazione e Workshop
- Beople (2022-2025). Workshop e percorsi formativi in Business Design ed Economia circolare – www.beople.it.