JDaily

Torino, Piemonte

Cosa è JDaily?

JDaily è una news app pensata per i nativi digitali. Le notizie tradizionali sono automaticamente trasformate in nuovi formati, secondo le preferenze dell’utente di argomento, formato e lunghezza.

Milestones

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In dettaglio

Problema


Secondo l’ultimo report di Comscore, un ragazzo appartenente alla generazione z su due afferma di tenersi informato attraverso l’utilizzo dei social media.

Questo succede perchè il metodo con cui i messaggi vengono trasmessi su queste piattaforme risultano più attrattivi e veloci per le giovani generazioni. Allo stesso tempo, i social media non possono considerarsi uno strumento corretto per tenersi aggiornato sulle notizie: il contenuto è massivo, dettato da un algoritmo che profila per un utente social e non sempre l’informazione è attendibile.


Value Proposition


JDaily unisce l’engagement e l’attrattiva dei social media con il contenuto di alta qualità dell’informazione tradizionale. L’applicazione infatti, aggrega diversi contenuti informativi certificati e permette all’utente di scegliere su quale topic desideri essere informato, ogni quanto e in quale modalità, scegliendo fra diversi formati e il tempo che si ha a disposizione per consumarli. 

Grazie a JDaily il lettore digitale migliora la sua esperienza con il mondo dell’informazione. Riduce il tempo e lo stress nella ricerca dell’informazione, evitando il dropout rate. L’app permette inoltre di informarsi meglio e di più, grazie a una migliore esperienza e all’unione di più articoli di qualità.


Soluzione


Definiamo il concetto di “pillola di notizia” come un pacchetto di notizie consumabili dall’utente, creato in base alle sue necessità e ai suoi interessi. Le pillole possono essere create in qualsiasi momento e possono essere personalizzate direttamente dal lettore non solo nella lunghezza, ma anche nel formato scegliendo fra audio, video, podcast o infografica. Con JDaily crei un’abitudine alla lettura di notizie, programmandone la creazione durante la settimana e analizzando i tuoi progressi. Inoltre ogni pillola è di per sé unica, perché riflette gli interessi propri del lettore e può essere condivisa con gli amici attraverso l’applicazione, creando un wall di pillole consumabili da altri utenti. In prima istanza gli articoli provenienti dall’editore subiscono una prima estrazione semantica (topic modeling) che insieme ai metadata fornita dagli editori (tag, categoria, autore) forniscono una rappresentazione più granulare dei topic di appartenenza dei documenti. 

In secondo luogo per ogni articolo, vengono creati più riassunti di diversa lunghezza (utilizzando una forte componente di modelli di Natural Language Processing) e avviene una transizione di formato attraverso modelli generativi. Gli articoli e i suoi diversi formati vengono, infine, salvati pronti per essere inviati al lettore.


Validazione


Per validare il market fit abbiamo lanciato lo scorso maggio uno smoke test con landing page. Durante i giorni di campagna abbiamo raggiunto in media 150 utenti al giorno, con un tasso di conversione del 64%, mentre 1 utente su 10 ha deciso di lasciare la sua mail per unirsi al gruppo beta. A metà Settembre invece abbiamo lanciato il test di validazione degli algoritmi e del userflow, attraverso un bot telegram @Jdailybot. Questo processo di fast iteration ci permette di sperimentare ed accogliere i feedback degli utenti in modo più rapido e flessibile. In circa 10 giorni di utilizzo abbiamo raggiunto il 100 di utenti attivi (quotidianente leggono almeno una pillola), più di 1000 pillole generate e contiamo nelle prossime settimane di iniziare il test delle pipeline più esigenti come text summarization e la trasformazione in podcast.


Il Team 


Il team è eterogeneo e internazionale, coprendo le figure chiave per lo sviluppo e la commercializzazione di JDaily 

Riccardo Sarti: Msc in Quantum Information Physics alla Freie Universität Berlin, segue lo sviluppo tecnologico, nonché i contatti con gli editori e il lato business di JDaily.

Federico Germinario: Double degree Msc in Data Science and Engineering al Politecnico di Torino ed Eurecom, segue lo sviluppo tecnologico dell’applicazione e di ricerca dei modelli di Machine Learning utilizzati.

Emanuela Conte: Bsc in Communication Design allo IAAD, si occupa del lato comunicazione, customer discovery, user research e design.

Corrado Amato: Business developer. Msc in Ingegneria Aereospaziale al Politecnico di Torino, segue lo stato finanziario e lo sviluppo business di JDaily.

Muhammad Faisal: Business Analyst. Msc ingegneria gestionale al Politecnico di Torino, segue l’analisi dei dati di JDaily

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