Che cos'è Datapizza? Servizi offerti da Datapizza Media Produzione di contenuti originali che esplorano come la tecnologia sta tras...
Che cos'è Datapizza?
Servizi offerti da Datapizza
Media
Produzione di contenuti originali che esplorano come la tecnologia sta trasformando il mondo. Questo comprende articoli, podcast e meme, raggiungendo un vasto pubblico attraverso diversi canali, tra cui Instagram e LinkedIn.
Lavoro
Una sezione dedicata al collocamento professionale nel settore tech, con offerte di lavoro che presentano dettagli come la RAL (Retribuzione Annua Lorda) e il tech stack aziendale. Datapizza collabora con aziende selezionate per facilitare l'incontro tra talenti e opportunità lavorative.
Academy
Programmi di formazione e coaching mirati a guidare le aziende nella trasformazione digitale e nell'adozione dell'intelligenza artificiale. Questi corsi aiutano le imprese a comprendere l'impatto dell'AI sui processi aziendali e a implementare soluzioni innovative.
Inoltre, Datapizza offre una newsletter settimanale chiamata "Commit", che fornisce aggiornamenti sulle ultime novità in ambito AI e Data Science, offrendo risorse utili per approfondire questi temi.
Collaborazioni
La piattaforma collabora con aziende di rilievo come Edison, Cefriel, Intesa Sanpaolo e Startup Bakery, dimostrando un forte impegno nel connettere talenti tech con opportunità professionali e nel supportare le aziende nella loro evoluzione tecnologica.
Cosa abbiamo imparato in sintesi dal video
L'ospite del podcast è Pierfaolo Dodorico, co-fondatore di Data Pizza, una community di data science in Italia.
Data Pizza è una tech community che offre servizi B2B, formazione e consulenza in AI.
Dodorico ha studiato statistica per l'economia all'Università di Padova, attratto da borse di studio per sportivi.
Ha avviato Data Pizza per condividere informazioni sulla data science, notando la mancanza di contenuti in italiano.
L'idea iniziale era di creare un progetto da inserire nel CV, non un business.
Dopo sei mesi, ha incontrato Alessandro, con cui ha iniziato a lavorare seriamente sulla community.
Hanno evitato opportunità di monetizzazione rapida per mantenere l'integrità della community.
Inizialmente, si proponevano storie a pagamento per la community, ma si è deciso di mantenere un approccio serio.
La crescita della fanbase ha portato le aziende a contattarli per progetti.
LinkedIn è diventato un canale chiave per contatti commerciali, nonostante una fanbase più piccola rispetto a Instagram.
Hanno iniziato come freelance, reinvestendo tutto per crescere, evitando di monetizzare direttamente dalla community.
Hanno sviluppato un marketplace, Data Pizza Jobs, per connettere aziende e talenti, evitando corsi di formazione diretti.
La strategia B2B si è rivelata più sostenibile e redditizia nel lungo termine rispetto alla vendita di corsi.
Importanza del modello aziendale a lungo termine nel B2B, con focus su ricavi ricorrenti.
Difficoltà nella creazione di marketplace B2B, necessità di bilanciare domanda e offerta.
Sviluppo della piattaforma iniziato con un MVP, lancio con pochi annunci.
Strategia di vendita basata su personal branding e social media, senza investimenti pubblicitari iniziali.
Rilevanza della qualità dei servizi offerti e rischio di offrire servizi gratuiti nel B2B.
Fondatori attivamente coinvolti nelle vendite per aumentare credibilità.
Investimenti iniziali limitati e gestione lean, con focus sui costi di sviluppo.
Assunzione di talenti junior per costruire un team solido a lungo termine.
Importanza di avere un co-founder per ricevere feedback e supporto strategico.
Obiettivo di Data Pizza: rendere l'Italia competitiva nel settore tech.
Attualmente focus sul mercato italiano, senza piani di espansione all'estero nel breve termine.
Monetizzazione: inizialmente stipendio minimo, con obiettivo di reinvestire gli utili per la crescita.
L'idea di exit non è un obiettivo primario; si punta a costruire un'azienda sostenibile e di valore.
Il mercato italiano offre opportunità significative, con esempi di aziende di successo.
Il modello di business tech, in particolare il software, continua a essere vantaggioso per i margini elevati.
L'importanza della consulenza nel B2B per comprendere i bisogni reali delle aziende.
Creare software su misura attraverso interazioni dirette con i clienti aumenta le possibilità di successo.
La consulenza può generare entrate mentre si sviluppa un prodotto, identificando use case validi.
Le aziende sono composte da processi umani complessi, che non sono visibili senza un coinvolgimento diretto.
La credibilità di una soluzione SaaS aumenta se è basata su esigenze reali dei clienti.
La percezione che un prodotto sia "speciale" per un cliente non esclude la possibilità che possa essere scalabile.
Le difficoltà nel reclutare talenti per startup, specialmente da multinazionali, richiedono approcci strategici.
Esperienze utente scadenti possono influenzare negativamente la percezione di un servizio.
Diverse formule di pagamento per aziende B2B, con un mix di abbonamenti e commissioni basate sul successo.
Assunzione di sviluppatori con RAL di 40k euro; intermediari ricevono una percentuale (10-20%) sullo stipendio.
Modelli di pagamento: percentuale sul successo o abbonamento; entrambi vantaggiosi per le aziende.
Il dipendente ideale in una startup è un imprenditore con voglia di rischiare; preferenze cambiano con la crescita dell'azienda.
Importanza di raccogliere e analizzare dati per ottimizzare i processi aziendali.
Formazione tramite interazioni con esperti piuttosto che solo lettura di libri.
Idea di business: autolavaggi a subscription, combinando un servizio tradizionale con tecnologia digitale.
Le subscription non sono morte; modelli fisici e digitali possono ancora funzionare bene.
Discussione su modelli di pagamento per app, evidenziando il valore degli acquisti una tantum rispetto agli abbonamenti mensili.
Riflessione sulla psicologia degli utenti e sull'importanza di calcolare solo le attivazioni mensili, non il churn.
Considerazioni sul pagamento a crediti in contesti B2B, dove gli utenti non percepiscono direttamente il costo.
Suggerimenti per monetizzare un podcast, enfatizzando l'importanza di partnership stabili piuttosto che sponsor variabili.
Discussione su come creare valore attraverso eventi e networking, piuttosto che semplicemente facilitare transazioni.
Differenziazione tra investimenti nel podcast come personal brand e nella startup SaaS, suggerendo che i due progetti dovrebbero essere visti separatamente.
Discussione sull'investimento personale e sul ruolo del mentor nella startup.
Riflessione sulla deducibilità fiscale delle spese di viaggio per la startup.
Importanza di una partnership equa tra soci, indipendentemente dalla percentuale di partecipazione.
Conversazione informale e dettagliata, diversa da altre interviste precedenti.
Riferimento al progetto "Dodotag" in fase di lancio, incoraggiando l'iscrizione alla lista d'attesa.
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