HORSA – Essere un’azienda Data Driven: come l’analisi di dati eterogenei può garantire un vantaggio sui competitors

Ormai non è più una novità, né dovrebbe generare sorpresa, che le nostre azioni online siano perfettamente tracciabili e generino una grande mole di dati che deve essere trasformata in informazioni utili ai processi di decision making.

Lavorare con le Web e la Digital analytics significa svolgere un’attività di misurazione, di raccolta e di analisi dei dati raccolti dalla navigazione su un sito web e, in senso più esteso, con il “dato digitale”.

La Web Analytics, in particolare, si occupa di tutte queste attività al fine di comprendere e ottimizzare le performance. Permette di conoscere ed interpretare il comportamento degli utenti su un sito e di effettuare, sulla base di queste interpretazioni, modifiche e migliorie nonché di attuare nuove strategie. È quindi Bussola e mappa delle performance digitali.

La Digital Analytics coinvolge in senso più ampio qualsiasi altra tipologia di dato derivante da una interazione con lead, prospects, clienti, utenti e che sia tracciato in sistemi, appunto, digitali che permettano di estrarne informazioni preziose.

Pensiamo alle informazioni raccolte in un CRM ad ogni “touch-point” (sia durante un processo di lead generation, o di sales, o anche di supporto after-sales), ma anche alle informazioni che si generano e che è possibile raccogliere durante le attività di web marketing.

Ad esempio, nel caso di una DEM (Direct E-mail Marketing): a che popolazione è stata spedita? che tipo di risposta abbiamo ottenuto? la mail è stata aperta? Da chi? Quali sono i tipi di profili che meglio hanno risposto allo stimolo? In quali geografie? Secondo quale distribuzione relativa ad informazioni socio-demografiche? E così via.

Fondamentale è tracciare se le risposte hanno prodotto una next action misurabile. Ad esempio: in che misura, se faccio una dem su una categoria di prodotto, riesco ad apprezzare un incremento nelle visite al sito e-commerce nell’area relativa a quella categoria di prodotto e, in ultima analisi, un incremento delle vendite? Quali sono gli altri canali (digitali o meno) che hanno contribuito alle vendite di quella categoria di prodotto? Riesco a misurarli e a confrontarli?

È evidente che non sfruttare le possibilità di analisi e controllo offerte dai sistemi di Digital Analytics significa lavorare alla cieca, rischiando così di perdere il controllo di quanto sta accadendo attorno al nostro posizionamento digitale.

 

Aziende Data Driven e Data Strategy

Quando possiamo dire che le aziende siano Data Driven?

Quando si fidano dei dati e prendono decisioni non più soltanto su dati di mercato di corto respiro, o, peggio, da consuetudini ormai consolidatesi nel tempo e che potrebbero rivelarsi poco efficienti – quando non addirittura dannose -, ma si basano su risposte e su stimoli forniti da accurate analisi e correggono di conseguenza il tiro del proprio business (in quanti casi osserviamo aziende che continuano con le stesse campagne marketing o iniziative promozionali “perché si è sempre fatto così…”?).

 

Il Valore dei Dati

È quindi essenziale un momento di ripensamento e di presa di coscienza del fatto che, innanzitutto, i dati sono diventati un asset strategico per l’azienda, che deve sfruttare in modo armonico tutte le informazioni a disposizione per sostenere i processi decisionali, sviluppare nuovi prodotti, definirne l’esperienza d’uso, ecc.

 

La Strategia

Da quale dato farsi guidare? Definire una «Strategia del Dato» significa implementare e mantenere una visione singola, unificata, condivisa e riutilizzabile dei dati aziendali

  • È fondamentale la visione di business.
  • Solo in seconda battuta si parla di tecnologia.

 

L’Output

È un documento che descrive i razionali necessari a supportare la determinazione dei business case (le priorità e il potenziale ritorno – ROI) dei casi d’uso individuati. Ed in particolare:

  • Indicazione degli elementi essenziali per ciascun case.
  • Roadmap di implementazione dei vari case individuati.
  • Pianificazione sul dato e modello dati

 

Data Quality e Data Literacy

Una volta che l’azienda ha orientato i propri sforzi per essere Data Driven e che ha impostato una corretta Data Strategy, diventano essenziali i concetti di Data Quality e di Data Literacy per far trarre i massimi vantaggi, in modo trasversale a tutta l’organizzazione, dal cambio di impostazione.

Il concetto di Data Quality è quindi fondamentale perché adeguare e contestualizzare il flusso e la qualità dei dati al relativo processo che si sta analizzando è essenziale per non perdersi nel mare magnum delle informazioni disponibili. Quando si trattano moli così eterogenee (e potenzialmente molto grandi) di dati, il rischio di non attenersi alle reali mete che si vuole raggiungere è, infatti, molto alto.

Perdere il focus è un rischio molto concreto se non si conserva il controllo sul fenomeno da analizzare, sul business case individuato e se, allo stesso tempo, non si mantiene una mente aperta ad interpretare nel giusto contesto il dato.

Chi poi deve “scaricare a terra” il risultato di questa nuova impostazione sono tutte le figure che, a vario titolo, lavorano con i dati e ne traggono informazioni utili e, prima, non evidenti. Si parla ormai di “Information workers” e di “Insights”.

L’evoluzione delle tecnologie di Business Analytics a supporto di questo trend è andata verso lo sviluppo di strumenti che abilitano sia la self-service data-preparation che la self-service business analytics, in qualche caso integrando anche motori di intelligenza artificiale e di machine learning per democratizzare e rendere più alla portata del tipico key user tipologie di analisi e di indagine sul dato, storicamente nel dominio di figure di altro tipo (data scientists, senior business analysts, etc…)

Nessuna tecnologia sarà però sufficiente, da sola, a migliorare l’efficacia e l’efficienza con cui si ricava un vantaggio dall’analisi del dato.

Oggi si parla infatti di tecnologie di A.I. nel senso di Augmented Intelligence più che di Artificial Intelligence, a testimonianza del fatto che è ancora l’intuizione umana al centro del processo e che va potenziata con la tecnologia.

Un elemento che, però, deve essere potenziato in parallelo, a supporto di questo binomio/processo, è la capacità fondamentale degli information workers di capire ed interpretare il dato.

Avere una cultura del dato, una data literacy di base, è ormai imprescindibile e le organizzazioni che si pongono l’obiettivo di sfruttare al meglio i dati a loro disposizione per trarne insights e vantaggi (ciò significa avere una Corporate Data Literacy) non possono prescindere dall’avere un elevato grado di data literacy diffusa a tutti i livelli e possibilmente ad ogni singolo individuo, che dovrebbe essere in grado di leggere, lavorare, analizzare ed argomentare con i dati.

 

Non si può controllare ciò che non si misura.

La Digital Analytics, la Data Quality e la Data Literacy permettono quindi alle aziende e ai loro operatori di non cadere nell’inganno di sensazioni, emozioni e semplici intuizioni, che restano fondamentali per apportare innovazioni al business, ma che devono essere controllate e bilanciate.

La capacità di estendere al dato “digitale” e al dato “esterno” i tradizionali sistemi di analisi e controllo, spesso incentrati sul dato classico “interno” all’azienda e ai suoi sistemi (ERP, HR, CRM, Dipartimentali…), consente di ampliare la visione e la capacità di comprensione dei fenomeni che coinvolgono l’azienda, mettendo il cliente al centro e permettendo di seguirlo lungo tutti i “touch-point” con cui interagisce lungo la sua “customer journey”, costruendone una visione a 360 gradi (approccio “Customer 360”) e, possibilmente, una “Unique Customer View” che permetterà di relazionarsi in modo mirato e personalizzato con il cliente, in ultima analisi aumentandone il livello di soddisfazione e la fidelizzazione.

La crescita esponenziale dei dati (in volume, varietà, e “velocità”) e, di conseguenza, del mercato della Business Analytics, testimonia come il diventare una Data Driven Company non sia più un’opzione per le aziende, ma una necessità vera e propria per dominare le nuove dinamiche del mercato.

Conoscere e saper trattare i dati è ormai una priorità non solo per ottimizzare i processi, ma anche per sviluppare nuovi prodotti o servizi e per adottare nuove strategie vincenti.

Approfondisci l’argomento ! Vedi il video Webinar gratuito registrato dal nostro esperto!

Pietro Scaligeri

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *