Analisi dei dati: trasformare i numeri in crescita aziendale

Ogni azienda genera dati. Poche, però, li utilizzano in modo efficace. Il vantaggio competitivo risiede proprio nel divario tra la raccolta dei dati e l’azione basata sulle informazioni ricavate. Le aziende che sviluppano anche solo competenze di base in ambito analitico ottengono risultati costantemente migliori rispetto a quelle che prendono decisioni affidandosi esclusivamente all’intuito.

Inizia con le domande giuste

L’analisi dei dati dovrebbe partire da domande aziendali, non dai dati stessi. Cosa è necessario sapere per prendere decisioni migliori? Alcune domande di partenza comuni includono: quali canali di marketing offrono il miglior ROI, quali prodotti o servizi sono più redditizi, in quale punto del percorso d’acquisto i clienti abbandonano il carrello e quali modelli prevedono l’abbandono dei clienti.

Lasciate che le domande aziendali guidino le vostre analisi, invece di perdervi in ​​una mole di dati senza una direzione precisa.

Metriche essenziali per funzione

Marketing: costo di acquisizione del cliente, tasso di conversione per canale, ritorno sulla spesa pubblicitaria, crescita del traffico organico e metriche di coinvolgimento via email.

Vendite: velocità del flusso di lavoro, tasso di chiusura, valore medio delle trattative, durata del ciclo di vendita e fatturato per venditore.

Successo del cliente: valore a vita del cliente, tasso di abbandono, Net Promoter Score, tempo di risoluzione dei ticket di supporto e punteggi di salute del cliente.

Operazioni: metriche di efficienza del processo, tassi di qualità, tempi di consegna e costo per unità di prodotto.

Strumenti per ogni budget

Gli strumenti di analisi spaziano da piattaforme gratuite come Google Analytics e Google Looker Studio a soluzioni aziendali. Inizia con strumenti gratuiti per sviluppare funzionalità di base, quindi investi in piattaforme più sofisticate man mano che la tua esperienza con gli strumenti di analisi cresce.

Lo strumento più importante non è il più costoso, ma quello che il tuo team utilizzerà con costanza.

Costruire una cultura dei dati

Le capacità di analisi sono inutili senza una cultura che valorizzi il processo decisionale basato sui dati. Condividete i dati apertamente tra i team, celebrate le decisioni supportate da prove, tollerate la sperimentazione e gli occasionali fallimenti che ne derivano e investite nella formazione che aiuti i membri del team a interpretare i dati e ad agire di conseguenza.

Dal descrittivo al predittivo

La maggior parte delle aziende inizia con l’analisi descrittiva, ovvero con la comprensione di ciò che è accaduto. Il livello successivo è l’analisi diagnostica, che mira a comprendere il perché di quanto accaduto. L’analisi predittiva, che prevede cosa accadrà, e l’analisi prescrittiva, che determina cosa fare al riguardo, rappresentano le capacità avanzate rese possibili dall’intelligenza artificiale e dall’apprendimento automatico.

Procedi gradualmente attraverso queste fasi. Padroneggia ogni livello prima di passare al successivo.

Privacy ed etica

L’analisi dei dati comporta delle responsabilità. Raccogli solo i dati necessari, archiviali in modo sicuro, rispetta le normative sulla privacy come il GDPR e utilizza i dati in modo da tutelare la fiducia dei clienti. Le pratiche etiche in materia di dati sono sia un requisito legale che un vantaggio competitivo in un’epoca di crescente consapevolezza sulla privacy.