Ogni azienda genera dati. Poche, per\u00f2, 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.<\/p>\n
L’analisi dei dati dovrebbe partire da domande aziendali, non dai dati stessi. Cosa \u00e8 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 pi\u00f9 redditizi, in quale punto del percorso d’acquisto i clienti abbandonano il carrello e quali modelli prevedono l’abbandono dei clienti.<\/p>\n
Lasciate che le domande aziendali guidino le vostre analisi, invece di perdervi in \u200b\u200buna mole di dati senza una direzione precisa.<\/p>\n
Marketing<\/strong>: costo di acquisizione del cliente, tasso di conversione per canale, ritorno sulla spesa pubblicitaria, crescita del traffico organico e metriche di coinvolgimento via email.<\/p>\n Vendite:<\/strong> velocit\u00e0 del flusso di lavoro, tasso di chiusura, valore medio delle trattative, durata del ciclo di vendita e fatturato per venditore.<\/p>\n Successo del cliente<\/strong>: valore a vita del cliente, tasso di abbandono, Net Promoter Score, tempo di risoluzione dei ticket di supporto e punteggi di salute del cliente.<\/p>\n Operazioni<\/strong>: metriche di efficienza del processo, tassi di qualit\u00e0, tempi di consegna e costo per unit\u00e0 di prodotto.<\/p>\n Gli strumenti di analisi spaziano da piattaforme gratuite come Google Analytics e Google Looker Studio a soluzioni aziendali. Inizia con strumenti gratuiti per sviluppare funzionalit\u00e0 di base, quindi investi in piattaforme pi\u00f9 sofisticate man mano che la tua esperienza con gli strumenti di analisi cresce.<\/p>\n Lo strumento pi\u00f9 importante non \u00e8 il pi\u00f9 costoso, ma quello che il tuo team utilizzer\u00e0 con costanza.<\/p>\n Le capacit\u00e0 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.<\/p>\n La maggior parte delle aziende inizia con l’analisi descrittiva, ovvero con la comprensione di ci\u00f2 che \u00e8 accaduto. Il livello successivo \u00e8 l’analisi diagnostica, che mira a comprendere il perch\u00e9 di quanto accaduto. L’analisi predittiva, che prevede cosa accadr\u00e0, e l’analisi prescrittiva, che determina cosa fare al riguardo, rappresentano le capacit\u00e0 avanzate rese possibili dall’intelligenza artificiale e dall’apprendimento automatico.<\/p>\n Procedi gradualmente attraverso queste fasi. Padroneggia ogni livello prima di passare al successivo.<\/p>\n L’analisi dei dati comporta delle responsabilit\u00e0. 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.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Come utilizzare l’analisi dei dati per prendere decisioni aziendali migliori e generare una crescita misurabile.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":343,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[415],"tags":[532,533,531,534],"class_list":["post-676","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia-per-le-imprese","tag-analisi-dei-dati","tag-basato-sui-dati","tag-intelligenza-aziendale","tag-metrica"],"yoast_head":"\nStrumenti per ogni budget<\/h2>\n
Costruire una cultura dei dati<\/h2>\n
Dal descrittivo al predittivo<\/h2>\n
Privacy ed etica<\/h2>\n