L’importanza della Data analysis

La digitalizzazione è diventata un’inevitabile realtà che influenza il presente e definisce le prospettive future delle aziende. In questo vasto panorama digitale, la Data analysis emerge come un fondamentale strumento di navigazione per il successo aziendal.

La raccolta ragionata, l’organizzazione, la lettura e l’interpretazione dei dati consentono non solo di prendere decisioni ponderate o – come si dice ormai nel settore – “data driven”, ma anche di individuare i nuovi trend per saperli fronteggiare al meglio. Come? Scopriamolo assieme in questo articolo.

La Data analysis, o semplicemente l’analisi dei dati, è quel processo che porta dal dato grezzo alla conoscenza e che consente a un’azienda di prendere decisioni ponderate anche in tempo reale – operazione che sarebbe stata impossibile fino a qualche anno fa, quando l’analisi dati veniva fatta in maniera analogica.

Oggi la Data analysis si suddivide in diverse fasi: il reperimento e la conservazione dei dati grezzi (data collection and storage), la loro ripulitura e trasformazione (data cleaning) per mettere a punto dei volumi di dati (data set) che verranno poi analizzati ad hoc (data modelling), e infine la presa di decisioni a partire da quanto emerso (decisione data-drive).

Come abbiamo già accennato, l’obbiettivo dei big data analytics è quello di estrapolare conoscenza utile dal volume e dalla varietà dei dati per supportare le diverse fasi decisionali di un’azienda e consentire a questa di assumere decisioni informate. Volendo sintetizzare è possibile dividere le tipologie di analisi sui big data in tre categorie:

Un processo di sintesi e descrizione dei dati grezzi finalizzato alla scoperta di modelli o associazioni interessanti. Rientrano in questa tipologia i report, i dashboard e le visualizzazioni, che sono particolarmente utili per l’analisi di eventi passati: consentono alle aziende di imparare dai comportamenti già messi in atto e influenzare in questo modo i risultati futuri.

Questo processo crea modelli analitici per prevedere criteri e comportamenti: grazie al machine learning e ad altri algoritmi statistici individuano i touch point più importanti per ottenere un futuro risultato, migliorando non solo i flussi aziendali ma anche la probabile soddisfazione del cliente. Insomma, l’analisi predittiva favorisce la comprensione del futuro sulla base dell’evoluzione dati.

Pipeline di streaming end-to-end per soluzioni streaming in tempo reale: la logica e la matematica dei dati consentono di prendere decisioni in pochi secondi o minuti, prima dell’arrivo di nuovi dati da analizzare. Un ottimo sistema per conoscere meglio la propria clientela e ottimizzare la produttività aziendale.

L’importanza della Data analysis, come appena accennato, si sviluppa anche lato cliente: lo dimostra il XXIII Convegno Annuale dell’Osservatorio Fedeltà. Quando i dati dei singoli clienti vengono utilizzati per gestire le relazioni con i clienti è molto probabile che il cliente si senta maggiormente compreso e valorizzato, con evidente ricadute positive sulla sua fidelizzazione. Insomma, uno degli esiti della Data analysis è sicuramente il miglioramento della user experience. Anzi, se un’azienda volesse puntare soprattutto a migliorare la user experience, potrebbe attivare processi specifici di UX analysis, una tipologia di raccolta e valutazione dati incentrata sulle modalità di interazione del cliente con il prodotto dell’azienda. Un’analisi molto interessante che metterà in luce piccole modifiche attuabili per rispondere ancora meglio ai desideri del tuo utente.

Come avrai capito, lo spettro inerente la Data analysis è davvero molto ampio e – perché risulti davvero funzionale – necessita di svariate specializzazioni. Nonostante questo, nelle aziende si registra la tendenza a introdurre la figura del data analyst, ovvero di un unico dipendente con il compito di analizzare e interpretare dati. Se questa può essere una soluzione vincente per le piccole aziende, di certo non lo è per le medio-grandi che così facendo rischiano una Data analysis poco accurata e poco funzionale. Il nostro consiglio è quello di rivolgersi a un reparto ultra specializzato in Loyalty management esterno che riunisca in un solo team professionisti verticali e specializzati nel settore, come ingegneri, data analyst e marketing strategist.

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