Andrea Ruboni – è un esperto di advertising e analisi dati con una vasta esperienza nel settore del B2B, e-commerce e turismo.
L’analisi dei dati è un’attività centrale in diversi settori. Dal commercio alla finanza, dalla salute all’istruzione, i suoi ambiti d’applicazione sono molteplici.
Consente di individuare modelli e trend utili a una strategia di marketing efficace. Ma cos’è e come funziona esattamente l’analisi dei dati ?
Questa guida ti fornirà una panoramica completa su presupposti, modi d’uso e strumenti di data analysis.
La data analysis raccoglie e interpreta dati grezzi per favorire la crescita aziendale . Aiuta l’azienda sotto molti aspetti. Prima di tutto ottimizzandone le prestazioni, massimizza i profitti e consente decisioni strategicamente rilevanti.
Soluzioni e strumenti di analisi dei dati sono oggi intuitivi e automatizzati. Come vedremo, gli analisti possono contare su un ampio ventaglio di metodi di analisi.
Sfruttare questi metodi significa ridurre i costi rendendo efficienti i processi, rilevare trend e valutare la soddisfazione dei clienti . Quest’ultimo aspetto apre alla possibilità di creare servizi e prodotti sempre nuovi e migliori.
Punti chiave dell’articolo:
Data analysis: cos’è e sua importanza . Cos’è l’analisi dei dati? Perché è fondamentale? I dati come fattore critico di successo: suggerimenti ed esempiFasi, strumenti e tecniche di analisi . In quante e quali fasi si articola il processo di data analysis? Quali sono gli strumenti e i metodi più efficaci per condurre questo tipo di attività?Errori da evitare . Cosa non fare quando si analizzano i dati. Consigli ed esempi
In questo contenuto vedremo:
Analisi strategica per un contesto ipercompetitivo omnicanale
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Cos’è la data analysis
Sempre più aziende la scelgono per ottimizzare i processi di marketing : ma che cosa è la data analysis, e perché è fondamentale? Dare una risposta a queste domande è il primo passo per un marketing di successo.
L’analisi dei dati raccoglie e interpreta i dati secondo tecniche e metodi differenti. Si articola in due tipi di ricerca, quantitativa e qualitativa.
L’analisi dei dati quantitativa riguarda dati espressi in cifre, è statisticamente rilevante per segmenti di pubblico definiti e consente modellazioni preciseL’analisi dei dati qualitativa riguarda invece opinioni e percezioni del target. Di fatto approfondisce la prima, fornendo suggerimenti e suggestioni utili alla strategia di marketing
Combinare con successo ricerca quantitativa e qualitativa non è semplice, ma è l’unico modo per elaborare strategie di marketing vincenti.
Oltre a quelle quantitative e qualitative, esistono altre categorie con cui possono essere descritti i dati: i big data (o megadata), i metadati, i dati in tempo reale e i cosiddetti data machine.
I primi (big data) sono enormi set di dati capaci di restituire rapidamente modelli e tendenze e che per essere analizzati richiedono software avanzatiI secondi (metadati) sono dati su altri dati, organizzati in sistemi gerarchici strutturati. Approfondiscono i primi, fornendo ulteriori informazioni. Se ben organizzati, possono essere agilmente recuperati e riutilizzatiI dati in tempo reale , da definizione, sono dati acquisiti e subito analizzati. Delineano trend sempre aggiornati e consentono azioni tempestive ed efficaciI data machine , infine, sono informazioni digitali catturate da pc, smartphone, tablet e altri dispositivi
“Combinare con successo ricerca quantitativa e qualitativa non è semplice, ma è l’unico modo per elaborare strategie di marketing vincenti.”
Data analysis: perché è fondamentale
Le ultime tendenze di data analysis
Innanzitutto, la data analysis abilita un processo decisionale informato . Dove investire? Come individuare tempestivamente i problemi? Come affrontare quelli inediti o non comuni? Una sola risposta: raccogliere e analizzare informazioni è la chiave . Ma intuire non basta: prendere decisioni sulla base di dati affidabili è il primo passo verso il successo.
In secondo luogo la data analysis ti permette di individuare le aree rilevanti per la tua azienda , ti supporta nella definizione delle priorità, scava nei dati per aiutarti a capire come migliorare e dove.
Oltre a consentire un’azione informata, i dati riducono i costi . Hai mai sentito parlare di analisi predittiva? È un tipo di analisi che aiuta a individuare tempestivamente opportunità, trend e modelli, consente di adattare oculatamente le strategie anticipando le oscillazioni di domanda e offerta ed evita implementazioni sbagliate, facendoti risparmiare tempo e denaro.
L’analisi dei dati consente infine un’efficace segmentazione del target . Ricorda, il cliente è l’alfa e l’omega del marketing. Quali canali utilizza? Conosci i suoi dati demografici, interessi, passioni, abitudini e comportamenti d’acquisto? Intestardirsi sulle persone sbagliate è una perdita di tempo e denaro. Definisci il tuo pubblico e centra il bersaglio .
Di fondamentale importanza è poi la presentazione dei dati. Sfruttando una dashboard per organizzare e analizzare al meglio i dati raccolti sarai in grado di mostrarti professionale con dipendenti e colleghi.
Elabora comunicazione e messaggi appropriati monitorando nel tempo customer experience e soddisfazione dei clienti . Esistono recensioni e forum per questo. Sfruttali.
Le cinque fasi di analisi dei dati
Il processo di analisi si compone essenzialmente di cinque fasi.
Rispondi alle domande giuste . Farsi domande serve a chiarire su cosa ti devi concentrare . Che percezione hanno i clienti del tuo brand? Quale tipo di packaging li attrae maggiormente? Esplora il perimetro dei tuoi bisogni e fatti le giuste domandeRaccogli . Passa all’azione. Definisci le fonti a cui attingere e come . Fonti interne o esterne? Sondaggi? Interviste, questionari, focus group? Cos’è meglio per la tua attività? Attenzione: valuta attentamente la percentuale di dati quantitativi e qualitativi che andrai a raccogliereFiltra e pulisci . Una volta raccolti i dati necessari devi scremarli. Solo così potrai operare delle analisi efficaci. Non tutti i dati raccolti sono utili. Potrebbero esserci duplicati o dati mal formattati e inutilizzabili. Non perdere tempo con dati di cattiva qualitàAnalizza . Esistono varie tecniche di data analysis: analisi statistiche, feedback, reti neurali, analisi del testo, ecc. Per definire soluzioni vincenti devi analizzare e interpolare i dati . Software e tecnologie in continuo aggiornamento (soluzioni di business intelligence, analisi predittiva e data mining soprattutto) ti aiuteranno a riconoscere tendenze, correlazioni, variazioni e modelli e sarai in grado di rispondere alle domande che ti sei posto nelle fasi precedentiInterpreta . Ultima fase per ordine ma non per importanza, interpretare i dati è indispensabile per agire con efficacia sulla base dei risultati dell’analisi
Tipologie di analisi dei dati
Le tipologie di analisi dei dati sono molte. In questo contenuto ci concentriamo sulle quattro più importanti .
Analisi descrittiva . Descrive una data attività in uno specifico arco di tempo e risponde a domande quali: il numero di visualizzazioni è aumentato nell’ultima settimana? Le vendite nell’ultimo mese? Quanti lead sono stati generati nell’ultimo trimestre?Analisi diagnostica . Si concentra sulle cause di fenomeni ed eventi, comporta l’analisi di dati di tipo diverso e la formulazione di un ventaglio più o meno ampio di ipotesi. Sfrutta un metodo per così dire sperimentale. L’ultima campagna di marketing ha impattato sulle vendite? Perché? Quali sono stati i suoi punti di forza? Quali le sue debolezze?Analisi predittiva . Guarda al futuro, concentrandosi su quanto accadrà nel breve termine. Sarà un’estate calda? Quali modelli meteorologici sono utilizzati? Come sono andate le vendite di birra l’ultima volta che si è verificato questo evento? Analizzando questi dati potrai pianificare le tue azioni in vista del successoAnalisi prescrittiva . Individua e definisce gli step d’azione. Poniamo che ci siano 60% di probabilità di avere un’estate calda. Sarà necessario noleggiare un serbatoio aggiuntivo e aumentare la produzione di birra? Dovremo valutare un turno serale al birrificio?
La data analysis conquista sempre nuovi settori: dal finanziario al turistico, dal sanitario all’enogastronomico.
Facciamo due esempi per spiegarci meglio:
Nel settore dell’ospitalità , in cui conoscere la posizione del potenziale cliente è fondamentale, sarà possibile indirizzare messaggi e annunci mirati che possano effettivamente condizionare le sue scelte soltanto se acquisiremo e interpreteremo correttamente le informazioni che riguardano i suoi bisogni e le sue preferenzeNel settore retail le informazioni analizzate aiutano i commercianti a identificare trend e consigliare prodotti. Un enorme set di dati viene sfruttato per soddisfare i clienti e aumentare i profitti
Data-driven e sales strategy
Un’aziendaa deve adattare la sua strategia di marketing a quelle che sono le effettive esigenze di mercato. Come?
Tecniche di analisi dei dati
Sono molti i metodi e le tecniche di analisi utilizzati per rendere fruibili i dati.
Tecniche quantitative di analisi dati
Tra le più popolari tecniche quantitative troviamo l’analisi di regressione , che stima la relazione tra variabile dipendente e una o più variabili esplicative. Analizza cioè il rapporto tra variabili dipendenti per determinarne variazioni e influenze reciproche.
C’è poi l’analisi fattoriale , che riduce un set di grandi dimensioni a uno più piccolo. L’obiettivo? Scoprire tendenze altrimenti di difficile lettura.
L’analisi di coorte suddivide invece un set di dati in gruppi di dati simili, consentendo di approfondire le analisi in relazione a uno specifico sottoinsieme di dati.
La simulazione Monte Carlo stima le probabilità di eventuali risultati alternativi. Si utilizza in particolare per mitigare i rischi e prevenire le perdite. È precisa e affidabile perché incorpora, integrando tra loro, valori e variabili diversi.
Infine, l’analisi delle serie temporali monitora e traccia i dati nel tempo, stabilendo una relazione tra valore e occorrenza. È una tecnica solitamente utilizzata per individuare tendenze cicliche o trend finanziari.
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Tecniche qualitative di analisi dati
Quelle appena viste sono le principali tecniche quantitative di data analysis. Esistono altre tecniche dette qualitative.
Analisi del testo
L’analisi del testo (in inglese text mining ) seleziona e organizza grandi set di dati testuali, analizzando solo quelli realmente rilevanti. Sfruttando il machine learning (ML), l’analisi del testo può eseguire processi avanzati come la sentiment analysis , che assegna un punteggio al testo a seconda della rilevanza emotiva per il brand. L’analisi del sentiment è utilizzata per valutare brand reputation ed esperienza clienti . Analizza i dati provenienti da contenuti diversi (dalle recensioni agli articoli di blog, dai post sui social media ai sondaggi, ecc.), fornendo preziose informazioni su necessità e preferenze del target. È un’ottima soluzione per pianificare campagne che risuonino coi prospect, aumentare e fidelizzare i clienti .
Analisi del contenuto
L’analisi del contenuto viene usata per esaminare la frequenza di termini o concetti in contenuti di formato diverso (testo, immagine, audio-video, ecc.). Quanto spesso il nome di una celebrità viene citato su social media, blog o riviste online? Quante volte un brand compare su Facebook? E quanti sono i passaggi di un brano su Spotify? Questo tipo di analisi, assieme quantitativa e qualitativa, può fornire informazioni preziosissime sul pubblico. Esistono due tipi di analisi del contenuto.
L’analisi concettuale , che indaga dati espliciti (quante volte un termine è menzionato in un contenuto)L’analisi relazionale , che si concentra sulle relazioni tra termini in uno specifico contesto. È una miniera d’oro per ottenere indicazioni sullo sviluppo di nuovi prodotti o servizi e viene spesso utilizzata per valutare brand reputation e comportamento online dei clienti
Analisi tematica
L’analisi tematica, simile all’analisi del contenuto, identifica modelli esclusivamente qualitativi . Lo fa analizzando grandi porzioni di dati testuali (trascrizioni di focus group, interviste, ecc.) e raggruppandoli in temi o categorie ricorrenti. È efficace per rilevare punti di vista e opinioni degli utenti su un dato argomento. Sei un brand impegnato nella sostenibilità? Organizza un sondaggio per stabilire l’importanza del tema nel quotidiano dei clienti. Oppure trascrivi e analizza le conversazioni del servizio clienti. Questo ti consente di rilevare e registrare problemi comuni e di agire per migliorare il servizio. L’analisi tematica è una tecnica soggettiva : se da un lato è estremamente flessibile e ha un grande valore descrittivo, dall’altro i dati sono variamente interpretabili e può essere difficile selezionare quelli realmente importanti
Analisi narrativa
L’analisi narrativa cerca il significato dietro le parole . Gli utenti online parlano, si raccontano, scrivono storie. Dietro queste “narrazioni” si celano opinioni e punti di vista sul mondo. Catturarli può fornire indicazioni sul sentiment relativo a prodotti, servizi e loro funzionalità . Un consiglio: attenzione alla grandezza del campione. Questo tipo di analisi esamina spesso campioni troppo piccoli per essere rappresentativi. La raccolta di dati narrativi richiede tempo. Per giunta sono dati largamente interpretabili e può essere difficile scremare tra i tanti quelli davvero rilevanti.
Analisi del discorso
L’analisi del discorso cala quella narrativa nel contesto di riferimento. Analisi del linguaggio e della situazione si incontrano . Il contesto politico, sociale o culturale influenza significativamente i contenuti online. Devi analizzare il discorso di un politico? Considera il suo background, l’ambiente sociale in cui si muove, il target di riferimento, ecc. L’analisi del discorso può essere utile per sviluppare brand mission e tone of voice .
Strumenti di analisi dei dati
Oltre all’ampia gamma di approcci matematico-statistici, l’analisi dati conta oggi su tecnologie all’avanguardia che consentono di acquisire, interpretare e archiviare informazioni.
Non più soltanto fogli di calcolo e programmi come Excel. Gli analisti dispongono di ampi database, padroneggiano diversi linguaggi di programmazione e sfruttano le potenzialità di numerose applicazioni : dal data mining alla gestione di grandi set di dati, dall’analisi statistica alla modellazione grafica, dalla comunicazione dei risultati alla condivisione dati, dalla visualizzazione e compilazione dei dati fino all’esportazione e condivisione dei risultati tramite dashboard e report.
Errori da non fare quando si analizzano i dati
Analizzare i dati non sempre è un compito facile. Sono molti i passaggi e le tecniche da applicare per estrarre informazioni fruibili. Un’analisi ben eseguita apporta considerevoli vantaggi alla tua azienda , a patto che si riesca a evitare di commettere gravi errori .
Uno di questi è la mancanza di obiettivi chiari . I dati raccolti sono utili? Se non definisci con attenzione i tuoi obiettivi vanificherai il lavoro svolto. I processi strategicamente decisivi vanno pianificati con cura. Stabilire linee guida per la raccolta e l’analisi dei dati è essenziale.
Alla mancanza di obiettivi chiari, si accompagna spesso l’assenza di oggettività . Restare obiettivi quando si raccolgono e analizzano dati può essere una sfida. Non bisogna “rincorrere” le ipotesi, manipolando o mal interpretando i dati per dimostrarle. Un consiglio? Mostrare i risultati a qualcuno che non è coinvolto nel progetto è un ottimo modo per valutare l’obiettività del progetto stesso. Metti sempre in discussione ipotesi e risultati e non confondere fatti e opinioni, altrimenti rischi di danneggiare l’analisi e vanificare quanto fatto. In particolare nel B2B, fai attenzione a non fuorviare i potenziali clienti . Analizza la situazione e di volta in volta rappresenta i dati nel modo più opportuno.
Altri errori da non fare quando si analizzano i dati riguardano:
Correlazione errata . Errori del genere si verificano quando si istituisce un legame di causalità inesistente. Le statistiche fuorvianti possono danneggiare significativamente la tua analisi, portare a una errata interpretazione dei risultati e all’elaborazione di strategie fallimentari. Per non sprecare tempo e risorse, screma e studia con attenzione i datiDimensione del campione . Per risultati affidabili, utilizza campioni rappresentativi. Più grande è il campione, più affidabili sono i risultati. Hai un’azienda di 1000 persone e ne intervisti 50? Difficilmente il risultato sarà rappresentativo. Più allarghi il campione, più la previsione risulterà attendibileMancanza di comunicazione tra i team . Ogni dipartimento e team aziendale ha obiettivi e strategie diversi ma puntano tutti a un solo grande obiettivo: la crescita aziendale. Una cattiva comunicazione tra i reparti incide negativamente sulla pianificazione della strategia generale. È per questo che esistono strumenti come le dashboard Mancanza di strategie di formazione del personale . Non tutti i dipendenti sanno applicare efficacemente tecniche di analisi per ricavare insight. Per questo è necessario prevedere una formazione costante che li aiuti a capire come sfruttare appieno il potenziale dei dati
Analisi strategica per un contesto ipercompetitivo omnicanale
Denis Baldi, Daniel Casarin e Grazia Sigismondo
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Un’analisi dati vincente con gli esperti di Adv Media Lab
L’analisi dati sostiene la crescita aziendale: trasformare i dati in informazioni fruibili ottimizza strategie e processi. Questo significa decisioni più rapide, oltre a maggiore produttività ed entrate .
Per sviluppare prodotti e servizi occorrono analisi e interpretazioni dei dati sempre più avanzate . Servono strumenti e professionisti capaci di rendere tali attività la chiave del successo.
Fare tutto da soli, oggi, non è più possibile.
Adv Media Lab è un’agenzia digitale specializzata in attività di raccolta e analisi dati. Quaranta esperti che si impegnano ogni giorno per il successo dei clienti. Scegliere partner autorevoli è la scelta giusta da fare se vuoi comprendere e dominare il settore. Non farti scappare una importante opportunità di crescita, richiedi subito la tua consulenza gratuita
L’analisi dati è la chiave del successo aziendale
Come abbiamo visto la data analysis è oggi adottata in molti settori. Dal turismo al retail, dalla sanità alla finanza, dall’ospitalità alla cultura. La raccolta dei dati risolve i problemi prima che si presentino . Questo significa prendere decisioni informate e soprattutto rapide. Le esigenze degli acquirenti evolvono costantemente. Questo vale per il B2B e per il B2C .
Organizzare i dati aziendali è essenziale in un mondo dominato da informazioni e statistiche.
Non ci sono scuse. Oggi esistono soluzioni che trasformano dati grezzi in fattori di successo aziendale. In questo articolo abbiamo approfondito le pratiche di raccolta e analisi dati. Ora sai come trasformare le informazioni in azioni vincenti .
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