Approccio Data Driven: cosa significa e come implementarlo

Di fronte alla proliferazione delle informazioni, ovvero al boom dei big data, molte aziende si affidano all’analisi dei dati per prendere decisioni strategiche e migliorare le proprie prestazioni. Un’azienda guidata dai dati è detta “data-driven”.

Cosa significa avere un approccio data – driven

Il termine descrive qualsiasi organizzazione che utilizza le tecnologie di analisi dei dati per giungere a decisioni strategiche piuttosto che basate sull’intuizione, sull’esperienza o sull’ambiente esterno.

L’implementazione di un approccio basato sui dati consente a un’azienda di ottenere informazioni pertinenti e affidabili sulle mosse da seguire per affrontare criticità ma anche pianificare la crescita futura.

Questo offre una visione globale dell’organizzazione e informazioni immediatamente disponibili. Con i dati guidati, i database sono centralizzati e accessibili a tutti i decisori.

Un’azienda basata sui dati è quindi in grado di utilizzare i dati giusti al momento giusto per prendere le decisioni giuste. Come risultato della trasformazione digitale, le imprese raccolgono vari dati da oggetti connessi, social network e siti web. L’accesso a questi dati aiuta ad anticipare le reazioni dei consumatori al fine di migliorare la fedeltà e l’esperienza dei clienti.

Ma non è tutto: le inferenze dell’intelligenza artificiale consentono di eseguire cosiddette analisi predittive che, grazie ai dati, permettono di prevedere le tendenze, per migliorare la risposta alle esigenze del mercato.

Data driven

I vantaggi di un approccio data-driven

Il processo decisionale basato sui dati supera le congetture.

  1. Maggiore responsabilità
    Chi sono i migliori interpreti? Quali squadre sono in ritardo rispetto agli obiettivi? Il processo decisionale basato sui dati aumenta la responsabilità. Quando tutti hanno accesso ai dati delle persone, i leader di ogni livello possono scoprire quali team stanno andando bene e quali hanno bisogno di una guida in modo che possano apportare modifiche prima che i problemi diventino critici.

  2. Migliore efficienza
    Questo livello più ampio di accesso al processo decisionale basato sui dati non solo alimenterà la produttività, ma consentirà anche ai team di concentrarsi maggiormente su ciò che sanno fare meglio: sviluppare modelli, fornire approfondimenti analitici più avanzati e aumentare l’alfabetizzazione all’interno delle loro organizzazioni, un altro argomento a sostegno dell’efficienza resa possibile dalla democratizzazione dei dati.

  3. Allineamento sugli obiettivi a livello aziendale
    Ogni livello di leadership ha bisogno del valore fornito dal processo decisionale basato sui dati. Ciò è particolarmente vero quando i tre principali problemi che i CEO devono affrontare oggi sono la carenza di manodopera e competenze, la crisi post pandemica e i ritardi nella catena di fornitura. Tutti questi problemi apparentemente incontrollabili coinvolgono una miriade di funzioni aziendali, eppure hanno tutti una cosa in comune: la forza lavoro. Il futuro della gestione richiede una funzione di analisi delle persone proattiva e predittiva per potenziare la crescita dell’organizzazione.

Quali sono le fonti dei dati e come raccoglierli

I metodi di raccolta dei dati sono tecniche e procedure utilizzate per raccogliere informazioni a fini di ricerca.

Questi metodi possono variare da semplici sondaggi auto-riportati a esperimenti più complessi e possono comportare approcci quantitativi o qualitativi a seconda della raccolta.

Alcuni metodi comuni di raccolta dei dati includono sondaggi, interviste, osservazioni, focus group, esperimenti e analisi secondarie.

I dati raccolti possono quindi essere analizzati e utilizzati per supportare o confutare decisioni da prendere in azienda.

Per molte organizzazioni, la fonte principale dei dati è il reparto marketing, per il quale lo scopo è aumentare le vendite prevedendo i comportamenti dei clienti e personalizzando le offerte per ciascuno.

Nel marketing, le fonti più diffuse sono ERP, CRM, siti web, app, Contact Center ed e-commerce. Altro ambito per estrarre dati è senza dubbio la VoC (Voice of the Customer), cioè l’ascolto delle opinioni condivise dal cliente nel corso delle interazioni con il brand.

In questa categoria rientrano i feedback, i commenti social, le recensioni, le stelline di valutazione e i sondaggi.

Molti software permettono di acquisire e studiare dati in tempo reale, nel momento esatto in cui vengono generati, così da creare ipotesi e proiezioni attendibili e precise attraverso l’utilizzo di algoritmi di Machine Learning.

Si parla allora di Advanced Analytics, tecnologie pensate per usare i dati non solo in modo descrittivo ma anche in forma predittiva e prescrittiva, per anticipare esigenze, problemi e comportamenti.

Analisi dei dati e processo decisionale data -driven

Il processo decisionale basato sui dati è importante perché aiuta a prendere decisioni basate sui fatti invece che sui pregiudizi.

Chi è in una posizione di leadership, può prendere decisioni obiettive per rimanere equi ed equilibrati. Le decisioni più informate derivano da dati che misurano gli obiettivi di business e si popolano in tempo reale.

Si possono aggregare i dati di cui si ha bisogno per vedere i modelli e fare previsioni con vari software di reportistica.

Alcune decisioni da prendere con il supporto dei dati includono: come generare profitti e vendite, come stabilire un buon comportamento manageriale, come ottimizzare le operazioni, come migliorare le prestazioni dei team.

Sebbene l’analisi dei dati stessa avvenga dietro le quinte, il modo in cui le decisioni basate sui dati influenzano il consumatore è molto evidente.

Alcuni esempi di processi decisionali basati sui dati in diversi settori includono:

E-commerce
Hai mai fatto acquisti online e ti sei chiesto perché ricevi determinati consigli? Beh, probabilmente è perché hai acquistato qualcosa di simile in passato o hai cliccato su un determinato prodotto.

I negozi online come Amazon tengono traccia dei percorsi dei clienti e utilizzano metriche come la percentuale di clic e la frequenza di rimbalzo per identificare con quali articoli stai interagendo maggiormente.

Utilizzando questi dati, i rivenditori sono in grado di mostrarti ciò che potresti desiderare senza che tu debba cercarlo.

Finanza
Le istituzioni finanziarie utilizzano i dati in una moltitudine di modi diversi, dalla valutazione del rischio alla segmentazione della clientela. Il rischio è particolarmente diffuso nel settore finanziario, quindi è importante che le aziende siano in grado di determinare il fattore di rischio prima di prendere qualsiasi decisione significativa.

I dati storici sono il modo migliore per comprendere potenziali rischi, minacce e la probabilità che si verifichino.
Gli istituti finanziari utilizzano anche i dati dei clienti per determinare il loro mercato di riferimento.

Raggruppando i consumatori in base allo stato socioeconomico, alle abitudini di spesa e altro ancora, le società finanziarie possono dedurre quali consumatori hanno il maggior valore nel corso della vita e indirizzarli.

Trasporti
La scienza dei dati svolge inoltre un ruolo enorme nel determinare un trasporto sicuro.

La Safety Data Initiative del Dipartimento dei trasporti degli Stati Uniti, ad esempio, ha spesso sottolineato il ruolo che i dati svolgono nel migliorare la sicurezza dei trasporti.

Estraendo i dati da tutti i tipi di incidenti automobilistici e valuta fattori come le condizioni meteorologiche e stradali per scoprire l’origine dei problemi e utilizzando i fatti concreti, il dipartimento può lavorare per implementare più misure di sicurezza.

Gli step per creare un approccio data-driven in azienda

IDC suggerisce che le organizzazioni più mature in termini di dati hanno una probabilità tre volte maggiore di raggiungere il successo, adottando le seguenti pratiche rispetto alle altre aziende.

Trasformarsi in un’azienda caratterizzata da un approccio data driven non è semplice: è un percorso che si struttura in varie fasi.

Per andare nella giusta direzione ci sono tre fasi da tenere in considerazione:

1. Creazione e integrazione dei dati

Creare e raccogliere tutti i dati rilevanti, quindi integrare e trasformare i dati (grezzi) in informazioni (utili). In molti casi si può utilizzare un connettore, vale a dire un’applicazione che si trova tra l’origine dati e il proprio gestionale.

Se consideriamo che molto spesso l’apprendimento avviene in mobilità, non solo online, il modo migliore per tenere traccia delle prestazioni del mondo reale è quella di utilizzare un’applicazione checklist di controllo.

2. Intelligenza e analisi

Avere la capacità di estrarre valore dal patrimonio a disposizione.

Dati alla mano, bisogna definire il proprio benchmark e provare a impostare nuovi parametri di riferimento o indicatori chiave di prestazione (KPI) e valutare quindi come cambiano i risultati e le tendenze.

Si può iniziare a vedere con più chiarezza in che modo i programmi di incideranno sul successo in tutta la tua organizzazione.

3. Gestione delle decisioni

Possedere la capacità di prendere decisioni e intraprendere azioni sulla base della conoscenza estratta dai dati.

Quando si ha una solida base di dati, si può concretamente cominciare a sfruttarla.

La sfida per le aziende che vogliono investire sulla Digital Transformation è quella di comprendere il significato e l’utilizzo di questa mole di dati.

I dati raccolti devono diventare utili e funzionali al proprio business.

Per un’azienda questa non è una facile operazione da gestire, ecco perché è necessario essere affiancati da un partner specializzato.