Data-Driven significa letteralmente “guidato dai dati”. Indica un soggetto che sta prendendo decisioni sulla base dei dati che raccoglie e non sulla base di interpretazioni soggettive.
In questo contesto la tecnologia digitale è da considerare imprescindibile, ritenuta uno strumento strategico per portare la cultura dei dati a tutti i livelli aziendali.
Andando più in profondità, essere un Data-driven significa sapere sfruttare la vasta mole di informazioni che si ha a disposizione.
Come? Avvalendosi ad esempio, di strumenti di analisi avanzati, di soluzioni di intelligenza artificiale e di sistemi di data management.
L’obiettivo è:
- prendere decisioni basate sulla raccolta e sull’analisi dei dati;
- automatizzare i processi aziendali;
- rendere più attraente la propria offerta;
- affinare le strategie di marketing e molto altro.
Il punto di inizio, lo start, però, è dato dalla definizione di un piano di lavoro che non metta al centro soltanto le tecnologie, bensì anche i processi e le persone, puntando a un’attenta revisione della propria organizzazione.
Sposare l’approccio data-driven, infatti, prevede un percorso di cambiamento che porti la “cultura del dato”, la consapevolezza del valore del dato, a tutti i livelli aziendali.
Come diventare un’azienda data driven
Il data driven approach richiede un cambio di paradigma. Un data driven company accetta che le decisioni basate sui dati raccolti e organizzati offrano migliori opportunità.
In questo senso, si tratta di attuare un cambiamento culturale ancora prima che tecnico. Ecco perché, a priori o in contemporanea ai passaggi tecnici e operativi, è indispensabile che l’azienda si adoperi per operazioni di awareness, formazione e informazione.
Operazioni rivolte sia al personale sia agli stakeholder, per fare in modo che la transizione sia universalmente accettata come un fattore positivo e un’opportunità. Poi, ci sono alcuni passaggi fondamentali anche dal punto di vista organizzativo.
Raccolta e organizzazione dei dati
Se l’azienda non è ancora strutturata, attrezzarsi per la raccolta e l’analisi dei dati è un passaggio fondamentale. Il primo passaggio è appunto quello di mettersi in condizione di poter raccogliere il maggior numero possibile di dati significativi.
La scelta su quali dati siano significativi richiederà senza dubbio un periodo di assestamento e di organizzazione, per il quale è consigliabile affidarsi a un team di analisti in grado di dare suggerimenti in termini di scelte strategiche.
Un errore piuttosto comune, infatti, è quello di limitarsi ai set di dati noti o legati alle attività produttive, laddove è necessario invece estendere la raccolta e l’analisi a tutti gli aspetti della vita aziendale, dal marketing all’assistenza.
Impostare obiettivi
Impostare obiettivi realistici e credibili legati al passaggio all’approccio data driven ha due valenze importanti. Prima di tutto permette di fissare milestone che dimostrino, o mettano costruttivamente in discussione, la validità di questa strategia.
In seconda istanza, costituiscono un’ottima leva motivazionale a supporto delle attività di awareness sopra citate. Inoltre, la misurabilità degli obiettivi è una delle principali ragioni per l’adozione di un sistema decisionale basato sui dati, ed è indispensabile che questa venga adottata prima possibile.
Permeabilità delle informazioni
Altro tema fondamentale nello sviluppo della cultura del dato è l’accessibilità delle informazioni trasversalmente alla struttura. Anche in questo caso, oltre ai ragionamenti infrastrutturali necessari per garantirlo, è necessario effettuare un lavoro culturale per far si che questa nuova opportunità sia apprezzata.
Esperienza e formazione
Una data driven company necessità di expertise nella gestione e nell’analisi dei dati. Questo può sia prevedere l’inserimento di nuove figure sia un’opportunità di crescita per il personale interno, attraverso la formazione e l’aggiornamento.
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Data Driven: crescere grazie alla formazione
Se ognuno può accedere ai dati, è però fondamentale che ognuno possieda anche le giuste competenze e che acquisisca le abilità per poterli sfruttare appieno.
Da qui l’importanza di creare opportunità di formazione e sviluppo per tutti:
- all’interno dell’azienda, presidiando, in particolare, le aree tecnologiche afferenti alle big data Platform (che consentono l’integrazione di qualsiasi tipo di dato, strutturato, semi strutturato, non strutturato);
- agli Advance analytics (che processano dati continuamente aggiornati, per prevedere tendenze, comportamenti ed eventi futuri, delineando scenari e anticipando le ricadute sulle strategie aziendali di eventuali cambiamenti);
- alle soluzioni di data governance (per gestire tutti i processi volti a garantire disponibilità, usabilità, coerenza, integrità e sicurezza dei dati);
- alle tecniche che fanno capo all’ambito di studi dell’intelligenza artificiale, dal machine learning al natural language processing.
Sotto il profilo delle tecnologie da adottare, ogni progetto che punti all’approccio data-driven implica un’equilibrata mescolanza di queste aree.
Data Driven Strategy: come collegare gli analytics con i sistemi decisionali
Il potenziale dei dati a supporto del disegno delle strategie aziendali e della prototipazione di nuovi prodotti è più grande che mai, oggigiorno.
Eppure, spesso, i processi di trasformazione digitale falliscono (e ci sono molte motivazioni) perché non si è prestata sufficiente attenzione alla componente del dato.
Per questo diventa di vitale importanza la creazione della struttura dei dati per organizzare le informazioni, comprenderle e trasformarle in esperienza.
Ecco la struttura step by step.
Data: Raccogliere i dati
Spesso le aziende non sono pienamente consapevoli di avere a disposizione dei dati che potrebbero tornare utili. Per questo motivo, diventa di primaria importanza disegnare il proprio data model legato alle anagrafiche dei contatti (clienti/fornitori/impiegati), all’anagrafica di prodotti e servizi e agli attributi legati ai Leads e alle offerte.
Solo in questo modo è possibile strutturare correttamente le fondamenta della piramide.
Information: Comprendere i dati
il secondo passaggio è quello della comprensione dei dati, che vanno compresi e contestualizzati per trasformarli in informazioni. Da questo momento in poi, possiamo parlare di conoscenza in quanto le informazioni ci permettono di comprendere il mercato, i clienti, ma soprattutto la nostra azienda (con un aspetto introspettivo importantissimo).
Knowledge: Elaborare i dati
Una volta raccolti e trasformati in informazioni utili ed intellegibili, i dati possono finalmente essere organizzati ed elaborati in vari report a supporto della strategia di business.
Wisdom: Avviare l’innovazione
Una volta giunti al vertice della piramide, siamo in grado di sperimentare ed applicare la conoscenza per prendere decisioni ed innovare i processi aziendali.
Analisi e processo decisionale data-driven
L’approccio data-driven applicato al processo decisionale prevede innanzitutto che vengano esplicitati gli obiettivi aziendali che si intendono perseguire, sia a livello di direzione che dei singoli reparti. Sono gli obiettivi, infatti, a dirci su quali dati focalizzarsi.
Questo primo step, oltre che nella scelta dei KPI e delle metriche di misurazione delle decisioni intraprese, sta alla base della selezione dei dati da analizzare e delle domande da porsi.
Prima dei dati, però, è bene identificare quali precise aree di business sono più importanti per il raggiungimento degli obiettivi aziendali.
Fatto questo, i passi successivi vertono sul capire esattamente “che cosa” si ha bisogno di sapere per conseguire gli obiettivi e sul chiarire quali sono i dati ai quali è necessario accedere per rispondere a tale domanda.
Si tratta di passaggi concatenati, in cui, dopo avere individuato i dati che servono, si deve poter valutare quali sono le vie da percorrere per raccoglierli, partendo da ciò di cui già si dispone o da quelle fonti alle quali si può accedere agilmente e a costo zero.
Se, invece, i dati di cui si necessita non sono presenti in azienda, bisogna pensare a sistemi di raccolta, acquisendo o accedendo a dati esterni, verificando i costi di questa operazione e valutando se è conveniente, ossia se i benefici superano i costi di acquisizione.
I dati, alla stregua di qualsiasi altro investimento aziendale, sono importanti. Dunque, esattamente come per qualsiasi altro investimento, è necessario fare chiarezza sul suo valore a lungo termine nel quadro di quella che è la strategia aziendale.
A conclusione di questo iter, si giunge al momento decisivo: l’analisi dei dati. Operazione dalla quale dipendono l’estrazione di informazioni utili al business e le decisioni da prendere per farlo evolvere, traducendo – finalmente – i dati in azioni concrete.
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Come un’azienda data-driven può far crescere il business
Diventare un’azienda data-driven può essere molte utile per:
- analizzare le dinamiche e le tendenze del mercato;
- fare previsione sui mercati; elaborare informazioni strategiche;
- elaborare modelli di prezzi; elaborare benchmark di performance; validare modelli finanziari;
- testare teorie;
- identificare acquirenti e rivenditori;
- comprendere le tendenze e le opportunità locali;
- sviluppare la roadmap aziendale.
Quali sono le fasi per far crescere il proprio business?
Comprensione del cliente.
La ricerca e i dati giusti possono fornire una migliore comprensione delle esperienze, delle aspettative, dei comportamenti, dei punti deboli e della motivazione dei clienti. Garantiranno inoltre che le attività messe in campo nell’acquisizione e nel Customer service siano adattate alle loro esigenze, dice IDC.
Qui i dati possono essere utilizzati per:
- valutare le esigenze del cliente;
- segmentare, targettizzare e costruire la buyer persona;
- produrre contenuti ingaggianti a supporto di campagne e iniziative di marketing;
- supportare lo sviluppo e la convalida dei messaggi interni;
- elaborare materiali per la formazione strategica alle vendite.
Posizionamento.
Una buona strategia di posizionamento considera tutti gli aspetti del proprio mercato di riferimento: dimensioni, caratteristiche, dati demografici, concorrenza, modelli di generazione del valore.
In questo contesto, un approccio data-driven permette di:
- sviluppare la business roadmap;
- valutare le esigenze dei clienti;
- creare input di dati per modelli, previsioni e ipotesi;
- qualificare la performance di crescita rispetto al mercato;
- acquisire tendenze specifiche del settore.
Rafforzamento delle strategie go-to-market.
I dati consentono di creare una strategia per:
- definire i clienti ideali;
- fornire garanzie basate sui fatti in linea con la proposta di valore; posizionare il prodotto per il lancio.
Alcune attività che un’azienda data-driven può mettere in atto per rafforzare il go-to-market sono:
- comprendere il buyer journey;
- costruire o rafforzare la Brand Awareness;
- generare domanda; creare materiale strategico a supporto delle vendite;
- convalidare la roadmap quando si entra in nuovi mercati;
- creare contenuti mirati per la campagna di marketing.
Strategie di partnership.
Solo attraverso l’analisi di dati indipendenti è possibile avere un’idea di chi possa essere il migliore partner per l’azienda.
I dati aiuteranno a:
- ricercare le competenze dei potenziali partener;
- discutere le opportunità di partnership;
- comprendere le tendenze locali;
- creare il messaggio giusto per approcciare il partner;
- ottimizzare le alleanze strategiche.
Conclusione
Le aziende che mettono i dati al centro del loro business crescono più velocemente rispetto alle altre imprese.
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