Processo decisionale basato sui dati: i dati come vantaggio competitivo

Operando in un ambiente competitivo e ricco di dati, le aziende si trovano ad affrontare la duplice sfida di gestire un'enorme quantità di dati e allo stesso tempo di cercare modi per utilizzare questi dati come leva per la crescita e il successo.

Questo articolo esplora il processo decisionale basato sui dati come strategia fondamentale che consente ai marchi di trasformare i dati da un peso enorme in una risorsa preziosa. Sottolinea l’importanza di raccogliere, analizzare e applicare i dati in modo sistematico per prendere decisioni strategiche, affrontare le complessità del mercato e garantire un vantaggio competitivo.

Che cos'è il processo decisionale basato sui dati?

Il punto cruciale del processo decisionale basato sui dati risiede nella sua capacità di eliminare le congetture, consentendo ai decisori di marketing e ad altri utenti aziendali di fare affidamento su tendenze e metriche di dati verificabili per prendere decisioni.

Vantaggi dell'approccio decisionale basato sui dati

Fondamentalmente, questo approccio migliora il processo decisionale strategico basando le azioni sull’analisi dei dati, portando a numerosi vantaggi chiave:

1. Maggiore accuratezza: le decisioni basate sui dati riducono la dipendenza dall'intuizione, minimizzando il rischio di parzialità ed errore. Basando le strategie su informazioni fattuali, le aziende possono indirizzare i propri sforzi in modo più efficace.
2. Maggiore efficienza: l’automazione della raccolta e dell’analisi dei dati accelera il processo decisionale, consentendo alle aziende di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato e sfruttare le opportunità emergenti.
3. Aumento dei ricavi: identificando le tendenze e i comportamenti dei clienti attraverso i dati, le aziende possono personalizzare le proprie offerte e strategie di marketing per soddisfare la domanda in modo più accurato, spesso con conseguente aumento delle vendite e della soddisfazione dei clienti.
4. Riduzione dei costi: gli insight basati sui dati aiutano a identificare le aree di spreco e inefficienza, consentendo alle aziende di semplificare le operazioni e ridurre i costi senza compromettere la qualità o l'esperienza del cliente.
5. Vantaggio competitivo: l’accesso a dati puntuali e accurati può distinguere un’azienda dalla concorrenza, consentendole di anticipare i cambiamenti del mercato, adattare le strategie di conseguenza e soddisfare le esigenze dei clienti in modo più efficace.

Passaggi chiave nel processo decisionale basato sui dati

Sebbene l’approccio decisionale basato sui dati possa sembrare semplice – basarsi semplicemente su parametri per guidare le decisioni – la realtà è piuttosto complessa.

Dalla raccolta iniziale dei dati grezzi alla trasformazione finale in informazioni fruibili, questo processo prevede molteplici passaggi complessi. Ogni fase è fondamentale e richiede un'attenta esecuzione per garantire che i dati informino accuratamente le scelte strategiche.

Questa sezione suddivide questi passaggi.

1. Identificare gli obiettivi

Il primo passo fondamentale nel processo decisionale basato sui dati è definire obiettivi chiari e quantificabili che l’organizzazione cerca di raggiungere.

Ad esempio, un team di marketing potrebbe fissare l'obiettivo di aumentare il traffico del sito web del 20% entro il trimestre successivo. Questo obiettivo specifico influenza quindi direttamente la selezione dei dati rilevanti per l'analisi, come i modelli storici di traffico del sito web, le fonti dei visitatori web attuali e l'efficacia delle precedenti iniziative di incremento del traffico.

Inoltre, l'obiettivo definito guida la scelta dei metodi e degli strumenti analitici. Nel nostro esempio, il team potrebbe utilizzare strumenti di analisi web per segmentare il traffico in base alla fonte e analizzare il comportamento degli utenti sul sito.

2. Raccolta dati

Una volta stabiliti gli obiettivi, l’attenzione si sposta sulla raccolta dei dati rilevanti. Ciò comporta l’identificazione di fonti di dati interne ed esterne che possano fornire approfondimenti relativi agli obiettivi.

Per un team di marketing che mira ad aumentare il traffico del sito web (se seguiamo il nostro esempio), ciò potrebbe comportare la raccolta di dati su Google Analytics 4, Google Search Console, Semrush, Bing Webmaster, piattaforme di social media e altri.

L'integrità del processo di raccolta dei dati è fondamentale. Garantire la qualità, l'affidabilità e la tempestività dei dati non è negoziabile, poiché questi attributi influenzano in modo significativo il risultato dell'analisi. La verifica delle fonti dei dati è necessaria per garantire che le informazioni utilizzate siano accurate e affidabili.

3. Trattamento dei dati

Dopo la raccolta, i dati devono essere elaborati per garantire che siano in uno stato utilizzabile per l'analisi. Ciò include la pulizia dei dati per rimuovere errori, incoerenze e duplicati, nonché l'organizzazione degli stessi in un formato strutturato. Un'elaborazione efficace dei dati riduce il rumore nel set di dati, rendendo l'analisi più mirata ed efficiente.

Improvado semplifica l'elaborazione dei dati pulendo, normalizzando e mappando i dati senza la necessità di intervento manuale o script personalizzati. La piattaforma prevede due opzioni:

• Pipeline di dati predefinite da più casi d'uso di marketing che vanno dall'estrazione dei dati alla visualizzazione per vari casi d'uso. Ad esempio, se selezioni una ricetta di analisi degli annunci a pagamento, la piattaforma estrarrà i dati necessari dalle piattaforme pubblicitarie, mapperà automaticamente le strutture di spesa uniche della piattaforma e presenterà una dashboard con i dati sulle prestazioni giornaliere della campagna fino al set di annunci, al livello di annuncio, alla creatività o livello di posizionamento.
• Motore di trasformazione dei dati self-service che dispone di un'interfaccia utente simile a un foglio di calcolo e supporta oltre 300 caratteristiche e funzionalità per automatizzare lunghe sequenze temporali di analisi e facilitare il rilevamento dei dati.

4. Analisi dei dati

Con i dati elaborati in mano, il passo successivo è analizzarli per estrarre informazioni significative. In pratica, l’analisi dei dati può essere applicata in vari modi, dall’analisi predittiva e l’attribuzione dei ricavi alla complessa segmentazione dei clienti e all’esplorazione dei dati basata sull’intelligenza artificiale.

La complessità dell'analisi può variare, ma l'obiettivo rimane lo stesso: ricavare informazioni utili in linea con gli obiettivi predefiniti.

5. Interpretazione

L’interpretazione dei risultati dell’analisi dei dati è il luogo in cui i dati si trasformano in potere decisionale. Questo passaggio richiede la traduzione di dati complessi in informazioni comprensibili che abbiano chiare implicazioni per la strategia aziendale. È fondamentale considerare il contesto aziendale per garantire che le interpretazioni siano pertinenti e attuabili.

6. Processo decisionale

Armati di dati interpretati, i decisori possono ora fare scelte informate. Ciò comporta la valutazione delle implicazioni delle varie opzioni e la selezione delle strategie che meglio soddisfano gli obiettivi organizzativi. Le decisioni dovrebbero essere supportate dai dati ma considerare anche fattori qualitativi come i valori aziendali e le condizioni di mercato.

Torniamo all'esempio del traffico del nostro sito web. Se i dati rivelano che determinati tipi di contenuti generano più traffico, la decisione potrebbe comportare l’allocazione di maggiori risorse per lo sviluppo dei contenuti in quelle aree. Se un’analisi suggerisce ingenti investimenti nella pubblicità a pagamento, ma l’azienda dà priorità alla crescita organica, la strategia potrebbe essere modificata per bilanciare entrambi gli aspetti. Allo stesso modo, se le condizioni di mercato indicano un aumento di interesse per determinati argomenti o prodotti, gli sforzi potrebbero essere diretti a trarre vantaggio da queste tendenze.

7. Attuazione

A seguito della decisione, viene implementata la strategia o l’azione scelta. Questa fase richiede una pianificazione e un coordinamento dettagliati per garantire che la decisione venga eseguita in modo efficace.

8. Valutazione

Il passo finale è valutare i risultati della decisione rispetto agli obiettivi iniziali. Ciò comporta la misurazione degli indicatori di prestazione, l’analisi dell’impatto della decisione e la raccolta di feedback.

Esempi pratici di processo decisionale basato sui dati in azione

Per vedere come il processo decisionale basato sui dati può davvero cambiare le regole del gioco, diamo un'occhiata a cinque esempi reali in cui questo approccio fa una grande differenza.

1. Ottimizzazione delle campagne di marketing

Un chiaro esempio del processo decisionale basato sui dati viene dall’ottimizzazione delle campagne pubblicitarie. Analizzando i dati sulle prestazioni degli annunci su diverse piattaforme, orari e segmenti di pubblico, gli esperti di marketing possono identificare quali combinazioni producono i migliori risultati in termini di coinvolgimento, percentuali di clic (CTR) e ritorno sugli investimenti.

2. Personalizzazione delle esperienze dei clienti

Attraverso l'uso strategico dei dati dei clienti, che vanno dalle informazioni demografiche e dalla cronologia degli acquisti al comportamento online e ai modelli di coinvolgimento, le aziende possono personalizzare le interazioni e le offerte per soddisfare le esigenze e le preferenze dei singoli clienti.

Ad esempio, analizzando i dati della cronologia degli acquisti, un'azienda può identificare modelli nelle preferenze dei clienti per determinati prodotti o servizi. Questa intuizione consente la personalizzazione dei messaggi e delle offerte di marketing per soddisfare queste preferenze, aumentando significativamente la pertinenza e l'efficacia delle comunicazioni.

Inoltre, i dati di utilizzo di siti Web e app forniscono numerose informazioni sul comportamento dei clienti, comprese le pagine più visitate, il tempo trascorso su contenuti specifici e l’interazione con vari elementi. Sfruttando questi dati, le aziende possono ottimizzare l'esperienza dell'utente sulle proprie piattaforme digitali, presentando consigli personalizzati su prodotti, contenuti e offerte in sintonia con gli interessi e i comportamenti dei singoli utenti.

3. Previsione predittiva delle vendite

Analizzando i modelli dei dati di vendita passati, delle condizioni di mercato, del comportamento dei clienti e anche degli indicatori economici più ampi, le aziende possono utilizzare modelli predittivi per prevedere le vendite future con un maggiore grado di precisione.

La base dati per la previsione predittiva delle vendite è completa e varia. I team di vendita potrebbero iniziare con i dati interni sulle prestazioni delle vendite, esaminando le tendenze stagionali, i cicli di popolarità dei prodotti e l'impatto delle precedenti campagne di marketing sui volumi di vendita. Questi dati interni vengono poi arricchiti con fonti di dati esterne, come tendenze del settore, attività della concorrenza e previsioni economiche, per fornire un contesto più ampio per le previsioni di vendita.

Gli strumenti di analisi avanzati e gli algoritmi di apprendimento automatico svolgono un ruolo cruciale nell’elaborazione di questi dati. Queste tecnologie possono identificare modelli e relazioni complessi all'interno dei dati che potrebbero non essere immediatamente evidenti attraverso i metodi di analisi tradizionali.

4. Migliorare la segmentazione della clientela

Migliorare la segmentazione della clientela è un altro potente esempio di processo decisionale basato sui dati in azione. Analizzando i dati dettagliati dei clienti, le aziende possono dividere il proprio mercato in segmenti distinti in base a una varietà di criteri quali dati demografici, comportamento di acquisto, preferenze e livelli di coinvolgimento. Questa segmentazione raffinata consente strategie di marketing, sviluppo del prodotto e approcci al servizio clienti più mirati ed efficaci.

5. Migliorare i tassi di conversione del sito web

Analizzando meticolosamente i dati sui visitatori del sito web, le aziende possono identificare gli ostacoli nel percorso dell'utente, individuare le aree di miglioramento e implementare modifiche che portano a tassi di conversione più elevati. Questo processo prevede un'analisi approfondita di metriche quali visualizzazioni di pagina, frequenze di rimbalzo, percorsi di navigazione e canalizzazioni di conversione.

Ad esempio, una società di e-commerce potrebbe analizzare i dati del proprio sito Web e scoprire che un numero significativo di utenti abbandona il carrello nella pagina di pagamento. Ulteriori indagini potrebbero rivelare che il processo di pagamento è troppo complesso o che non sono disponibili opzioni di pagamento sufficienti. Forte di questa intuizione, l'azienda decide di semplificare il processo di pagamento e aggiungere più metodi di pagamento. I dati post-implementazione mostrano una diminuzione dei tassi di abbandono del carrello e un aumento degli acquisti completati, collegando direttamente la decisione basata sui dati a un risultato positivo.

Superare le sfide in DDDM

Il processo decisionale basato sui dati è un approccio potente, ma non è privo di ostacoli. Di seguito, descriviamo le sfide comuni e le soluzioni strategiche del DDDM.

1. Qualità e integrità dei dati

Una sfida significativa nel processo decisionale basato sui dati è garantire la qualità e l’integrità dei dati. Dati errati possono portare ad analisi imprecise, strategie fuorvianti e, in definitiva, a risultati aziendali non ottimali. Problemi come set di dati incompleti, incoerenze tra le origini dati e informazioni obsolete sono sfide comuni che compromettono l'affidabilità dei dati.

Soluzioni:

• Controlli regolari dei dati: condurre controlli frequenti aiuta a identificare e correggere le imprecisioni, garantendo che i dati rimangano aggiornati e accurati. Questo approccio proattivo aiuta a mantenere l’elevata qualità dei dati necessari per un processo decisionale efficace. Un’altra soluzione è integrare una soluzione di QA dei dati aziendali per monitorare e validare i dati in ogni momento e notificare eventuali anomalie e incoerenze.
• Implementazione di processi di raccolta dati standardizzati: la definizione di procedure uniformi per la raccolta dati su vari canali e punti di contatto riduce al minimo le incoerenze e gli errori, migliorando l’integrità dei dati.
• Sfruttare gli strumenti di integrazione dei dati: soluzioni come Improvado svolgono un ruolo cruciale nel superare le sfide relative alla qualità dei dati. Improvado automatizza il processo di aggregazione dei dati provenienti da più fonti, standardizzando i set di dati e garantendo che i dati siano aggiornati e coerenti. Ciò semplifica gli sforzi di preparazione dei dati e riduce significativamente la probabilità di errore umano, preservando così l'integrità dei dati.

2. Silos di dati

Quando i dati sono isolati all’interno di diversi dipartimenti o sistemi all’interno di un’organizzazione, ciò ostacola la capacità di ottenere una visione olistica delle operazioni aziendali e delle interazioni con i clienti. Questa compartimentazione porta ad analisi sconnesse, inefficienze e opportunità mancate di sinergia tra le funzioni aziendali.

Soluzioni:

• Adozione di piattaforme integrate di gestione dei dati: l'implementazione di una piattaforma unificata che consolida i dati provenienti da vari silos consente un'analisi completa. Questo approccio garantisce che tutti i processi decisionali siano basati su un set di dati completo, offrendo una visione più accurata e olistica delle prestazioni aziendali.
• Promuovere la collaborazione tra dipartimenti: incoraggiare la collaborazione tra i dipartimenti aiuta ad abbattere i silos. La condivisione di dati e approfondimenti tra i team promuove una strategia unificata che sfrutta diverse fonti di dati per un processo decisionale più completo. Ad esempio, è stato dimostrato che l’allineamento delle vendite e del marketing aiuta le organizzazioni B2B e B2C a chiudere il 38% in più di trattative e a generare fino al 208% in più di entrate dalle proprie attività di marketing.
• Utilizzo di strumenti di integrazione dei dati: strumenti come Improvado sono fondamentali per smantellare i silos di dati. Improvado aggrega in modo efficiente i dati provenienti da fonti disparate in un sistema centralizzato, automatizzando il processo di integrazione. Ciò non solo semplifica l'accesso e l'analisi dei dati in tutta l'organizzazione, ma garantisce anche che le decisioni siano basate su una comprensione completa di tutte le informazioni rilevanti.
• Stabilire politiche di governance dei dati: chiare strategie di governance dei dati garantiscono che i dati in tutta l’organizzazione siano standardizzati, accessibili e sicuri. Ciò favorisce un ambiente in cui i dati vengono condivisi e utilizzati in modo efficace, contrastando la frammentazione causata dai silos.

3. Paralisi da analisi

La paralisi dell’analisi è una sfida notevole nel processo decisionale basato sui dati. Si verifica quando l’enorme volume e la complessità dei dati disponibili travolgono i decisori, portando ad azioni ritardate o a indecisioni.

Soluzioni:

• Dare priorità ai dati rilevanti: concentrarsi sui dati che incidono direttamente sul processo decisionale. Non tutti i dati sono ugualmente importanti; dare priorità ai dati in base alla pertinenza rispetto a obiettivi specifici può ridurre significativamente l’onere dell’analisi.
• Stabilire obiettivi chiari: avere obiettivi ben definiti aiuta a restringere l’ambito dell’analisi, garantendo che gli sforzi siano concentrati sulla raccolta e interpretazione dei dati più pertinenti al raggiungimento di tali obiettivi.
• Sfruttare strumenti analitici semplificati: l'utilizzo di strumenti che semplificano il processo analitico può aiutare a ridurre la complessità. Piattaforme come Improvado AI Agent offrono un modo semplice per basare tutte le tue decisioni sui dati: basta chiedere all'AI. AI Agent è connesso al tuo set di dati di marketing e può eseguire query sui dati in base alle tue domande scritte in un linguaggio semplice.
• Promuovere una cultura decisiva: coltivare una cultura aziendale che valorizza la risolutezza e incoraggia l’assunzione di rischi calcolati può mitigare gli effetti della paralisi dell’analisi.
• Implementare un processo decisionale incrementale: l’adozione di un approccio in cui le decisioni vengono prese in più fasi può aiutare a gestire la sopraffazione. Ciò implica prendere decisioni preliminari basate sui dati disponibili, quindi perfezionare tali decisioni man mano che diventano disponibili più dati o quando vengono valutati i risultati.

4. Misurare il ROI delle iniziative relative ai dati

Una sfida significativa nel processo decisionale basato sui dati è quantificare il ritorno sull’investimento (ROI) delle iniziative relative ai dati. Questa difficoltà deriva dall’impatto spesso indiretto che i progetti relativi ai dati hanno sulle entrate e dalla complessità di attribuire risultati finanziari a intuizioni e azioni basate sui dati.

Soluzioni:

• Stabilire KPI chiari: prima di lanciare un'iniziativa sui dati, definire indicatori chiave di prestazione specifici e misurabili in linea con i risultati attesi del progetto. Ciò consente una valutazione più diretta del suo impatto.
• Implementa un approccio per fasi: suddividi l'iniziativa relativa ai dati in fasi più piccole e gestibili con obiettivi e metriche specifici. Ciò non solo rende il progetto più gestibile, ma consente anche valutazioni intermedie dell'efficacia e del ROI.
• Condurre revisioni regolari: pianificare revisioni periodiche delle iniziative relative ai dati per valutarne le prestazioni rispetto ai KPI stabiliti. Questa valutazione continua aiuta ad apportare modifiche alle strategie in base a ciò che funziona o non funziona, ottimizzando così il ROI.

Una solida base di dati per un processo decisionale basato sui dati

Improvado offre soluzioni per semplificare l'integrazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati, consentendo alle aziende di concentrarsi sul processo decisionale strategico piuttosto che sulla gestione dei dati. Come abbiamo spiegato, i vantaggi derivanti dall'adozione di un approccio basato sui dati sono chiari: maggiore precisione nel processo decisionale, migliore efficienza operativa e vantaggio competitivo sul mercato.

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