Dai dati grezzi alle informazioni fruibili: il ruolo di un livello di metriche

I livelli di metrica svolgono un ruolo cruciale nel mondo dell’analisi dei dati. Aiutano le organizzazioni a riunire, analizzare e visualizzare i loro indicatori di prestazione più importanti. Avendo una fonte unica e unificata per questi indicatori, le organizzazioni possono prendere decisioni basate su dati chiari e coerenti. Questo articolo approfondisce cos'è un livello di metriche, i suoi componenti principali, i vantaggi, il processo di configurazione e alcune best practice da seguire.

Che cos'è un livello di metriche?

Comprendere il viaggio dei dati

All'inizio, i dati si presentano spesso in un formato grezzo e non strutturato. Questa forma iniziale può essere paragonata a un diamante grezzo: pur essendo prezioso, richiede raffinatezza per svelare il suo vero valore. Dalle interazioni dei clienti su un sito di e-commerce ai comportamenti degli utenti su un'app mobile, questi dati grezzi sono vasti e vari.

Il primo passo significativo in questo viaggio è la raccolta dei dati. Strumenti e tecnologie avanzati facilitano la raccolta di dati da diverse fonti, che si tratti di reti di social media, piattaforme pubblicitarie o CRM. I dati raccolti correttamente vengono quindi elaborati per rimuovere anomalie, duplicati o informazioni irrilevanti, aprendo la strada a un set di dati più chiaro e mirato.

Dopo l'elaborazione, i dati vengono quindi archiviati in database strutturati o data warehouse, rendendoli facilmente accessibili per analisi future. Le soluzioni di storage, sia basate su cloud che on-premise, garantiscono che questa grande quantità di informazioni sia organizzata e possa essere recuperata in modo efficiente.

La fase successiva prevede l'analisi dei dati, in cui i dati elaborati vengono esaminati per ricavare modelli, tendenze e correlazioni. Infine, gli strumenti di visualizzazione dei dati trasformano queste informazioni in diagrammi, grafici e dashboard, consentendo agli esperti di marketing e ai leader aziendali di comprendere i dati e agire in modo efficace. A questo punto, i dati, un tempo grezzi e poco maneggevoli, sono stati trasformati in informazioni preziose che guidano le decisioni strategiche.

Componenti principali di un livello di metriche

Per comprendere meglio il ruolo essenziale svolto dal livello delle metriche e come introdurlo nella tua azienda, approfondisci i suoi tre pilastri principali.

Modelli di dati

Pensa a un modello di dati come a un armadio ben organizzato. Proprio come non getteresti scarpe, giacche e cappelli tutti insieme in un mucchio, non vorrai che i risultati della tua campagna si confondano con i dettagli demografici dei clienti. Un modello di dati classifica in modo ordinato, o "scaffala", i dati in sezioni specifiche, facilitandone la ricerca, la comprensione e l'utilizzo.

Strutturando i dati in un formato comprensibile, i modelli di dati offrono una visione coerente delle informazioni e favoriscono la chiarezza. Ad esempio, un'azienda di vendita al dettaglio potrebbe utilizzare modelli di dati per distinguere tra dati transazionali e dati comportamentali dei clienti, ciascuno dei quali è fondamentale ma serve a scopi analitici distinti.

Trasformazioni

Immagina di avere fonti di dati provenienti da vari reparti (dati di vendita, risultati delle campagne di marketing, feedback dei clienti), tutti con i loro punti dati univoci. Le trasformazioni garantiscono che questi diversi set di dati possano essere integrati in modo armonioso, consentendo una visione completa delle operazioni aziendali.

Logica di business

Oltre a limitarsi a organizzare e trasformare i dati, un livello di metrica deve anche interpretarli. È qui che brilla la logica aziendale.

Ad esempio, la decisione di considerare un articolo restituito come una vendita negativa o come una transazione neutra dipende dalla logica aziendale dell'azienda. Codificando queste regole, le aziende garantiscono che ogni membro del team, dagli analisti ai dirigenti, sia sulla stessa pagina quando si tratta di insight sui dati.

Vantaggi dell'implementazione di un livello di metriche

Comprendere l’importanza dell’accuratezza e dell’efficienza dei dati è fondamentale in qualsiasi processo decisionale. L'implementazione di un livello di metriche offre numerosi vantaggi che possono migliorare il modo in cui i dati vengono gestiti e interpretati.

Consistenza

Quando i dati vengono elaborati, è essenziale che seguano uno schema uniforme. Questa uniformità garantisce che i risultati ottenuti siano coerenti e affidabili. Con un livello di parametri in atto, i dati vengono sottoposti ogni volta alla stessa routine di elaborazione. Ciò significa che che si tratti del primo set di dati o del centesimo, i risultati saranno sempre affidabili.

Scalabilità

Le esigenze relative ai dati possono cambiare nel tempo. A volte potrebbe verificarsi un aumento della quantità di dati da elaborare, mentre in altri casi il volume potrebbe essere relativamente basso. Un livello di metriche è progettato per gestire queste fluttuazioni in modo efficiente. Può gestire grandi volumi di dati senza compromettere la qualità dei risultati o la velocità con cui vengono ottenuti. Questa adattabilità garantisce che, anche se le esigenze dei dati si evolvono, il sistema rimane robusto ed efficace.

Flessibilità

Il mondo dei dati è dinamico. Ciò che potrebbe essere un’intuizione rilevante oggi potrebbe diventare obsoleta domani. Pertanto, è essenziale disporre di un sistema in grado di adattarsi facilmente a questi cambiamenti. Un livello di metrica offre questa flessibilità. Fornisce la capacità di modificare il modo in cui i dati vengono interpretati, garantendo che gli insight derivati ​​siano sempre in linea con lo scenario attuale. Questa adattabilità garantisce che i dati rimangano una risorsa preziosa nel guidare decisioni e strategie.

Impostazione di un livello di metriche

Il processo di impostazione di un livello di metriche è sistematico e prevede diversi passaggi cruciali. Ogni passaggio è fondamentale per garantire che il livello funzioni in modo ottimale e fornisca informazioni accurate e utilizzabili. Ecco una ripartizione dettagliata del processo.

Valutazione

Prima di immergersi nella configurazione, è essenziale avere una chiara comprensione del panorama dei dati esistente.

1. Identificare le origini dati : inizia catalogando la provenienza dei tuoi dati. Ciò potrebbe includere sistemi CRM, piattaforme di email marketing, analisi dei social media o persino fogli di calcolo manuali. Conoscere le origini dati è il primo passo per garantire che siano perfettamente integrate nel livello delle metriche.
2. Revisione della qualità dei dati : non tutti i dati sono uguali. Alcuni dati potrebbero essere obsoleti, altri potrebbero essere duplicati e altri ancora potrebbero non essere pertinenti ai tuoi attuali obiettivi di marketing. Prenditi il ​​tempo per vagliare e determinare cosa è prezioso e cosa può essere eliminato.
3. Determinare le metriche chiave : capire quali metriche sono vitali per i tuoi obiettivi di marketing. Sei più concentrato sull'acquisizione dei clienti o la fidelizzazione è la tua preoccupazione principale? La definizione anticipata di questi parametri garantisce che il livello sia adattato alle tue esigenze specifiche.
4. Valuta i report attuali : esamina i tuoi report e analisi attuali. Cosa funziona bene? Cosa ti fa grattare la testa? Questa revisione aiuta a evidenziare le aree in cui un livello di metriche può apportare maggiore chiarezza e miglioramento.
5. Input delle parti interessate : interagire con vari membri del team, dai gestori delle campagne agli analisti di dati. Le loro intuizioni possono fornire un quadro più completo di ciò che è necessario e prevenire potenziali ostacoli lungo la linea.

Progetto

Una volta completata la valutazione, il passo successivo è progettare la struttura dei modelli di dati. Ciò comporta la determinazione del modo in cui i dati verranno organizzati, classificati ed elaborati all'interno del livello delle metriche. Un design ben studiato garantisce che i dati fluiscano senza intoppi e siano facilmente accessibili per l'analisi.

1. Mappare il flusso dei dati : determinare in che modo i dati si sposteranno dalla fonte attraverso le trasformazioni e infine nei report o nelle dashboard. Visualizzare questo flusso può aiutare a identificare potenziali colli di bottiglia o sfide di integrazione.
2. Definisci strutture dati : in base alla tua valutazione, decidi quali strutture ospiteranno i tuoi dati. Che si tratti di tabelle, database o altri formati, queste strutture dovrebbero essere ottimizzate per velocità, scalabilità e chiarezza.
3. Logica di trasformazione dello schema : probabilmente tutti i dati grezzi dovranno essere trasformati per produrre metriche significative. Potrebbe essere semplice come calcolare le medie o complesso come segmentare il comportamento degli utenti. Dettagliare questi processi di trasformazione per garantire coerenza e accuratezza.
4. Incorporare meccanismi di feedback : come con qualsiasi sistema, è importante disporre di cicli di feedback. Questi meccanismi consentono agli utenti di segnalare anomalie, richiedere metriche aggiuntive o suggerire perfezionamenti. Questo approccio iterativo garantisce che il livello delle metriche si evolva con le tue esigenze di marketing.

Implementazione

Una volta definita la progettazione, l'attenzione si sposta sull'impostazione delle trasformazioni necessarie e della logica aziendale. Questo passaggio prevede la codifica e la configurazione del livello delle metriche per elaborare i dati in base al progetto predeterminato. La fase di implementazione è quella in cui la progettazione teorica diventa realtà funzionale.

Test

Prima di distribuire il livello delle metriche, è fondamentale testarne la funzionalità. Questo passaggio prevede l'esecuzione di dati di esempio attraverso il livello per garantire che elabori e restituisca i dati correttamente. Eventuali discrepanze o errori identificati durante i test devono essere risolti prima di passare alla fase successiva.

Distribuzione

Una volta che i test confermano che il livello dei parametri funziona come previsto, è il momento di integrarlo nello stack di dati esistente. Questo passaggio implica garantire che il livello dei parametri possa comunicare in modo efficace con altri strumenti e sistemi nell’ecosistema dei dati.

Manutenzione

Il mondo dei dati è in continua evoluzione, e così dovrebbe essere anche il livello delle metriche. La manutenzione regolare prevede l'aggiornamento del livello per accogliere nuove origini dati, il perfezionamento della sua logica in base alle mutevoli esigenze aziendali e la risoluzione di eventuali problemi che potrebbero sorgere nel tempo.

La facilità della gestione dei livelli di metriche con Improvado

Improvado è una piattaforma di analisi di marketing orientata all'impresa con al centro una solida pipeline Extract, Transform, Load (ETL). Improvado automatizza tutte le fasi del processo di reporting di marketing, dalla raccolta dei dati alla visualizzazione e all'ulteriore analisi dei dati.

In che modo Improvado semplifica il livello delle metriche e la gestione dei dati?

1. Valutazione semplificata : con Improvado, il processo di comprensione del panorama dei dati diventa più automatizzato. La soluzione può individuare rapidamente le incoerenze e offrire approfondimenti sulle aree di interesse. Ciò garantisce un controllo più completo e rapido delle metriche e dei dati esistenti.
2. Progettazioni preconfigurate : risparmia tempo e riduci il rischio di errori di progettazione con i modelli di estrazione e i framework di Improvado ottimizzati per i dati di marketing. Questi progetti non solo semplificano la strutturazione dei dati, ma garantiscono anche che la logica di trasformazione sia in linea con gli obiettivi aziendali.
3. Flusso di dati automatizzato : Improvado offre oltre 500 connettori precostruiti e quindi semplifica l'integrazione dei dati da più fonti, riducendo la necessità di configurazioni manuali. I flussi di lavoro automatizzati garantiscono la coerenza dei dati e tutte le trasformazioni necessarie vengono applicate sistematicamente.
4. Manutenzione semplice : uno dei vantaggi significativi di Improvado è che si evolve con il mutevole panorama del marketing. Aggiornamenti regolari significano che il tuo livello di metriche è sempre in sintonia con le ultime tendenze e gli aggiornamenti tecnologici, senza la necessità di una costante ricalibrazione manuale, manutenzione API o sviluppo.
5. Scalabilità senza problemi : man mano che le tue strategie di marketing si espandono e si diversificano, Improvado cresce con te. Non è necessario preoccuparsi di revisionare l'intero sistema. Invece, si adatta, garantendoti sempre le informazioni di cui hai bisogno senza inutili complessità.

Domande frequenti