Comprendere i dati come prodotto (DaaP): principi, implementazione e vantaggi

Trattare i dati come un prodotto significa considerarli una risorsa preziosa che può essere curata, gestita e monetizzata proprio come un prodotto fisico.

Trattare i dati come un prodotto garantisce che siano accurati, coerenti e aggiornati, portando a decisioni migliori e, in ultima analisi, a generare maggiori entrate e ROI. Dati affidabili e ben gestiti consentono ai team di marketing di ottenere informazioni più approfondite sul comportamento dei clienti. Ciò aiuta a ottimizzare il targeting e la segmentazione e a personalizzare gli sforzi di marketing per migliorare il coinvolgimento dei clienti e i tassi di conversione. Dati accurati consentono un monitoraggio più preciso delle prestazioni delle campagne, consentendo agli operatori di marketing di allocare i budget in modo più efficiente e concentrarsi su strategie ad alto rendimento.

Ora che sai il perché , approfondiamo i fondamenti, come implementarlo nella tua azienda e le considerazioni chiave.

Che cosa sono i dati come prodotto (DaaP)?

DaaP prevede una rigorosa governance dei dati, una documentazione completa e interfacce intuitive, che rendono i dati facilmente rilevabili e utilizzabili per varie applicazioni. Questo approccio garantisce che i dati non siano solo un sottoprodotto delle operazioni, ma una risorsa preziosa gestita con attenzione per supportare il processo decisionale basato sui dati.

Prodotti dati e dati come prodotto (DaaP)

Approfondendo l'argomento, dobbiamo distinguere tra due concetti correlati ma distinti: prodotto dei dati e dati come prodotto.

DaaP è un approccio olistico alla gestione dei dati che copre l'intero ciclo di vita dei dati, dalla creazione ed elaborazione alla manutenzione e consegna.

Spesso i team di marketing considerano i prodotti dati come output isolati piuttosto che come parte di un sistema olistico di gestione dei dati. Gli esperti di marketing potrebbero dedicare troppo tempo alla pulizia e alla preparazione dei dati per ciascun progetto invece di adottare un approccio coerente come DaaP. Ciò porta a ritardi e maggiori costi operativi.

Principi fondamentali dei dati come prodotto

Quindi, ora che hai capito cosa sono i dati come prodotto e cosa comprendono, approfondiamo i principi fondamentali che rendono i dati una risorsa preziosa per le tue strategie di marketing. Questi principi garantiscono che i dati siano trattati con la cura e l’attenzione che meritano, trasformandoli nel nuovo olio per il tuo business.

1. Qualità dei dati

La qualità dei dati è il fondamento dei dati come prodotto. I dati di alta qualità sono accurati, coerenti e aggiornati, garantendo che tutte le decisioni di marketing siano basate su informazioni affidabili.

Improvado fornisce una solida base di dati per un framework di analisi coerente. La piattaforma aggrega dati da oltre 500 piattaforme di marketing e vendita, sistemi interni e fonti offline, li prepara automaticamente per l'analisi e carica in modo sicuro i dati in un data warehouse o in uno strumento BI di tua scelta. Improvado aiuta i brand a gettare le basi del DaaP e a ricavare informazioni utili e in tempo reale dai propri dati.

2. Accessibilità dei dati

I dati dovrebbero essere facilmente accessibili a tutti coloro che ne hanno bisogno. Ciò significa disporre di piattaforme e strumenti intuitivi che consentano ai team di marketing e ad altri utenti aziendali di trovare e utilizzare rapidamente i dati di cui hanno bisogno. Ad esempio, uno strumento di analisi con elaborazione del linguaggio naturale a cui gli specialisti di marketing possono accedere senza assistenza tecnica garantisce che le modifiche alla campagna possano essere apportate rapidamente e sulla base di informazioni sui dati in tempo reale.

Improvado AI Agent è una piattaforma di analisi delle conversazioni e BI self-service che consente l'esplorazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati senza soluzione di continuità tramite comandi in inglese semplice. L'agente è connesso al tuo set di dati di marketing e dispone di un'interfaccia di chat in cui puoi porre domande ad hoc, creare dashboard, analizzare dati e altro ancora.

3. Governance dei dati

La governance dei dati è un altro principio fondamentale dei dati come prodotto. Implica l’impostazione di politiche e procedure per garantire che i dati siano gestiti correttamente e in sicurezza. Ciò include la definizione di chi ha accesso ai dati e cosa può fare con essi, la conformità alle normative e il rispetto degli standard sulla privacy.

Un esempio di strumento di governance dei dati di analisi di marketing è Improvado Workspaces. Le aree di lavoro consentono agli utenti di creare ambienti secondari separati all'interno di un unico ambiente principale generale. Questi ambienti secondari possono essere personalizzati per account o origini dati specifici e l'amministratore può gestire chi ha accesso a quali dati.

Ad esempio, potresti avere un ambiente di analisi Improvado per l'intero marchio, ma analisi separate per ciascuna linea di prodotti in aree di lavoro distinte.

Per monitorare l'aderenza agli standard di governance dei dati, valuta la possibilità di sfruttare una soluzione automatizzata come Cerebro. Cerebro è una piattaforma di governance dei dati basata sull'intelligenza artificiale che monitora la conformità alle linee guida sui dati operativi e aziendali e avvisa in caso di deviazioni dalle regole stabilite. Tutte le regole vengono impostate utilizzando input in linguaggio naturale, in un inglese semplice.

4. Coerenza dei dati

La coerenza dei dati significa che gli stessi dati sono disponibili e identici su tutte le piattaforme e gli strumenti. In questo modo si evitano discrepanze che possono portare a decisioni sbagliate. Ad esempio, se i reparti vendite e marketing utilizzano origini dati diverse con informazioni incoerenti, ciò può comportare strategie disallineate. La coerenza dei dati garantisce che tutti i team siano sulla stessa pagina.

5. Usabilità dei dati

Un altro principio fondamentale dei dati come prodotto è l’usabilità dei dati che garantisce che i dati siano ben organizzati e facili da analizzare.

I dati utilizzabili dovrebbero essere presentati in un formato che consenta agli analisti di marketing di estrarre rapidamente informazioni utili. Ad esempio, dashboard che visualizzano indicatori chiave di prestazione (KPI) in un formato facilmente comprensibile aiutano gli specialisti di marketing a monitorare le prestazioni delle campagne e a prendere decisioni basate sui dati in modo efficiente.

6. Gestione del ciclo di vita dei dati

Gestire il ciclo di vita dei dati significa supervisionare i dati dalla creazione alla cancellazione. Ciò include la raccolta, l'elaborazione, l'archiviazione e l'eventuale smaltimento dei dati.

Una gestione efficace del ciclo di vita garantisce che dati obsoleti o irrilevanti non intasino i sistemi, consentendo ai team di marketing di concentrarsi sulle informazioni più attuali e preziose. Ad esempio, condurre controlli regolari dei database di marketing per rimuovere i dati obsoleti delle campagne può migliorare le prestazioni del sistema e garantire che gli analisti lavorino con le informazioni più aggiornate. L’implementazione di sistemi di classificazione dei dati può aiutare a classificare i dati in base alla loro rilevanza e frequenza di utilizzo, rendendo più semplice identificare quali dati dovrebbero avere la priorità e quali possono essere archiviati o eliminati.

Un altro esempio è l'uso del controllo della versione per materiali di marketing e risorse di contenuto. Gestendo diverse versioni dei dati e mantenendo facilmente accessibili solo le versioni più aggiornate e pertinenti, i team di marketing possono evitare confusione e garantire coerenza nelle loro campagne.

7. Integrazione dei dati

L'integrazione di dati provenienti da varie fonti garantisce una visione completa del percorso del cliente. Ciò significa combinare dati provenienti da sistemi CRM, social media, analisi di siti Web e altro ancora per creare una visione unificata. Questa prospettiva olistica consente agli analisti di marketing di comprendere meglio il comportamento dei clienti e di adattare le strategie di conseguenza.

Seguendo questi principi fondamentali, i team di marketing possono sfruttare i dati come prodotto per migliorare le proprie strategie, ottimizzare le prestazioni delle campagne e ottenere migliori risultati aziendali.

Sfide e soluzioni nell'implementazione dei dati come prodotto (DaaP)

L’implementazione dei dati come prodotto può essere impegnativa a causa delle complessità tecniche e della necessità di adattamento organizzativo. Tuttavia, con strategie mirate, queste sfide possono essere gestite in modo efficace per massimizzare i vantaggi del DaaP.

Prontezza tecnica e organizzativa

L'adozione del Data-as-a-Product (DaaP) richiede una solida infrastruttura tecnica che supporti grandi set di dati e analisi complesse. Ciò spesso significa aggiornare i sistemi esistenti, il che può essere costoso e richiedere molto tempo. Inoltre, l’integrazione di strumenti di analisi avanzati e la garanzia della loro compatibilità con i sistemi attuali possono porre sfide significative. Per risolvere questo problema, le organizzazioni dovrebbero prendere in considerazione l’investimento in un’infrastruttura scalabile e basata sul cloud che possa crescere con le loro esigenze di dati.

Oltre agli aggiornamenti tecnici, è fondamentale promuovere una cultura basata sui dati. Programmi di formazione e workshop possono contribuire a facilitare la transizione, incoraggiando i dipendenti ad adottare processi decisionali basati sui dati. La leadership dovrebbe inoltre sostenere l’uso dei dati nella pianificazione strategica e nelle operazioni quotidiane per rafforzarne l’importanza e integrare il pensiero incentrato sui dati nella cultura aziendale.

Allineare la strategia dei dati agli obiettivi aziendali

Garantire che le strategie relative ai dati siano in linea con gli obiettivi aziendali generali può essere difficile. Il disallineamento può comportare uno spreco di risorse, poiché le iniziative relative ai dati che non contribuiscono direttamente agli obiettivi aziendali possono consumare tempo e budget preziosi senza fornire vantaggi tangibili.

Coinvolgere le principali parti interessate nel processo di pianificazione della strategia dei dati fin dall'inizio. Ciò include dirigenti, capi dipartimento e altri decisori che comprendono gli obiettivi principali e le priorità dell'azienda. Rivedere e adattare regolarmente le iniziative relative ai dati per garantire che supportino gli obiettivi aziendali.

Garantire la disponibilità dei dati in tempo reale

Molte decisioni aziendali richiedono la disponibilità dei dati in tempo reale, ma garantire che i dati siano continuamente aggiornati e accessibili può essere tecnicamente impegnativo. Un numero significativo di aziende fa ancora affidamento sull'ottimizzazione post-campagna perché non riesce ad aggregare e mappare i dati abbastanza rapidamente da apportare modifiche tempestive durante la campagna. Questo ritardo nell’elaborazione e nella disponibilità dei dati può portare alla perdita di opportunità, poiché le decisioni vengono prese sulla base di informazioni obsolete, con il potenziale risultato di prestazioni non ottimali delle campagne e di spreco di risorse.

Gli strumenti automatizzati di elaborazione dei dati adattati a casi d’uso specifici, come Improvado, possono migliorare significativamente la disponibilità dei dati in tempo reale. Improvado è una piattaforma di analisi di marketing con connettori dati nativi per oltre 500 piattaforme di marketing e vendita, insieme a modelli di dati predefiniti che mappano e trasformano i dati in modo efficiente. Ciò consente la presentazione di dati pronti per l'analisi in modo quasi in tempo reale. L'impostazione di dashboard e avvisi in tempo reale con questi strumenti può fornire visibilità immediata su parametri e problemi chiave, consentendo un processo decisionale più agile e informato.

Cosa significa DaaP per il futuro del tuo marchio

L’adozione di un approccio “dati come prodotto” rappresenta un cambiamento trasformativo nel modo in cui le organizzazioni gestiscono e sfruttano i propri dati. Trattando i dati con lo stesso rigore e importanza strategica di qualsiasi altro prodotto, le aziende possono creare una funzione di marketing più agile e reattiva, in grado di adattarsi alle informazioni in tempo reale e alle condizioni di mercato in rapida evoluzione.

L’adozione di un approccio basato sui dati come prodotto consente alle aziende di essere più proattive piuttosto che reattive. Grazie agli insight sui dati in tempo reale, le aziende possono anticipare le tendenze del mercato, identificare le opportunità emergenti e prendere rapidamente decisioni informate. Questa capacità lungimirante può dare alle organizzazioni un vantaggio competitivo, consentendo loro di rimanere all’avanguardia in un panorama di mercato dinamico e frenetico.

Domande frequenti