Quanti tipi di analisi dati esistono?
Prescrittiva, diagnostica, predittiva, descrittiva. No, non è uno scioglilingua.
Sono le 4 tipologie di analisi dati disponibili ad oggi:
- Descrittiva: risponde alla domanda "Che cosa è successo?"
- Diagnostica: risponde alla domanda: "Perché è successo?"
- Predittiva: risponde alla domanda: "Che cosa accadrà in futuro?"
- Prescrittiva: risponde alla domanda: "Che cosa dovremmo fare?"
In questo articolo approfondiremo ciascuna di queste tipologie di analisi dati e ci occuperemo di: come funzionano, a che cosa servono, alcuni esempi di applicazioni pratiche.
L'obiettivo? Promuovere lo sviluppo di una strategia aziendale e di un processo di decision-making guidati dall'analisi dati, il processo di trasformazione dei dati in informazioni utili.
Cominciamo...
Che cos'è l'analisi descrittiva?
L'analisi descrittiva è l'analisi dei dati attuali e passati.
Risponde alla domanda: "Che cosa è successo?".
Come funziona l'analisi descrittiva?
È la forma più semplice di analisi dati perché descrive i trend e le relazioni senza indagare in profondità.
Proprio per questo puoi utilizzare l'analisi descrittiva da sola o come punto di partenza per ulteriori analisi.
L'analisi descrittiva utilizza tecniche di analisi statistica per identificare pattern e anomalie, migliorare la pianificazione e fare confronti. In poche parole, ti dice che cosa ha funzionato e cosa no.
Può utilizzare dati numerici, informazioni di altro tipo come il genere o la posizione lavorativa oppure un mix delle due. Poi, una volta ottenuti i dati di cui hai bisogno, calcoli matematici aiutano a identificare pattern o relazioni significative tra i dati.
Applicazioni aziendali dell'analisi descrittiva
L'analisi descrittiva si usa per tenere sotto controllo la performance aziendale.
Più precisamente, la puoi usare per:
- Valutazione: i team di marketing analizzano i dati per vedere come una campagna ha performato tramite il monitoraggio di metriche come il numero di follower o di lead;
- Confronto: i team sales confrontano dati come il reddito e il numero di transizioni per vedere se ci sono differenze tra le diverse regioni di mercato;
- Rilevamento di anomalie: l'analisi descrittiva permette di individuare un picco anomalo nel traffico di un sito web durante le ore non di punta. Ulteriori analisi possono poi rivelare se c'è stato un tentativo di violazione della sicurezza, permettendo così all'azienda di rispondere tempestivamente.
- Identificazione dei punti di forza e di debolezza: l'analisi descrittiva permette di individuare i punti di forza e di debolezza di una campagna marketing, dando all'azienda la possibilità di ottimizzare le campagne successive.
Che cos'è l'analisi diagnostica?
L'analisi diagnostica è una forma di analisi dati avanzata. Analizza i dati per rispondere alla domanda: "Perché è successo questo?".
Come funziona l'analisi diagnostica?
L'analisi diagnostica aiuta a comprendere i "perché" ed è fondamentale se vuoi prendere decisioni che siano supportate dai dati.
Analizza i trend e le correlazioni tra variabili. L'obiettivo è individuare la causa primaria di quei trend e correlazioni.
È lo step logico successivo all'analisi descrittiva, che determina che cos'è successo.
Applicazioni aziendali dell'analisi diagnostica
Puoi utilizzare l'analisi diagnostica per analizzare i "perché" dei trend e dei risultati ottenuti e per affinare le tue strategie e attività aziendali.
Puoi utilizzarla per:
- Analisi della business performance: comprendi il motivo per cui i profitti della tua azienda stanno calando o crescendo;
- Analisi della performance del sito web: comprendi perché il tuo sito web ha subito, ad esempio, un aumento del traffico;
- Monitoraggio dell'infrastruttura IT: individua i problemi presenti all'interno dell'infrastruttura digitale della tua azienda;
- Analisi del turnover del personale: comprendi i fattori che contribuiscono all'abbandono dell'azienda da parte dei dipendenti;
Che cos'è l'analisi predittiva?
L'analisi predittiva analizza i dati storici per fare previsioni su esiti futuri. Risponde alla domanda "Che cosa potrebbe accadere in futuro?"
Come funziona l'analisi predittiva?
L'analisi predittiva unisce i dati storici con la modellazione statistica, tecniche di data mining e machine learning per predire esiti futuri.
Puoi utilizzarla per valutare i dati storici, per osservare trend e identificare pattern per rilevare rischi e opportunità.
Applicazioni aziendali dell'analisi predittiva
L'analisi predittiva ha molte applicazioni aziendali, tra cui:
- Riduzione del rischio: determina la probabilità di rischio associata alle decisioni aziendali;
- Intercettazione di frode: identifica pattern e anomalie nel comportamento dell'utente per individuare e prevenire attività fraudolente;
- Forecasting di vendite: anticipa i trend di vendita in base ai dati storici, le fluttuazioni del mercato e il comportamento del consumatore;
- Miglioramento operativo: prevedi l'inventario, gestire le risorse e agisci in generale in modo più efficiente.
Che cos'è l'analisi prescrittiva?
L'analisi prescrittiva è un elemento chiave per prendere decisioni basate sui dati perché ti permette di capire come procedere. Risponde alla domanda: "Che cosa dovremmo fare?".
Come funziona l'analisi prescrittiva?
L'analisi prescrittiva si basa sui tre tipi di analisi che abbiamo appena visto.
Ha un elemento in comune con l'analisi predittiva: entrambe utilizzano la statistica e i modelli per predire le performance future.
Ma l'analisi prescrittiva va oltre: grazie a un mix di machine learning, algoritmi e regole aziendali,può formulare raccomandazioni. Esatto, in pratica ti suggerisce la cosa migliore da fare!
Applicazioni aziendali dell'analisi prescrittiva
L'analisi prescrittiva è un'ottima alleata per migliorare le attuali strategie di business o per implementarne di nuove che ti aiutino a raggiungere i tuoi obiettivi aziendali.
Nello specifico, l'analisi prescrittiva può essere utilizzata per:
- Pricing dinamico: ottimizza le tue strategie di pricing in base alla domanda, ai competitor e al comportamento dei consumatori;
- Allocazione di risorse: ottimizza l'allocazione di forza lavoro, di attrezzatura e di inventario per massimizzare i redditi e minimizzare i costi;
- Ottimizzazione del marketing mix: identifica i canali di marketing più efficaci, il messaging e l'allocazione del budget;
- Segmentazione dei consumatori: segmenta i tuoi consumatori in base all'atteggiamento, alle preferenze e alla redditività per creare campagne targettizzate e esperienza personalizzate.
Conclusioni
In un mondo in cui i dati regnano sovrani, essere consapevoli e poter sfruttare tutte e quattro le tipologie di analisi dati è fondamentale per migliorare il processo decisionale data-driven.
Investire nelle giuste risorse e strumenti di analisi dati è cruciale per avere un impatto positivo sull'azienda, per promuovere una vera alfabetizzazione dei dati e, soprattutto, una maggior sicurezza nel loro utilizzo.