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"Padroneggiare i dati e l'intelligenza artificiale aiuta a raggiungere più in fretta gli obiettivi aziendali, come lo sviluppo di nuovi prodotti e la soddisfazione dei clienti, che a loro volta portano a una maggiore redditività".
È quanto sottolinea un recente studio della Harvard Business Review, che evidenzia come:
Le aziende che prendono decisioni guidate dai dati siano più redditizie.
Il passo successivo è capire come utilizzare la data analytics per migliorare il processo decisionale e favorire la crescita.
In questo articolo parleremo di:
- Che cos'è la data analytics per l'azienda;
- Differenza tra data analytics e analisi dei dati;
- 4 modi per portare valore in azienda con la data analytics;
- Come diventare davvero data-driven e prepararsi al futuro.
Una definizione di Business Data Analytics
La data analytics in azienda è il processo di risoluzione dei problemi attraverso l'analisi dei dati, i modelli statistici e l'analisi predittiva.
L'obiettivo? Un processo decisionale guidato dai dati (da non confondere con il processo decisionale supportato dai dati).
Ciò significa che le aziende che usano la data analytics trattano i loro dati come un patrimonio aziendale e si impegnano per trasformarli in informazioni utili.
Il successo della data analytics dipende da:
- Qualità del dato;
- Risorse all'interno dell'azienda;
- Cultura e democratizzazione del dato: è ciò che consente a tutte le persone dell'azienda di utilizzare i dati per prendere decisioni aziendali.
Differenza tra data analytics e analisi dei dati
I concetti di data analytics e di analisi dei dati sono simili, ma non sono la stessa cosa.
- L'analisi dei dati consiste nell'analizzare i dati raccolti per comprenderne i modelli;
- La data analytics utilizza tecniche analitiche per trovare informazioni utili, fare previsioni e guidare il processo decisionale basato sui dati.
In parole povere, l'analisi dei dati consiste nel comprendere i dati, mentre la data analytics consiste nel convertire i dati in informazioni utilizzabili per prendere decisioni.
4 modi per creare valore con la data analytics
Dal miglioramento dell'esperienza dei clienti allo snellimento delle operazioni aziendali, passando per decisioni aziendali più tempestive ed efficaci, i vantaggi della data analytics sono molti.
Qui ne trovi 4 per rivoluzionare la tua attività.
1) Migliora l'esperienza del cliente
La data analytics rende i clienti più felici.
Aiuta le aziende a capire cosa piace e cosa non piace alle persone, come si comportano e perché. In questo modo, le aziende possono adattare i loro prodotti e servizi alle loro esigenze.
Ad esempio, un negozio online suggerisce gli articoli che si desidera acquistare in base a ciò che è piaciuto in precedenza, rendendo l'esperienza di acquisto più piacevole.
2) Ottimizza le operazioni aziendali
I dati possono aiutare le aziende a funzionare meglio.
Permettono di individuare dove le cose potrebbero funzionare meglio e aiuta i manager a decidere cosa fare. È come avere un GPS per un'azienda.
Ad esempio, un'azienda di consegne esamina i dati per individuare percorsi più rapidi per i suoi autisti, risparmiando tempo e denaro; un avviso automatico avvisa quando un ID cliente sta per scadere o quando raggiungi una soglia.
3) Misura gli sforzi di marketing
Considerate la data analytics come una pagella per il vostro marketing.
Mostra cosa funziona, cosa non funziona e cosa deve essere migliorato. In questo modo, le aziende possono destinare il budget ai canali di marketing che funzionano meglio e ottenere un ROI maggiore (Return On Investment).
Ad esempio, un ristorante può verificare quali annunci hanno spinto il maggior numero di persone a entrare e mangiare, aiutandolo a pianificare annunci migliori per il futuro, oppure può esaminare i dati e vedere quali campagne hanno portato a un maggior numero di prenotazioni.
4) Aiuta le risorse umane a costruire un team più forte
I dati aiutano le organizzazioni a prendere decisioni sulle assunzioni e sulla formazione.
Fanno sì che i dipendenti siano felici e in crescita. È come avere un coach personale per il lavoro.
Ad esempio, un'azienda esamina i dati per vedere le prestazioni dei dipendenti e contribuire a prendere decisioni su chi ha bisogno di supporto, di incentivi o di formazione.
Come iniziare a essere davvero data-driven?
Raccolta dei dati, preparazione dei dati, visualizzazione dei dati, analisi dei dati, implementazione.
La data analytics a volte può sembrare una maratona in cui i risultati arrivano alla fine di un processo lungo e faticoso.
Da dove iniziare quindi?
- Pulire e preparare l'infrastruttura dei dati : questa è una priorità per il team IT, ed è la prima fase fondamentale per proseguire con le successive;
- Rendere i dati accessibili e abilitare l'analisi self-service , per assicurarti che i dipendenti abbiano gli strumenti per ottenere le informazioni di cui hanno bisogno;
- Fornire obiettivi specifici e KPI per aiutare i team a misurare il loro lavoro: obiettivi ben definiti e misurabili danno forza ai team;
- Sostenere e incoraggiare la cultura dei dati: consentire a tutte le persone in azienda di vedere il valore di una cultura orientata ai dati, in modo che siano più propense a utilizzare l'IA nel loro lavoro;
- Avvicinarsi alle tecnologie di IA consapevoli dei loro vantaggi e del loro impatto sull'azienda.
Il futuro della data analytics
È chiaro a questo punto che la data analytics è una miniera d'oro e può portare benefici all'azienda in più di un modo, in diversi reparti.
È inoltre chiaro che, quando si tratta di estrarre del valore dall'analisi dei dati, le organizzazioni hanno ancora tanto lavoro da fare.
È arrivato il momento di preparare i tuoi dati, di costruire una solida cultura del dato e di avvicinarsi alle tecnologie di intelligenza artificiale per colmare questo divario, consentendo a tutti in azienda di parlare con i propri dati.
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