La data analysis è fondamentale per il successo del tuo business: ti dice se ciò che hai fatto finora è stato efficace e cosa puoi fare in futuro per raggiungere i tuoi obiettivi.
“È un errore capitale teorizzare prima di avere dati certi. Si finisce per distorcere i fatti per adattarli alle teorie, anziché adattare le teorie ai fatti.”
No, non è una citazione tratta da un libro di marketing: lo dice Sherlock Holmes in uno dei racconti in cui è protagonista.
Non so quanto tu sia conoscitore o appassionato di questo genere, fatto sta che il buon detective inglese ha proprio ragione.
Non credi anche tu?
Immagino ti sia ancora capitato di impegnarti in qualcosa di nuovo sperando in un determinato risultato. Ma ti sei mai interrogato su quali fossero le condizioni per raggiungerlo concretamente?
La data analysis ti permette di fare proprio questo: raccogliere informazioni utili da usare per prendere decisioni consapevoli – e quindi migliori – per essere più sicuro che le tue azioni porteranno al successo.
Non solo: in un’era digitale così ricca di dati, capire come analizzare ed estrarre il vero significato di tali informazioni ti aiuta a ottimizzare le prestazioni.
Spesso se ne occupano gli esperti del settore (ingegneri dei dati, analisti, scienziati e sviluppatori), ma è importante che anche tu, così come il tuo team, sappiate come sfruttare questa grande risorsa a vostra disposizione.
Vediamo quindi perché è importante occuparsi di Data Analysis e cosa significa esattamente.
Cos’è la Data Analysis
La Data Analysis è il processo di raccolta e interpretazione dei dati relativi alla tua attività per trarne conclusioni utili.
Lo scopo è di trovare informazioni significative che possano guidare decisioni strategiche e operative più intelligenti ed efficaci.
L’intero processo non include solo l’analisi di vari indicatori in senso stretto, ma anche l’organizzazione, l’archiviazione, gli strumenti e le tecniche utilizzati per approfondire e comunicare i risultati.
Si tratta, del resto, di una vera e propria trasformazione di valori grezzi in statistiche e spiegazioni pratiche.
Essi possono provenire da qualsiasi reparto (vendite, marketing, produzione, ecc.) e possono essere generati da processi, come transazioni con partner, potenziali lead e clienti.
Perché la data analysis è importante
Prima di parlare di metodi e tipologie, occorre capire i benefici che la data analysis può portare al tuo business.
Come abbiamo già detto, serve in primis a prendere decisioni migliori, basate sui fatti e non sulla semplice intuizione: è una guida per indicarti la strada ed essere sicuro che sia quella giusta.
In sostanza, i dati ti dicono dove concentrare i tuoi sforzi, rivalutando le tue priorità – un modo anche per ridurre i costi e aumentare i profitti.
Per quanto riguarda i clienti, l’analisi dei dati ti offre una visione a 360° di tutti gli aspetti che li riguardano. Puoi capire quali canali utilizzano per comunicare con te, i loro dati demografici, interessi, abitudini, comportamenti di acquisto e altro ancora.
A lungo termine, prevedere le loro azioni porterà al successo le tue strategie di marketing, ti consentirà di identificare nuovi potenziali acquirenti ed evitare di sprecare risorse.
Una comprensione più profonda delle esigenze del tuo pubblico ti permette di creare migliori relazioni commerciali.
I dati ti aiutano a migliorare aspetti specifici dei tuoi prodotti o servizi, analizzando le tendenze e aumentando la soddisfazione del cliente.
Puoi valutare l’immagine del tuo marchio e la tua strategia di brand positioning, le impression delle tue storie su Instagram, l’efficacia delle tue campagne su Facebook.
Puoi rilevare i punti deboli e di forza della concorrenza, scoprendo un nuovo vantaggio competitivo, oltre che aumentare la consapevolezza dei rischi per attuare misure preventive.
In sostanza, la data analysis ti aiuta a ottimizzare le prestazioni e, se pensiamo ad esempio al web marketing e ai sui strumenti, è sicuramente una risorsa particolarmente preziosa.
Internet, come ben sai, è uno spazio affollato e l’efficacia delle proprie azioni è la prima regola del successo.
Tipologie di Data Analysis
Ok, quindi in sostanza in cosa consiste l’analisi dei dati?
Tra le varie tecniche che puoi usare, ci sono quattro tipologie di base:
- Analisi descrittiva: è il punto di partenza, risponde alla domanda “Cosa è successo?”; descrive ciò che è accaduto in passato, presentando modelli e statistiche.
È spesso usata per monitorare gli indicatori di prestazione chiave (KPI), le entrate, i lead di vendita e altro ancora.
Ti chiarisce le idee sul contesto attuale, ma non ti dice perché e come certi numeri si sono sviluppati, né ti permette di prevedere risultati futuri. - Analisi diagnostica: risponde alla domanda “Perché è successo?”; fornisce risposte a domande specifiche, così da sapere come affrontare un determinato problema.
È utile ad esempio per capire il comportamento dei clienti o per sapere quali campagne di marketing sono più efficaci.
Se scopri che i tuoi lead sono aumentati, questa analisi ti dirà che cosa ha contribuito maggiormente: è un modo per collegare causa ed effetto. - Analisi predittiva: i due tipi di analisi precedenti traggono conclusioni sul passato; il metodo predittivo utilizza i dati per formulare proiezioni sul futuro, rispondendo alla domanda “Cosa succederà?”.
Ad esempio, per prevedere le entrate del prossimo anno, saranno analizzati i dati degli anni precedenti.
Dopo aver capito perché una tendenza o un evento si sono verificati, potrai prevedere le azioni dei tuoi clienti e sviluppare iniziative più efficaci e competitive. - Analisi prescrittiva: combina le informazioni trovate finora e mostra un piano d’azione per affrontare il problema o prendere una decisione.
È la forma di analisi più avanzata, che considera più scenari, prevede il risultato di ciascuno e suggerisce la migliore linea di condotta.
Risponde alla domanda: “Cosa conviene fare?”: è il momento in cui si prendono effettivamente delle decisioni sulla base dei dati raccolti.
Le fasi del processo di data analysis
Bene, ora che hai capito che coos’è la data analysis e di che tipo può essere, vediamo come procedere in pratica. Ecco qui i diversi passaggi da seguire.
#1 Data analysis skills.
Devi sapere che tipo di dati dovrai raccogliere e valutare; fatti delle domande che abbiano risposte precise e decidi cosa misurare e come.
#2 Data analysis process.
Organizzali in modo intelligente, usando varie fonti e strumenti (ti consiglio di avere un sistema di archiviazione efficace, che non ti faccia perdere troppo tempo).
#3 Elimina dati inutili.
Rimuovi tutte le statistiche o le metriche che non si allineano con i tuoi obiettivi e strategie; controlla che non ci siano valori doppi, strani o semplicemente irrilevanti; trova e correggi gli errori, per evitare di arrivare a conclusioni scorrette o inappropriate.
#4 Analizza i dati raccolti.
Scegli il tipo di analisi, trova le relazioni, identifica le tendenze, ordina e filtra i tuoi dati in base alle variabili; puoi usare strumenti e software dedicati.
#5 Visualizza i dati.
Elabora grafici e tabelle, così che sia più facile capire ed elaborare; i dashboard sono un ottimo modo per concretizzare le informazioni e semplificare l’individuazione di tendenze e modelli (come dico anche in questo articolo, la visualizzazione grafica è più comprensibile e immediata per il cervello).
#6 Data analysis help.
Interpreta i risultati della tua data analsysis per capire come rispondono alla tua domanda iniziale e decidi come agire di conseguenza.
Conclusioni
Allora, che ne pensi?
Lo so, potrebbe sembrarti tutto un po’ articolato, ma c’è una cosa che in sostanza devi tenere a mente: conoscere numeri e valori del tuo business è fondamentale per evitare di sprecare tempo, soldi ed energia in qualcosa per cui non ne vale davvero la pena.
Ci sono tantissimi indicatori dell’andamento della tua attività e hai infiniti modi per raccogliere informazioni utili alle tue strategie di marketing: che i dati siano quantitativi o qualitativi, derivino da sondaggi o recensioni sui social, l’importante è che tu sappia sfruttarli nel modo giusto per crescere.
Senza dubbio, la Data Analysis e il tracciamento dei dati nel mondo digitale è ancora più fondamentale, per capire cosa è andato bene e cosa no, quali devono essere gli step successivi, ma soprattutto dove è finito ogni singolo centesimo che hai investito.
Sei d’accordo?
Bene, molto presto te ne parlerò più nel dettaglio, mostrandoti a quali indicatori dovresti prestare particolarmente attenzione nell’analisi del tuo business digitale.
Nel frattempo, inizia a farti le domande giuste e a capire dove puoi trovare le risposte.
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