"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". ‍

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È quanto sottolinea un recente studio della Harvard Business Review, che evidenzia come le aziende che prendono decisioni guidate dai dati sono 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.

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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.

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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 pattern e tendenze;
• 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.‍‍

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‍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.

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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.‍

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2) Ottimizza le operazioni aziendali

‍I dati possono aiutare le aziende a individuare i punti in cui le cose potrebbero funzionare meglio e aiuta i manager a decidere cosa fare. È come avere un GPS per l'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.‍

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3) Misura gli sforzi di marketing

‍Considera 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.‍

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4) Aiuta le risorse umane a costruire un team più forte

‍I dati aiutano le organizzazioni a prendere decisioni sulle assunzioni e sulla formazione e a garantire 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 sostegno, chi di incentivi o di formazione. ‍

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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'AI nel loro lavoro;
• Avvicinarsi alle tecnologie di AI consapevoli dei loro vantaggi e del loro impatto sull'azienda.

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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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