Avete una strategia basata sui dati? In caso contrario, vi state perdendo uno degli aspetti più importanti del successo nel mondo degli affari di oggi. Prendere decisioni nel mondo degli affari senza dati è come guidare un’auto con gli occhi chiusi. Potreste arrivare a destinazione, ma le probabilità di finire in un fosso sono molto più alte. Ecco perché il processo decisionale guidato dai dati è oggi così importante per le aziende. Usando i dati per informare le nostre decisioni, possiamo ridurre l’incertezza e migliorare le nostre probabilità di successo.

Questo non significa che i dati siano sempre perfetti o che non si debba mai usare l’intuito. I dati devono essere utilizzati insieme all’intuito e ad altre forme di conoscenza, come l’esperienza e la competenza. Ma quando si tratta di prendere decisioni importanti, i dati devono essere in primo piano nella nostra mente.

Per essere all’avanguardia, è essenziale prendere decisioni basate sui dati piuttosto che sull’intuito o sulle congetture. In questa guida vi insegneremo come costruire una strategia basata sui dati per la vostra azienda. Ci occuperemo di tutto, dalla raccolta e analisi dei dati all’utilizzo degli stessi per prendere decisioni informate. Iniziamo!

Che cos’è un processo decisionale guidato dai dati?

Il processo decisionale guidato dai dati (Data-Driven Decision-Making) è il processo di prendere decisioni basate sui fatti piuttosto che sull’intuizione o sulle congetture. Per prendere decisioni informate, è necessario avere accesso a dati accurati e tempestivi. Questi dati possono provenire da diverse fonti, come sondaggi, focus group, interviste, registri dei clienti, registri finanziari e analisi web. Una volta che abbiamo questi dati, dobbiamo analizzarli e trarne le conclusioni. Solo allora potremo prendere decisioni informate sulle azioni da intraprendere.

Quali sono i vantaggi del processo decisionale guidato dai dati?

L’approccio decisionale basato sui dati può offrire diversi vantaggi. Indipendentemente dal fatto che si gestisca l’intera organizzazione come un’azienda data-driven, che ci si limiti a basare le decisioni di gestione o che si utilizzino i dati per integrare l’attuale processo decisionale, ci si può aspettare alcuni vantaggi. Questi vantaggi potrebbero non essere ugualmente rilevanti o pronunciati per tutte le organizzazioni, ma in generale possiamo dire che il processo decisionale guidato dai dati

• Riduce l’incertezza: basando le decisioni sui dati piuttosto che sull’intuizione, possiamo ridurre la quantità di incertezza nel nostro processo decisionale. Questo perché i dati ci forniscono un quadro più completo della situazione, che ci permette di comprendere meglio i rischi e i potenziali esiti.
• Maggiore accuratezza: Le decisioni basate sui dati sono spesso più accurate di quelle basate sull’intuizione o sulle congetture. Questo perché i dati ci forniscono una visione oggettiva della situazione, che può aiutare a eliminare i pregiudizi personali dal processo decisionale.
• Aumenta l’efficienza: Il processo decisionale basato sui dati può aiutarci a fare un uso migliore del nostro tempo e delle nostre risorse. I dati, infatti, ci permettono di identificare le aree di potenziale miglioramento e di concentrare i nostri sforzi su di esse.
• Favorisce la crescita: Prendendo decisioni informate, possiamo aiutare le nostre aziende a crescere e prosperare. Il processo decisionale guidato dai dati può aiutarci a identificare nuove opportunità e a sfruttarle al meglio.
• Miglioramento del processo decisionale: il processo decisionale guidato dai dati ci permette di prendere decisioni migliori, fornendoci informazioni che altrimenti non avremmo. Ci permette inoltre di confrontare diverse opzioni e di scegliere la migliore. Un altro aspetto importante è quello di fornire ai manager una base migliore per prendere decisioni: questo accelera il processo decisionale e limita la loro esposizione al fallimento.
• Migliore utilizzo delle risorse: Quando si prendono decisioni basate sui dati, è più probabile evitare lo spreco di risorse. È infatti più probabile che si investa in aree che daranno risultati, piuttosto che perseguire ciecamente qualcosa che potrebbe non essere efficace.
• Miglioramento del servizio clienti: Utilizzando i dati per comprendere le esigenze e i desideri dei clienti, possiamo offrire loro un’esperienza migliore. Questo può portare a una maggiore ripetizione dell’attività e al marketing del passaparola.
• Miglioramento della pianificazione strategica: Il processo decisionale guidato dai dati ci aiuta a sviluppare strategie migliori fornendo approfondimenti sul comportamento dei clienti, sulle azioni dei concorrenti e sulle tendenze del mercato; anche per questo motivo abbiamo scritto questo articolo per aiutarvi a comprendere l’impatto della pianificazione strategica guidata dai dati per la vostra organizzazione.

Che cos’è una strategia guidata dai dati?

Come abbiamo imparato dal processo decisionale guidato dai dati, una strategia guidata dai dati si basa su dati concreti e analisi piuttosto che su intuizioni o congetture. Affidandosi ai dati, le aziende possono prendere decisioni migliori su dove allocare le risorse, come prezzare prodotti e servizi e quali campagne di marketing perseguire. I dati possono anche aiutare le aziende ad anticipare i cambiamenti del mercato e ad adeguare le proprie strategie di conseguenza.

L’utilizzo dei dati per il processo decisionale strategico presenta diversi vantaggi. In primo luogo, aiuta le aziende a concentrarsi su ciò che è importante e a ignorare le distrazioni. I dati consentono alle aziende di tagliare il rumore e di concentrarsi sulle cose che contano di più per i loro profitti. In secondo luogo, le strategie basate sui dati hanno spesso più successo di quelle basate sull’intuizione o sulle congetture. In terzo luogo, le strategie basate sui dati sono più sostenibili nel lungo periodo. È meno probabile che vengano stravolte dai cambiamenti del mercato o dalle tendenze della moda.

In generale, l’utilizzo dei dati per il processo decisionale strategico può aiutare le aziende a raggiungere i propri obiettivi in modo più efficiente ed efficace.

Ostacoli alla trasformazione in una strategia e in un business guidati dai dati

Nonostante i numerosi vantaggi del processo decisionale guidato dai dati, molte aziende trovano ancora difficile effettuare la transizione. Diversi ostacoli comuni impediscono alle aziende di diventare più orientate ai dati. Tra questi, la mancanza di accesso ai dati, la mancanza di competenze e di esperienza nell’analisi dei dati e la riluttanza a cambiare le pratiche aziendali di lunga data.

Uno dei maggiori ostacoli al processo decisionale basato sui dati è la mancanza di accesso ai dati a vari livelli dell’organizzazione. In molti casi, i dati di cui le aziende hanno bisogno sono rinchiusi in silos all’interno dell’organizzazione o nascosti in grandi data lake dove tutti raccolgono dati ma non sanno cosa farne. Abbattere questi silos e ottenere l’accesso ai dati può essere una sfida. Anche quando le aziende hanno accesso ai dati, spesso non hanno gli strumenti o le competenze giuste per utilizzarli.

Il processo decisionale basato sui dati richiede anche una mentalità diversa rispetto al processo decisionale aziendale tradizionale. I dati possono mettere in discussione le ipotesi e le convinzioni di lunga data su come l’azienda dovrebbe operare. Per esempio, i dati possono mostrare che una nuova campagna di marketing non è efficace come quella precedente, o che una modifica dei prezzi sarebbe più redditizia. Questo tipo di intuizioni può essere difficile da accettare per le aziende, soprattutto se hanno avuto successo con il loro approccio attuale.

Il passaggio a un’attività basata sui dati può essere una sfida, ma ne vale la pena. Le aziende in grado di utilizzare i dati scopriranno di essere in grado di prendere decisioni migliori, di raggiungere i propri obiettivi e di adattarsi ai cambiamenti del mercato.

Perché una mentalità guidata dai dati è importante per le aziende?

Una strategia funziona solo se la visione, la missione e soprattutto la mentalità aziendale sono allineate. Una mentalità guidata dai dati è importante perché consente alle aziende di essere proattive anziché reattive. Troppo spesso le aziende prendono decisioni basate su ipotesi e pregiudizi personali piuttosto che su dati reali. Questo può portare a un processo decisionale non ottimale e a uno spreco di risorse.

Una mentalità orientata ai dati inizia con il garantire che tutti comprendano il valore dei dati e l’impatto che possono avere sull’organizzazione. Una volta stabilito ciò, il passo successivo è iniziare a raccogliere i dati. Questi dati possono provenire da diverse fonti, come sondaggi, feedback dei clienti, analisi dei siti web, ascolto dei social media e altro ancora. Se l’organizzazione nel suo complesso comprende queste fonti, incoraggia la raccolta dei dati.

Una volta raccolti, i dati devono essere analizzati per identificare modelli e tendenze. Questi dati possono essere utilizzati per prendere decisioni strategiche. È molto importante comprendere le diverse esigenze di dati nei vari reparti e ai vari livelli gerarchici. Non tutti i dati sono uguali e non tutti i dati sono necessari per ogni decisione.

L’ultimo passo per stabilire una mentalità orientata ai dati è garantire che tutti siano ritenuti responsabili delle decisioni prese. Ciò significa creare KPI e metriche per monitorare i progressi e i successi. Significa anche essere aperti a rivedere le decisioni se non funzionano come previsto ed essere disposti a correggere la rotta.

In sintesi: Una mentalità orientata ai dati è importante per le aziende perché consente loro di essere proattive anziché reattive. Troppo spesso le aziende prendono decisioni basate su ipotesi e pregiudizi personali invece che su dati reali. Questo può portare a un processo decisionale non ottimale, all’esitazione nel prendere decisioni e anche a decisioni basate solo su esperienze passate e opinioni personali.

Come sviluppare una strategia guidata dai dati?

Una strategia data-driven si basa su dati accurati e tempestivi per prendere decisioni. Basando la vostra strategia su dati concreti, potete evitare errori costosi e ottimizzare i vostri sforzi per ottenere il massimo impatto. Per sviluppare una strategia data-driven, dovrete raccogliere dati accurati, organizzarli in modo efficace e utilizzarli per prendere decisioni. Le seguenti fasi vi aiuteranno a sviluppare una strategia basata sui dati:

1. Fondamenti per le strategie basate sui dati

Lo sviluppo di una strategia basata sui dati richiede le giuste basi. Prima di iniziare a raccogliere i dati, è necessario preparare il terreno stabilendo la cultura, l’infrastruttura e le fonti giuste.

Creare una cultura orientata ai dati

La cultura del processo decisionale basato sui dati inizia con un’adesione dall’alto verso il basso. La direzione deve essere d’accordo con l’uso dei dati per prendere decisioni e tutti i dipendenti devono essere incoraggiati a usare i dati ogni volta che è possibile. Il management deve anche essere disposto a cambiare rotta quando i dati indicano che è necessaria una strategia diversa.

Collegare i dati all’agenda aziendale

Per avere successo con la strategia data-driven è necessario creare un forte legame con l’agenda aziendale. Questo aspetto è stato menzionato anche nella cultura data-driven, ma noi sottolineiamo la necessità di creare questi collegamenti con i dati in ogni aspetto della vostra attività.

Ciò significa che quando si fissano gli obiettivi aziendali, si stabiliscono anche i punti di dati da monitorare per valutare se tali obiettivi vengono raggiunti o meno.

Ad esempio, se il vostro obiettivo è aumentare le vendite del 20%, dovrete tenere traccia di metriche come i lead generati, il tasso di conversione e la dimensione media delle transazioni.

Implementare la tecnologia e l’infrastruttura necessarie

Per supportare il processo decisionale basato sui dati, è necessaria un’infrastruttura IT efficace per raccogliere, archiviare e organizzare i dati. Inoltre, è necessario disporre di strumenti e tecnologie per l’analisi dei dati. Gli strumenti di analisi dei dati più comuni sono i pacchetti software statistici (R, MATLAB, ecc.), gli strumenti di visualizzazione dei dati e le piattaforme di business intelligence.

Dati – dall’interno e dall’esterno

Le fonti dei dati sono un’altra considerazione importante. È necessario identificare i dati più rilevanti per l’azienda e assicurarsi di avere accesso a tali dati. I dati possono provenire da sistemi interni, come i dati finanziari e di vendita, o da fonti esterne, come i rapporti di ricerca di mercato. Anche le fonti di dati accurati e tempestivi sono essenziali per sviluppare una strategia data-driven. Le fonti giuste vi forniranno gli approfondimenti necessari per prendere decisioni informate sulla vostra attività. Le fonti di dati possono includere database interni, documenti pubblici, social media, sondaggi e feedback dei clienti.

Abbattere i silos informativi

I silos informativi sono un grosso problema nelle organizzazioni. Quando i diversi team o reparti non condividono le informazioni, possono verificarsi problemi di ogni tipo. I dati importanti possono non essere accessibili alle persone che ne hanno bisogno, il che può portare a decisioni sbagliate. E quando i diversi team lavorano ai loro progetti senza condividere le informazioni, possono finire per duplicare gli sforzi e creare inutili complessità.

Il modo migliore per abbattere i silos informativi è incoraggiare la condivisione delle informazioni all’interno dell’organizzazione. Ciò significa assicurarsi che tutti abbiano accesso agli stessi dati e che tutti comunichino tra loro. Ci sono alcuni modi per farlo: istituendo protocolli di comunicazione, stabilendo chiare linee di autorità e fornendo formazione e istruzione su come utilizzare i dati in modo efficace.

Suggerimento: Fonti di dati e idee creative

Si può anche essere creativi nel reperire i dati. Ecco quattro suggerimenti:

1. Guardare oltre le fonti ovvie come ERP, CRM, ecc.
2. Utilizzate metodi non convenzionali per raccogliere dati, ad esempio concorsi, hackathon, ecc.
3. Combinare diversi tipi di fonti di dati – Avete pensato di combinare i dati meteo con le vendite?
4. Siate aperti a nuove idee e approcci – Incoraggiate i vostri dipendenti a proporre idee creative.

2. Prevedere e ottimizzare i risultati aziendali – Costruire modelli

Come abbiamo già detto, le aziende possono ottimizzare il loro processo decisionale attraverso l’uso di data analytics, analisi predittiva e previsioni. L’analisi predittiva consente alle aziende di utilizzare i dati passati per fare previsioni sugli eventi futuri. Queste informazioni possono aiutare le aziende a ottimizzare i loro prodotti, servizi e strategie di marketing. Ad esempio, Amazon utilizza l’analisi predittiva per consigliare articoli ai clienti in base alla loro storia di acquisti e al loro comportamento. Ciò contribuisce ad aumentare la probabilità di scoprire ulteriori prodotti, a migliorare l’esperienza di acquisto dei clienti e, soprattutto, a incrementare le entrate.

Un altro esempio: Le aziende potrebbero combinare i dati di inventario in tempo reale con i dati POS e le previsioni meteorologiche per controllare meglio le promozioni, fare upselling sui clienti esistenti o addirittura offrire nuovi prodotti che potrebbero adattarsi meglio alle esigenze dei clienti.

L’importanza di costruire modelli e dati affidabili non può essere sottovalutata. Questi modelli servono come base per prendere decisioni informate e basate sui dati. Consentono alle aziende di comprendere meglio i clienti e i mercati e di prevedere i risultati futuri. Per garantire l’affidabilità di questi modelli, è necessario che siano accurati e aggiornati. Devono inoltre basarsi su solide pratiche di analisi dei dati.

Le aziende possono costruire i propri modelli o utilizzare modelli precostituiti di terze parti. La scelta del modello dipende dalle esigenze dell’azienda e dal tipo di dati disponibili. È importante testare diversi modelli per trovare quello più accurato. Una volta scelto il modello, questo deve essere utilizzato per prendere decisioni che migliorino i risultati aziendali.

ATTENZIONE: I rischi legati alla modellazione e alla complessità dei dati sono molteplici. Uno dei rischi principali è che i modelli troppo complessi possono essere difficili da capire e da usare, il che può portare a decisioni errate. Inoltre, i modelli complessi possono essere più inclini all’errore e possono andare oltre la capacità dell’organizzazione di operare e mantenere efficacemente. Infine, la modellazione dei dati può essere un processo costoso e dispendioso in termini di tempo, e le organizzazioni dovrebbero soppesare attentamente i benefici rispetto ai rischi.

3. Trasformare l’azienda e le sue capacità

Sappiamo che abbiamo già detto che l’azienda deve essere trasformata per abbracciare i dati e costruire capacità tecnologiche prima di avviare una strategia data-driven. Ma vale la pena ribadirlo.

La trasformazione dell’azienda inizia con la leadership e la definizione della giusta strategia. La strategia data-driven deve essere parte integrante della strategia aziendale e non solo un’iniziativa isolata. Deve essere costruita su una base di fiducia, trasparenza e collaborazione. E deve essere supportata dalla giusta struttura organizzativa, dai processi e dalla cultura. Questa sezione, quindi, si concentra maggiormente sullo sviluppo continuo dell’organizzazione, sulle capacità dei dati e sulle continue iterazioni basate su ipotesi, test, misurazioni e apprendimento.

4. Sviluppare analisi rilevanti per il business

Prima di poter utilizzare gli analytics, le aziende devono assicurarsi che questi siano rilevanti per loro e per le loro attività. Ciò significa comprendere la cultura e le norme decisionali dell’azienda, nonché ciò di cui i manager in prima linea hanno bisogno per prendere decisioni efficaci. Solo così gli analytics potranno essere realmente integrati nelle attività quotidiane dell’azienda.

5. Incorporare l’analisi in strumenti semplici – Per TUTTI

Una delle migliori misure di successo per qualsiasi strategia data-driven è l’implementazione di analisi e dati rilevanti in strumenti a cui tutti possono accedere o utilizzare quotidianamente. In questo modo, i responsabili delle decisioni possono ottenere informazioni in tempo reale sull’andamento dell’azienda e prendere rapidamente decisioni più informate. Inoltre, in questo modo è più facile per i dipendenti capire cosa sta succedendo all’interno dell’azienda e identificare le aree in cui possono contribuire e avere un impatto.

6. Sviluppare le capacità di utilizzo dei big data

Una volta ottenuti i dati, è importante metterli a frutto. Uno dei modi migliori per farlo è utilizzare i big data. I big data si riferiscono alle grandi quantità di dati oggi disponibili, che le aziende possono utilizzare a proprio vantaggio analizzandoli per individuare modelli e tendenze. Questo può aiutarle a prendere decisioni migliori sui loro prodotti, servizi e strategie di marketing.

Ma per sfruttare le possibilità offerte dai big data e dai data lake, è importante innanzitutto sviluppare le capacità necessarie. Ciò significa avere in organico le persone giuste che sanno come raccogliere, pulire e analizzare i dati. Significa anche disporre degli strumenti e dei sistemi giusti per gestire tutti questi dati. Ecco perché questa è la fase successiva della vostra strategia data-driven, che può basarsi su tutto ciò che abbiamo scritto in precedenza.

Conclusione sulle strategie basate sui dati

Con la crescente digitalizzazione del mondo, la quantità di dati a disposizione delle aziende continua a crescere. Questi dati possono essere utilizzati per aiutare le aziende a prendere decisioni migliori sui loro prodotti, servizi e strategie di marketing. Per sfruttare le possibilità offerte dai big data e dai data lake, le aziende devono innanzitutto sviluppare le capacità necessarie. Ciò significa avere nel proprio staff le persone giuste che sanno come raccogliere, pulire e analizzare i dati. Inoltre, devono disporre degli strumenti e dei sistemi giusti per gestire tutti questi dati. Quindi, se non l’avete ancora fatto, iniziate subito a pianificare come sfruttare i dati e utilizzarli in vari modi per aiutare la vostra azienda a crescere.

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