Gestione guidata dai dati (DDM) – Tutto quello che c’è da sapere sul business guidato dai dati

Scoprite come la gestione guidata dai dati (DDM) può portare alla crescita del business, superare le sfide organizzative e guidare il processo decisionale a tutti i livelli.

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La gestione guidata dai dati (“Data-driven management”, DDM) è la tendenza a prendere decisioni basate sui dati piuttosto che sull’intuizione o sulle congetture. Negli ultimi anni è stata ampiamente adottata perché offre diversi vantaggi rispetto ad altri metodi. Innanzitutto, fornisce una base migliore per le decisioni. Con dati accurati a sostegno, i manager possono essere più sicuri che le loro scelte porteranno al risultato desiderato. Inoltre, il processo decisionale guidato dai dati consente di prendere decisioni più rapide, in quanto le informazioni possono essere elaborate e analizzate rapidamente. Questo aspetto è particolarmente importante nel frenetico mondo degli affari di oggi, dove il tempo è spesso essenziale.

Questa guida è un’introduzione alla gestione guidata dai dati per consentire ai responsabili delle decisioni di fare scelte più informate ed evitare errori costosi che possono danneggiare i profitti dell’azienda.

La nostra pubblicazione su MoreThanDigital come ulteriore riferimento: Data-Driven Decision-Making: Making Smarter Business Decisions Using Data

Che cos’è la gestione guidata dai dati (DDM)?

La gestione guidata dai dati (“Data-driven management”, DDM) è un processo decisionale che si basa su dati e analisi per prendere decisioni informate. Il DDM è noto anche come gestione basata sull’evidenza, processo decisionale informato dai dati o supporto decisionale guidato dai dati.

L’obiettivo del DDM è utilizzare i dati per aiutare i manager a prendere decisioni migliori. Questo supporto ai manager può avvenire analizzando i dati passati per identificare tendenze e modelli, visualizzando i risultati per renderli facilmente comprensibili o fornendo dati in tempo reale per prendere decisioni immediate.

Il DDM si basa su tre elementi e fasi chiave:

  1. Dati: Comprendono tutte le informazioni raccolte e analizzate nell’ambito del processo DDM. Fare riferimento a “Business Analytics (BI)“.
  2. Analitica: Trasformazione dei dati in informazioni preziose, compresa la visualizzazione dei dati. È possibile impostare KPI aggiuntivi per vedere i progressi nel tempo.
  3. Processo decisionale: Il processo decisionale è l’ultima fase dell’utilizzo di dati e analisi per prendere decisioni informate.

Il processo decisionale guidato dai dati è diventato sempre più popolare negli ultimi anni, in quanto le organizzazioni sono diventate più esperte di dati e gli strumenti di analisi sono diventati più accessibili.

Il DDM non è una pallottola d’argento e presenta alcuni limiti. Ad esempio, il DDM può essere valido solo in base ai dati disponibili. Se le informazioni sono incomplete o di scarsa qualità, anche le decisioni saranno di scarsa qualità.

Il DDM è limitato anche dalla capacità degli strumenti di analisi di trasformare i dati in approfondimenti. Se gli strumenti di analisi non sono all’altezza del compito, i decisori non saranno in grado di utilizzare appieno i dati disponibili.

Infine, il DDM richiede il consenso dei decisori. Se i decisori non sono disposti a utilizzare i dati e le analisi per informare le loro decisioni, il DDM non avrà successo.

Come si possono utilizzare i dati per prendere decisioni migliori?

Il processo decisionale guidato dai dati aiuta le aziende a migliorare le loro prestazioni utilizzando i dati per informare e migliorare le loro decisioni. Il primo passo di questo processo è l’identificazione del problema o dell’opportunità che si vuole risolvere. Una volta identificato il problema, è necessario raccogliere dati che aiutino a comprenderlo e a trovare una soluzione. Questi dati possono provenire da varie fonti, tra cui indagini sui clienti, ricerche di mercato, rapporti finanziari, ecc. Una volta raccolti i dati, è necessario analizzarli per individuare tendenze e schemi – anche detta Business Analytics (BA). Questa analisi vi aiuterà a identificare la causa principale del problema e a trovare la soluzione migliore. Infine, è necessario implementare la soluzione e monitorare i risultati per verificarne l’efficacia.

Il DDM può essere utilizzato in diversi contesti decisionali, come ad esempio:

  • Decisioni strategiche: Quali mercati entrare, quali modelli di business perseguire, pianificazione strategica generale, ecc.
  • Decisioni operative: Quali fornitori utilizzare, come allocare le risorse, ecc.
    Decisioni di marketing: Quali prodotti promuovere, dove destinare le spese di marketing, ecc.
  • Decisioni di vendita: Quali contatti seguire, quale sconto offrire, ecc.
  • Decisioni di sviluppo del prodotto: Quali funzioni realizzare, quali prodotti eliminare, ecc.

Quali sono i vantaggi dell’utilizzo del Data-Driven Management?

I dati, le analisi e gli approfondimenti sono utili in vari modi per supportare il management e i dipendenti a prendere decisioni migliori basate sui dati.

Alcuni dei principali vantaggi includono:

  1. Miglioramento del processo decisionale: La gestione guidata dai dati (DDM) aiuta le aziende a prendere decisioni migliori basandosi su dati e analisi per informare le loro decisioni. Questo approccio guidato dai dati può aiutare le aziende a migliorare le loro prestazioni prendendo decisioni più informate ed evitando errori costosi causati da pregiudizi o sensazioni sbagliate.
  2. Miglioramento delle operazioni: Il processo decisionale guidato dai dati può aiutare le organizzazioni a migliorare le loro operazioni, aiutandole a identificare le inefficienze e a ottimizzare i processi.
  3. Riduzione del rischio: Il processo decisionale guidato dai dati può aiutare le aziende a ridurre i rischi, identificando ed evitando quelli potenziali.
  4. Miglioramento della soddisfazione dei clienti: Il processo decisionale guidato dai dati può aiutare le aziende a migliorare la soddisfazione dei clienti, aiutandole a comprenderli meglio e a prendere decisioni in linea con le loro esigenze e preferenze.
  5. Maggiore efficienza: Il processo decisionale guidato dai dati può aiutare le organizzazioni a diventare più efficienti, aiutandole a fare un uso migliore delle risorse e a eliminare le parti non necessarie.
  6. Riduzione dei costi decisionali: Il processo decisionale guidato dai dati può aiutare le aziende a evitare i costi derivanti da decisioni sbagliate. Questa riduzione comprende i costi diretti dell’errore stesso e i costi indiretti della perdita di produttività, di clienti o addirittura della bancarotta.

Come si può iniziare con il “Data-Driven Management”?

Se siete interessati a utilizzare il Data-Driven Management (DDM) per migliorare la vostra attività, potete fare alcune cose per iniziare:

  • Istruite voi stessi e il vostro team: Il primo passo consiste nel conoscere meglio il DDM e il modo in cui può essere utilizzato per migliorare la vostra attività. Potete farlo leggendo articoli, partecipando a workshop o seguendo corsi online. Una volta compreso il DDM, è necessario educare il proprio team, in modo che tutti siano sulla stessa lunghezza d’onda.
  • Stabilire obiettivi chiari: Il passo successivo consiste nel fissare obiettivi chiari per la vostra iniziativa DDM. Cosa state cercando di ottenere? Quale problema state cercando di risolvere? Una volta che avete un obiettivo chiaro, potete iniziare a raccogliere dati e a prendere decisioni.
  • Identificare i primi passi – non fare troppo: Una volta che avete in mente un obiettivo, è essenziale identificare i primi passi da compiere per iniziare. Cercare di fare troppo in una volta sola può essere opprimente e portare alla paralisi da analisi. Iniziate quindi con poco e costruite gradualmente le vostre capacità di DDM nel corso del tempo.
  • Raccogliere dati rilevanti: Il passo successivo consiste nel raccogliere i dati che vi aiuteranno a capire i vostri clienti e a prendere decisioni migliori. Questi dati possono provenire da varie fonti, tra cui sondaggi sui clienti, ricerche di mercato, rapporti finanziari, ecc.
  • Pulire i dati: Una volta raccolti, è necessario pulirli per renderli accurati e affidabili. Questa pulizia comprende la rimozione dei dati duplicati, la standardizzazione dei formati dei dati e altro ancora.
  • Analizzare i dati: Una volta raccolti i dati, è necessario individuare tendenze e modelli. Questa analisi vi aiuterà a identificare la causa del problema e a trovare la soluzione migliore.
  • Prendere decisioni gestionali basate sui dati: Dopo aver analizzato i dati e aver trovato spunti su cui agire, è necessario prendere decisioni e attuarle. Ciò può comportare la modifica dei processi, la formazione del team, l’espansione in nuovi mercati o l’investimento in nuove tecnologie.
  • Tracciare i risultati: Infine, è necessario monitorare i risultati dell’implementazione del DDM per verificarne l’efficacia. Potete misurare gli indicatori chiave di prestazione (KPI), come la soddisfazione dei clienti, le vendite o la redditività. Se non si ottengono i risultati desiderati, potrebbe essere necessario modificare il proprio approccio.
  • Costruire una cultura orientata ai dati: Integrare una cultura guidata dai dati nel DNA dell’organizzazione per utilizzare i dati per le decisioni. Dovrebbe diventare normale comunicare le decisioni con il supporto di dati e approfondimenti. Cercate di comunicare anche l’incertezza dei dati e date ai vostri dipendenti e manager la fiducia necessaria per basare le loro decisioni sui dati.

Quali sono le sfide del Data-Driven Management?

Una delle sfide più grandi della gestione guidata dai dati è quella di coinvolgere tutti. Molti manager esitano ad affidarsi a decisioni basate sui dati, perché ritengono che ciò elimini le congetture dal processo decisionale. Possono anche essere preoccupati per la quantità di dati necessari per prendere una decisione, per l’accuratezza dei dati e per le competenze necessarie per analizzarli e interpretarli.

Un’altra sfida è che le aziende possono cadere nella trappola di fidarsi troppo dei dati. Questa eccessiva fiducia può portare a decisioni sbagliate, perché i dati potrebbero non rappresentare la realtà, perché c’è incertezza o perché i dati possono essere interpretati in modo errato sulla base di preferenze personali. Per evitare questo problema, le aziende devono assicurarsi di comprendere bene i dati e di utilizzarli per integrare l’intuito e l’esperienza, non per sostituirli completamente.

Un’altra insidia comune è che spesso le aziende non hanno un’alfabetizzazione sufficiente sui dati. Questa mancanza significa che non capiscono come utilizzare i dati per prendere decisioni e hanno difficoltà ad analizzarli e interpretarli. Per ovviare a questo problema, le aziende devono investire nella formazione dei propri dipendenti, in modo che tutti comprendano la gestione guidata dai dati.

Un’altra sfida è rappresentata dal fatto che le aziende potrebbero non avere il consenso del management per un’iniziativa di gestione guidata dai dati, oppure che i manager sono riluttanti a usare i dati per prendere decisioni. Affinché la gestione guidata dai dati abbia successo, è fondamentale il sostegno dei vertici aziendali.

Nonostante queste sfide, la gestione guidata dai dati può essere uno strumento potente per le aziende. Se utilizzata in modo appropriato, la gestione guidata dai dati può aiutare le imprese a migliorare il processo decisionale, ottimizzare le operazioni e comprendere meglio i clienti.

Strumenti e piattaforme tecnologiche per la gestione guidata dai dati (DDM)

Nel campo della gestione guidata dai dati (DDM), l’importanza degli strumenti e delle piattaforme tecnologiche non può essere sopravvalutata. Non solo semplificano la raccolta e l’analisi dei dati, ma migliorano anche l’accuratezza e l’efficienza del processo decisionale.

  1. Strumenti di raccolta e analisi dei dati: Sono essenziali per raccogliere ed elaborare grandi quantità di dati. Piattaforme come Google Analytics, Tableau e Microsoft Power BI sono molto utilizzate per le loro solide capacità di analisi dei dati. Offrono funzionalità di visualizzazione dei dati, analisi delle tendenze e modellazione predittiva, rendendo i set di dati complessi comprensibili e fruibili per i decisori.
  2. Sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM): Salesforce e HubSpot sono esempi notevoli. Questi sistemi non solo gestiscono le interazioni con i clienti, ma forniscono anche preziose informazioni sul loro comportamento, sulle preferenze e sulle tendenze.
  3. Strumenti di gestione dei progetti: Piattaforme come Asana e Trello incorporano sempre più spesso funzionalità di analisi dei dati per aiutare i manager a prendere decisioni informate sulle tempistiche dei progetti, sull’allocazione delle risorse e sul monitoraggio delle prestazioni.
  4. Piattaforme di gestione basate sui dati: Nuove forme di piattaforme stanno democratizzando il processo decisionale guidato dai dati, consentendo alle aziende di diventare una “Insights-Driven Organization (IDO)”. MoreThanDigital Insights, ad esempio, è un esempio notevole che fornisce accesso gratuito agli strumenti di analisi. Questa democratizzazione è importante per le aziende più piccole che non dispongono di risorse per costosi software di analisi o di milioni di dati di benchmarking. Queste piattaforme permettono alle aziende di tutte le dimensioni di utilizzare i dati per prendere decisioni strategiche e livellare il campo di gioco nel mondo degli affari.

Quali sono i consigli per una gestione data-driven di successo?

Ecco alcuni suggerimenti per una gestione di successo basata sui dati:

  • Iniziate con poco e aumentate gradualmente le vostre capacità di DDM nel tempo. Cercare di fare troppo in una volta sola può essere opprimente e portare alla paralisi da analisi.
  • Raccogliete dati rilevanti da diverse fonti. I dati possono provenire da indagini sui clienti, rapporti finanziari, ricerche di mercato, social media e altro ancora.
  • Pulite e organizzate i dati in modo che siano accurati e affidabili. Questo include la rimozione dei dati duplicati, la standardizzazione dei formati dei dati e altro ancora.
  • Analizzare i dati per individuare tendenze e modelli. Questa analisi vi aiuterà a identificare la causa del problema e a trovare la soluzione migliore.
    Prendere decisioni gestionali basate sui dati. Dopo aver analizzato i dati e aver trovato spunti su cui agire, è necessario prendere decisioni e attuarle.
  • Ciò può comportare la modifica dei processi, la formazione del team, l’espansione in nuovi mercati o l’investimento in nuove tecnologie.
  • Tracciate i risultati per verificare l’efficacia dell’implementazione del DDM. Potete misurare indicatori chiave come la soddisfazione dei clienti, le vendite o la redditività. Se non si ottengono i risultati desiderati, potrebbe essere necessario modificare il proprio approccio.

La gestione basata sui dati può essere uno strumento potente per le aziende, se usato correttamente. Seguendo questi consigli si possono superare le sfide e impostare l’azienda per il successo.

Conclusione

La gestione guidata dai dati è qui per restare. Un recente studio di McKinsey ha rilevato che le aziende guidate dai dati sono 19 volte più redditizie di quelle che non lo sono. Per avere successo, le aziende devono avere una buona comprensione dei dati e usarli per integrare l’intuizione, non per sostituirla. Per avere successo con i vostri sforzi di gestione strategica basata sui dati, i vertici aziendali devono essere d’accordo con un’iniziativa di gestione basata sui dati. Le aziende dovrebbero iniziare in piccolo e costruire gradualmente le loro capacità di DDM nel corso del tempo. Devono inoltre raccogliere dati rilevanti da varie fonti, pulirli e organizzarli, analizzarli per individuare tendenze e modelli, prendere decisioni basate sui dati, monitorare i risultati e, se necessario, modificarli. Seguendo questi suggerimenti, le aziende possono prepararsi al successo con la gestione guidata dai dati.

Benjamin Talin

Benjamin Talin is founder of MoreThanDigital, a serial entrepreneur and innovator. He has founded countless businesses, ranging in age from 13 to the present. His passion is using technology and innovation to change the status quo, and his experience covers everything from marketing to product development to new technology strategy. One of Benjamin's great desires is to share his expertise with others, and he frequently speaks at conferences on a variety of topics related to entrepreneurship, leadership, and innovation. Additionally, he advises governments, ministries and EU commissions on issues such as education, economic development, digitalization, and the technological future.

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