KPI<\/a> 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.<\/p>\nIn sintesi<\/strong>: Una mentalit\u00e0 orientata ai dati \u00e8 importante per le aziende perch\u00e9 consente loro di essere proattive anzich\u00e9 reattive. Troppo spesso le aziende prendono decisioni basate su ipotesi e pregiudizi personali invece che su dati reali. Questo pu\u00f2 portare a un processo decisionale non ottimale, all’esitazione nel prendere decisioni e anche a decisioni basate solo su esperienze passate e opinioni personali.<\/p>\n<\/span>Come sviluppare una strategia guidata dai dati?<\/span><\/h2>\nUna 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:<\/p>\n
<\/span>1. Fondamenti per le strategie basate sui dati<\/span><\/h3>\nLo sviluppo di una strategia basata sui dati richiede le giuste basi. Prima di iniziare a raccogliere i dati, \u00e8 necessario preparare il terreno stabilendo la cultura, l’infrastruttura e le fonti giuste.<\/p>\n
<\/span>Creare una cultura orientata ai dati<\/span><\/h4>\nLa 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 \u00e8 possibile. Il management deve anche essere disposto a cambiare rotta quando i dati indicano che \u00e8 necessaria una strategia diversa.<\/p>\n
<\/span>Collegare i dati all’agenda aziendale<\/span><\/h4>\nPer avere successo con la strategia data-driven \u00e8 necessario creare un forte legame con l’agenda aziendale. Questo aspetto \u00e8 stato menzionato anche nella cultura data-driven, ma noi sottolineiamo la necessit\u00e0 di creare questi collegamenti con i dati in ogni aspetto della vostra attivit\u00e0.<\/p>\n
Ci\u00f2 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.<\/p>\n
Ad esempio, se il vostro obiettivo \u00e8 aumentare le vendite del 20%, dovrete tenere traccia di metriche come i lead generati, il tasso di conversione e la dimensione media delle transazioni.<\/p>\n
<\/span>Implementare la tecnologia e l’infrastruttura necessarie<\/span><\/h4>\nPer supportare il processo decisionale basato sui dati, \u00e8 necessaria un’infrastruttura IT efficace per raccogliere, archiviare e organizzare i dati. Inoltre, \u00e8 necessario disporre di strumenti e tecnologie per l’analisi dei dati. Gli strumenti di analisi dei dati pi\u00f9 comuni sono i pacchetti software statistici (R, MATLAB, ecc.), gli strumenti di visualizzazione dei dati e le piattaforme di business intelligence.<\/p>\n
<\/span>Dati – dall’interno e dall’esterno<\/span><\/h4>\nLe fonti dei dati sono un’altra considerazione importante. \u00c8 necessario identificare i dati pi\u00f9 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 attivit\u00e0. Le fonti di dati possono includere database interni, documenti pubblici, social media, sondaggi e feedback dei clienti.<\/p>\n
<\/span>Abbattere i silos informativi<\/span><\/h4>\nI 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 pu\u00f2 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 complessit\u00e0.<\/p>\n
Il modo migliore per abbattere i silos informativi \u00e8 incoraggiare la condivisione delle informazioni all’interno dell’organizzazione. Ci\u00f2 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 autorit\u00e0 e fornendo formazione e istruzione su come utilizzare i dati in modo efficace.<\/p>\n
Suggerimento: Fonti di dati e idee creative<\/strong><\/p>\nSi pu\u00f2 anche essere creativi nel reperire i dati. Ecco quattro suggerimenti:<\/p>\n
\n- Guardare oltre le fonti ovvie come ERP, CRM, ecc.<\/li>\n
- Utilizzate metodi non convenzionali per raccogliere dati, ad esempio concorsi, hackathon, ecc.<\/li>\n
- Combinare diversi tipi di fonti di dati – Avete pensato di combinare i dati meteo con le vendite?<\/li>\n
- Siate aperti a nuove idee e approcci – Incoraggiate i vostri dipendenti a proporre idee creative.<\/li>\n<\/ol>\n
<\/span>2. Prevedere e ottimizzare i risultati aziendali – Costruire modelli<\/span><\/h3>\nCome abbiamo gi\u00e0 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. Ci\u00f2 contribuisce ad aumentare la probabilit\u00e0 di scoprire ulteriori prodotti, a migliorare l’esperienza di acquisto dei clienti e, soprattutto, a incrementare le entrate.<\/p>\n
Un altro esempio:<\/strong> 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.<\/p>\nL’importanza di costruire modelli e dati affidabili non pu\u00f2 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’affidabilit\u00e0 di questi modelli, \u00e8 necessario che siano accurati e aggiornati. Devono inoltre basarsi su solide pratiche di analisi dei dati.<\/p>\n
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. \u00c8 importante testare diversi modelli per trovare quello pi\u00f9 accurato. Una volta scelto il modello, questo deve essere utilizzato per prendere decisioni che migliorino i risultati aziendali.<\/p>\n
ATTENZIONE<\/strong>: I rischi legati alla modellazione e alla complessit\u00e0 dei dati sono molteplici. Uno dei rischi principali \u00e8 che i modelli troppo complessi possono essere difficili da capire e da usare, il che pu\u00f2 portare a decisioni errate. Inoltre, i modelli complessi possono essere pi\u00f9 inclini all’errore e possono andare oltre la capacit\u00e0 dell’organizzazione di operare e mantenere efficacemente. Infine, la modellazione dei dati pu\u00f2 essere un processo costoso e dispendioso in termini di tempo, e le organizzazioni dovrebbero soppesare attentamente i benefici rispetto ai rischi.<\/p>\n