La tua tabella di marcia per trasformare i dati in informazioni fruibili

Hai tutti i dati di cui hai bisogno. E i dati per supportare quei dati. E i dati per dimostrare l'accuratezza di tutti i tuoi dati. Tuttavia, tutto ciò che hai è la materia prima per prendere le giuste decisioni aziendali.

Devi dargli un significato trasformando i dati in intuizioni attuabili e, con le enormi quantità di dati che arrivano costantemente, non è un compito semplice.

Continua a leggere per apprendere i passaggi e i principi fondamentali per trasformare i dati in informazioni approfondite.

Qual è la differenza tra dati e insight?

Per gli analisti, i dati e le intuizioni possono essere quasi la stessa cosa. Ma per il resto di noi comuni mortali che non vedono il mondo in numeri, come si trasformano i dati in informazioni e, da lì, in approfondimenti attuabili? Definiamo prima cosa sono gli insight fruibili.

I dati sono minuscoli frammenti di misurazione, mentre gli approfondimenti interpretano ciò che queste misure ci dicono. Gli approfondimenti fruibili forniscono informazioni che aiutano le parti interessate a prendere decisioni aziendali.

Ecco un esempio di vita reale. Se ne hai uno, misuri regolarmente la crescita del tuo bambino: questi sono i tuoi dati. Quindi confronti e calcoli la differenza tra la misura precedente e quella corrente: questa è l'informazione che trai dai dati.

Con ogni centimetro che tuo figlio cresce, diventa troppo grande per vestiti e scarpe e devi iniziare a comprare taglie più grandi. Così. se crescono x pollici in 6 mesi, devi rinnovare il loro guardaroba ogni sei mesi: ora hai informazioni utili.

Lo stesso processo di base avviene negli affari su larga scala.

Come si trasformano i dati in insight?

Tradizionalmente, ogni unità aziendale ha un ambito definito di responsabilità. I team di BI (Business Intelligence) e Analytics sono incaricati di raccogliere dati e presentarli agli esperti di marketing e ad altre parti interessate il cui compito è prendere decisioni e elaborare strategie.

Il più delle volte i decisori si perdono tra numeri e statistiche perché non riescono a trovare il collegamento con la loro realtà aziendale. I dati ci sono, ma mancano ancora le intuizioni, causando una lacuna nel flusso decisionale.

Con l'aumento della quantità e della complessità dei dati, il divario non fa che aumentare.

Questo divario non esiste più nelle aziende digitalmente mature, dove i team comprendono vari membri del dipartimento. Il primo principio da ricordare quando si trasformano i dati in insight? Collaborazione.

3 principi di base nella generazione di insight dai dati

Collaborazione. I team devono unire gli sforzi e assumersi la responsabilità reciproca se vogliono ottenere informazioni utili dai loro dati. La comunicazione e il sostegno reciproco producono intuizioni più preziose del confronto e della domanda. Alla fine i team lavorano per lo stesso obiettivo e la comprensione reciproca è una pietra miliare in tale cooperazione.

Trasparenza. L'analista conosce le origini dati, i processi e i tipi di dati e metriche. Il management sa quali sono i suoi obiettivi e a quali domande deve rispondere. La comunicazione tra le due parti deve essere aperta e trasparente in modo che ciascuna possa capire di cosa ha bisogno l'altra per svolgere la propria parte del compito.

Specificità. Le unità aziendali devono comprendere i fattori chiave di entrate, spese e rischi nell'area di business pertinente. Per l'identificazione dei set di dati rappresentativi, è fondamentale che tutte le parti coinvolte definiscano con precisione i propri requisiti, intenti e obiettivi. La specificità è fondamentale per consentire agli analisti di dati di identificare le metriche corrette da monitorare.

Come si applicano i principi?

• Definisci la domanda o le domande specifiche.

Essere vaghi può portare al caos. Pensa a questo esempio: se qualcuno chiede "come arrivo all'aeroporto?", hai bisogno di maggiori informazioni prima di poter fornire una risposta valida. Quale aeroporto? Qual è la loro posizione attuale? Volano o raccolgono qualcuno?

• Chiarire il significato, il contesto e l'impatto aziendale.

Comprendere il contesto dell'analisi, le restrizioni, le motivazioni e il risultato desiderato consente di decidere quali metriche monitorare e come. L'obiettivo. il gol? Crea una connessione tra le metriche e ciò che i dati rappresentano.

• Stabilire aspettative chiare riguardo al risultato dell'analisi dei dati.

Definisci che tipo di informazioni si possono ottenere dai dati che fornirai. Ad esempio, è necessario presentare un numero totale, un numero medio o un tasso di variazione?

• Imposta KPI misurabili

Assicurati che ci siano metriche misurabili allegate alle domande. È possibile utilizzare la struttura SMART per verificare (specifica, misurabile, raggiungibile, pertinente, basata sul tempo).

• Crea un'ipotesi per la massima chiarezza.

Definire un'ipotesi può aiutare a raggiungere tutti i punti di cui sopra. Un'ipotesi potrebbe assomigliare a questa: se A è il risultato, significa xyz per la nostra attività. Se B è il risultato, significa zyx per la nostra attività.

• Raccogli i dati giusti nel modo giusto.

Scegli le metriche in grado di mostrare le informazioni desiderate. Potrebbe essere necessario correlare tra diverse misure e creare un piano su come arrivare ai risultati che portano alle risposte necessarie.

• Usa la segmentazione.

Segmentare i tuoi dati ti aiuta a essere più specifico e ottenere una visione più granulare. Puoi concentrarti su un sottoinsieme selezionato di dati, ad esempio un segmento di sito Web, un settore o un pubblico, quindi approfondire il comportamento dei dati.

Leggi di più: Cos'è la segmentazione del mercato? Suggerimenti, tipi e vantaggi spiegati

• Integra le origini dati.

Integra diverse fonti di dati. Scegli gli strumenti che forniscono dati della massima qualità per supportare il risultato che stai cercando. Prendi in considerazione l'integrazione di diverse fonti e dati di ricerca secondari.

• Correlare i dati.

Esamina le metriche correlate che si influenzano a vicenda. Ad esempio, vuoi sempre tenere d'occhio la frequenza di rimbalzo per mettere le metriche sul traffico nella giusta luce.

• Scopri il contesto.

Finora, abbiamo sottolineato l'importanza di essere specifici. Tuttavia, per comprendere il significato ed essere in grado di interpretare l'impatto o il risultato, è necessario visualizzare questo preciso punto dati nel contesto.

Come inserire i dati nel giusto contesto?

• Prova delle prestazioni.

100 sono tanti o pochi? Che dire di un aumento del 10%? È buono o cattivo? Dipende. Devi sempre presentare dati relativi a qualcosa, come la concorrenza, la media del settore, il risultato desiderato, ecc.

Confronta i dati della tua azienda con i dati del settore. Confronta anche modelli di dati, comportamento e tassi di crescita per identificare tendenze e anomalie.

Scopri dove ti collochi nel panorama competitivo e come ti misuri in diverse aree di business.

• Riconoscere i modelli.

Le metriche hanno schemi. Per determinare la rilevanza di una cifra di dati, è necessario identificare il modello e inserirlo nel contesto. Riconoscere i modelli fornisce una comprensione del comportamento. Ad esempio, ci sono fluttuazioni giornaliere e stagionali dell'attività su ogni sito web. Riconoscerli aiuta a individuare comportamenti insoliti dei dati e quindi a valutarli in modo più accurato.

Come si rendono i dati riconoscibili?

L'analisi è fatta per arrivare alle informazioni. Successivamente, è necessario presentarlo in modo comprensibile alle parti interessate. Ecco alcuni suggerimenti su come farlo:

• Esplora le tecniche di visualizzazione.

I rapporti che includono solo numeri sono l'incubo di un C-suite. Aiutali a fare chiarezza ed evitare incomprensioni, scontri e sfide inutili.

Visualizza i dati in modo da evidenziare le informazioni cruciali. Puoi utilizzare grafici, matrici, torte e persino infografiche.

• Spiega verbalmente i numeri.

Non limitarti a inviare il rapporto via e-mail. Spiega cosa significano i numeri a parole, direttamente alle parti interessate. La comunicazione è al centro della trasformazione digitale.

Per saperne di più: Strategia di trasformazione digitale: come guidare il cambiamento (e stare al passo)

• Fornisci un contesto.

Invece di mostrare solo i dati della tua azienda, fornisci il contesto che aiuta a comprendere il significato dei dati che stai fornendo. Prepara il terreno affinché i tuoi manager comprendano il significato e lo traducano in azione.

Spiega l'ambiente competitivo o presenta alcuni dati storici come sfondo che portano a risultati specifici.

• Mostra esempi.

Rappresenta accuratamente ciò che stai affrontando con il benchmarking competitivo. La maggior parte delle aziende ha un grande rivale con cui misurarsi. Mostra esempi di come sta andando quel rivale. Aggiungi esempi di altre aziende rappresentative per illustrare il tuo punto di vista.

• Fornire fonti.

Assicurati di poter fornire le fonti dei tuoi dati e spiegarne la pertinenza. I leader aziendali hanno bisogno di conferme e potresti dover spiegare come sei arrivato ai risultati che hai ottenuto.

Crea un flusso di lavoro per trasformare i dati in approfondimenti

Imposta un processo ripetibile per generare approfondimenti dai dati sulla base di questi principi e passaggi.

I passaggi che abbiamo mostrato qui seguono il concetto Six Sigma per ottimizzare la qualità dei processi aziendali. Six Sigma è un concetto basato sui dati di valutazione dei processi e miglioramento costante.

I primi tre passaggi della metodologia sono: Definire. Misurare. Analizzare. Per i nuovi processi, questi sono seguiti da Design and Verify (DMADV). Per i processi esistenti, Improve e Control seguono il DMA iniziale (DMAIC).

Trasformare i dati in insight è un processo e dovresti trattarlo come tale.

Imposta un flusso di lavoro strutturato per l'analisi dei dati in base ai passaggi appena eseguiti. In questo modo, trasformi il reporting dei dati in un processo ripetibile che genera insight con un elevato valore operativo.

Similarweb Digital Research Solution fornisce i dati del sito Web più accurati per l'analisi e gli strumenti per monitorare e segmentare i tuoi dati e quindi confrontarli con il settore e la concorrenza.

FAQ

Qual è la differenza tra dati e informazioni?

I dati sono una misura dei fatti, mentre le informazioni sono la comprensione di ciò che i dati significano nel contesto.

Chi è responsabile della creazione di approfondimenti dai dati in un contesto aziendale?

Il processo di derivazione di intuizioni dai dati dovrebbe essere uno sforzo reciproco tra l'analista che raccoglie i dati e lo stakeholder che richiede le intuizioni.

Quale contesto è necessario per ottenere informazioni dai dati?

I dati senza contesto non forniscono informazioni. Devi confrontare la media del settore e la concorrenza diretta e devi visualizzarla nel periodo di tempo corretto.