Come le organizzazioni possono costruire una cultura agile di analisi dati
Oggi quando si affrontano i temi del mercato e delle esigenze delle aziende, devono essere presi in considerazione numerosi fattori. Oggi sono in atto profondi e continui cambiamenti e l’economia ne è lo specchio. In questo contesto, dove tutto è interconnesso e dove ogni elemento determina delle conseguenze di ampio raggio, la maggiore necessità delle aziende riguarda l’accesso ai dati.
L’obiettivo è emergere rispetto alla concorrenza in un mercato sempre più affollato ed intercettare le necessità ed i bisogni delle persone. I dati sono lo strumento fondamentale per acquisire questo genere di informazioni e per attivare una conoscenza ed un’analisi proattiva, dal punto di vista strategico.
Se questo è l’obiettivo, molte aziende incontrano delle difficoltà nel comprendere il percorso da seguire. Non è sufficiente acquisire dati, ma è necessario poter fare affidamento sulla capacità di analisi del dato: questi due aspetti devono sempre andare di pari passo. Solamente attraverso una competenza analitica sarà possibile prima di tutto capire di quali dati si ha bisogno e poi come utilizzarli al meglio.
La vera sfida che le organizzazioni si trovano di fronte oggi è costruire una cultura di analisi dati che sia agile e che sappia massimizzare la conoscenza ottenuta dalle informazioni acquisite.
Ancora una volta, quindi, non si tratta di implementare tool avanzati e ottenere dati costantemente. Le aziende devono, invece, puntare alla qualità dell’informazione e alla capacità di rendere questa conoscenza una base solida per le decisioni di business.
Costruire una cultura dei dati agile: la sfida delle aziende oggi
Il momento attuale è stato spesso definito come “l’epoca dei dati”.
In questa semplice definizione si rivela il più grande strumento di vantaggio competitivo che hanno oggi le aziende sul mercato. La competizione oggi non si gioca più solo sulle caratteristiche del prodotto, sulla forza della promozione e sull’autorità del brand. Il mercato, a prescindere dal settore merceologico, è saturo di proposte simili.
Come fare per emergere e per attirare l’attenzione dei possibili clienti? Bisogna offrire delle esperienze di qualità e di valore, per suscitare soddisfazione nel pubblico. Bisogna costruire una vera customer experience. Solo in questo modo si ottiene il successo, ponendosi dal punto di vista del cliente ed offrendo ciò di cui ha bisogno.
Per acquisire questo punto di vista cliente-centrico è fondamentale conoscere quei bisogni, quei desideri e quelle aspettative alle quali l’azienda dovrà rispondere. Ciò di cui un’azienda ha bisogno per essere competitiva sono i customer data.
Adottando strumenti tecnologici e tool specializzati è possibile oggi ottenere una quantità di informazioni sterminata sul pubblico, sui clienti e sui processi aziendali attivati. I dati possono offrire una visione a 360°, sia dal punto di vista esterno che da quello interno.
Se la chiave del successo oggi sono i dati, perché acquisirne in grande quantità non basta? Semplice, perché deve essere costruita di pari passo anche una cultura di analisi di questi dati.
Seguendo questo principio in maniera pedissequa, le aziende hanno implementato strumenti e creato database sterminati di informazioni che hanno inondato tutti i reparti. Molto spesso, però, questi dati non hanno offerto i risultati attesi. Una mole di informazioni che non ha realmente attivato un cambiamento.
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Come costruire una cultura fondata su un’analisi agile dei dati?
Al giorno d’oggi la tecnologia mette a disposizione delle aziende tool e piattaforme con un altissimo livello di specializzazione. Se ben attivati ed utilizzati questi strumenti riescono a restituire all’azienda una conoscenza molto approfondita, sia dal punto di vista interno che da quello del mercato. La necessità dei dati non costituisce più un problema, almeno nella maggior parte dei casi.
Ancora oggi, però, le aziende lamentano una scarsa cultura interna orienta al dato ed una mancata attivazione dei processi interni necessari per trasformare i dati in conoscenza.
In una parola, le aziende acquistano gli strumenti ma non riescono a diventare realmente data-driven.
Qual è l’aspetto sul quale intervenire?
Come costruire una cultura aziendale realmente data-driven?
Dal punto di vista teorico, la risposta è molto semplice: è necessario costruire una cultura di analisi dei dati che sappia valutare il dato in relazione all’obiettivo, al risultato atteso e all’impatto sul business.
I dati sono uno strumento molto potente ma senza una capacità di analisi e di interpretazione approfondita e con un senso il loro potere rimane inespresso.
Questo è l’errore che molte aziende continuano a ripetere.
Acquisiscono grandi quantità di dati senza sapere cosa è importante conoscere. Per questo, la sensazione è quella di venire sommersi da informazioni che però non sono spendibili e non sembrano offrire il giusto indirizzo all’azione. La chiave del problema non è nei dati, ma nella capacità di analisi sistematica e strategica delle informazioni acquisite.
Per costruire una cultura di analisi dei dati agile non sono sufficienti i tool di ultima generazione ma servono competenze, professionalità e un processo di analisi che si ripete e si attiva ogni volta.
In questa direzione, 3 sono gli aspetti sui quali riflettere:
Le risposte sono nei dati
Sviluppare una potenza analitica
Coltivare competenze
Riflettere su questi aspetti può aiutare l’azienda nella costruzione di una cultura di analisi dati agile ed efficace.
L’obiettivo è scegliere consapevolmente gli strumenti ed i dati da acquisire, lavorare le informazioni con attenzione e ottenere una conoscenza profonda ed un riscontro costante.
1. Le risposte sono nei dati
I dati sono il punto di partenza fondamentale per costruire ogni genere di conoscenza. È sempre stato così e il digitale ha reso questo aspetto ancora più centrale.
Se in passato le informazioni ottenute erano minori e dovevano essere modulate con le intuizioni e l’esperienza dei professionisti, oggi è possibile accedere ad una base di conoscenza molto più salda ed incontrovertibile.
Soprattutto nei momenti di crisi come quello che stiamo vivendo, dove tutte le certezze vengono messe in discussione e le previsioni vengono ribaltate, i dati costituiscono un pilastro del quale le aziende non possono fare a meno.
Le risposte ricercate dalle aziende sono nei dati, ma bisogna saperle trovare ed attivare.
Per costruire una cultura di analisi dei dati agile, è fondamentale capire quali dati utilizzare e quali fonti coinvolgere.
Le possibilità sulle quali ogni azienda dovrebbe riflettere sono:
Collegare i dati già in possesso con dati nuovi per costruire nuove prospettive e nuovi punti di vista
Acquisire nuove sorgenti di dati ed informazioni utili per l’azienda ed integrarle con le esistenti
Migliorare l’utilizzo che viene fatto del dato esistente, sfruttando a pieno le informazioni ottenute attraverso un’analisi più strutturata
Lavorare per acquisire dati in maniera più veloce e quindi più efficace; il tempismo nel dato gioca un ruolo chiave
Questi sono gli interventi che potrebbero essere necessari e sicuramente porterebbero degli immediati benefici anche dal punto di vista del business. Solamente da qui si può partire per attivare un progetto di data-science, destinato a valorizzare tutte le informazioni acquisite.
Il budget aziendale per questo genere di investimenti è sempre ridotto, non ci sono mai fondi sufficienti da destinare alla ricerca approfondita di informazioni.
Avere una visione chiara di ciò che sarebbe prioritario e ciò che può aspettare diventa, però, di importanza cruciale, soprattutto nei periodi in cui il futuro è incerto. I momenti di crisi e difficoltà possono servire anche a questo, a definire l’improrogabile, ad individuare le opportunità e ad investire in questa direzione in modo più diretto.
3. Sviluppare una potenza analitica
Il dato, per offrire conoscenza effettiva, deve essere integrato all’interno di un percorso di analisi costante e strutturata.
Le aziende dovrebbero lavorare molto su questo aspetto, anche per ottimizzare gli investimenti in piattaforme e tool specialistici.
Troppo spesso, si acquistano strumenti che offrono grandi possibilità ma che rimangono nei fatti largamente inutilizzati.
Per leggere ed attivare il dato serve invece un’analisi profonda e trasversale. In inglese viene chiamata “data sense” ed è l’unione di fatti analitici e di intuizione aziendale: in questa combinazione ben equilibrata si nasconde una conoscenza realmente spendibile.
In questa direzione, per aggiungere al dato una metodologia di analisi e di interpretazione costante, uno degli aspetti fondamentali sui quali le aziende dovrebbero concentrarsi riguarda la definizione dei parametri.
Il parametro, la metrica, il KPI sono elementi necessari per disegnare i confini e definire i percorsi.
I parametri sono necessari anche quando, in fasi di emergenza come quella attuale, questi stessi parametri dovranno essere modificati. Solamente la definizione del confine rende comprensibile il superamento di esso. All’interno di un’architettura dati, è il parametro che definisce il dato e gli dà senso.
Allo stesso modo, accanto ai parametri e alle metriche, servono anche delle regole dal punto di vista della gestione aziendale.
Per ottenere il massimo dai dati, servono dei modelli aziendali definiti dove ruoli, competenze e responsabilità sono chiari a tutti i livelli.
Anche la pratica quotidiana dovrebbe rientrare in una definizione condivisa, di fasi e step da rispettare. I modelli giocano un ruolo cruciale nei momenti di complessità come quello in atto e permettono alle aziende di affrontare le crisi mantenendo stabilità e visione verso il futuro.
3. Coltivare competenze
L’ultimo aspetto sul quale riflettere per costruire una cultura di analisi dei dati agile riguarda le competenze da sviluppare e da coinvolgere.
Se l’analisi e l’attivazione dei dati sono il frutto di una combinazione di informazione e intuizione, le professionalità chiamate ad agire determinano il successo o la sconfitta di ogni intervento.
Oggi alle aziende che vogliono crescere in questa direzione servono profili che sappiano combinare una comprensione profonda del business alla competenza tecnica di analisi.
Nel digitale, dove la quantità di dati ed informazioni è preponderante, è necessario formare e coinvolgere figure ibride, capaci di mantenere un punto di vista ampio e di non farsi sopraffare dal panorama sterminato di informazioni attivabili.
La valutazione delle competenze già presenti in azienda e la fase di acquisizione di nuovi profili dovrebbe avvenire contestualmente al ragionamento sui dati da acquisire e sulle analisi da implementare.
Per costruire una cultura di analisi dei dati agile, le professionalità coinvolte e il lavoro quotidiano sono fondamentali. Le persone sono un tassello dal quale non è possibile prescindere.
L’analisi attiva
Quando si parla di analisi dei dati si pensa immediatamente alla raccolta di informazioni, allo studio di quanto emerso e all’attivazione di interventi a partire dalle informazioni iniziali.
Un processo di questo tipo è un processo classico, utilizzato da chiunque voglia arrivare ad una decisione o formulare una valutazione.
Oggi, però, in un mercato saturo di offerte e in un mondo in forte crisi economica, politica e sociale, analizzare il passato ed il presente potrebbe non bastare per emergere. Ciò che si richiede alle aziende è di fare un passo in avanti e di adottare un approccio proattivo.
Se, come detto sopra, l’analisi dei dati assume valore solamente se combinata con un piano strategico e delle tattiche di azione, questa analisi deve diventare un’analisi attiva.
Per superare il problema di molte aziende ed utilizzare un dato che produca valore effettivo per il cliente e per l’azienda, l’azione ponderata è fondamentale.
Attraverso l’analisi attiva si interviene non solamente misurando ma anche influenzando e promuovendo la creazione di proposte di valore per il cliente e per il mercato. I dati possono disegnare uno scenario ed indicare spazi sui quali investire; ma solamente l’osservazione e l’ascolto del cliente può confermare queste evidenze.
Un’analisi del dato oggettivo potrebbe suggerire, ad esempio, l’adozione di una nuova applicazione per migliorare il servizio al cliente potenziale. Un ascolto metodologico del cliente effettivo, però, potrebbe mostrare come quella possibilità non verrebbe accolta al meglio e sarebbe necessaria una maggiore gradualità.
Ciò che deve fare l’azienda allora è adottare un approccio proattivo che, a partire dall’analisi trasversale, approda sempre ad un punto di vista cliente-centrico. Attraverso una strategia data-driven, si lavora per costruire una customer experience profilata sul cliente.
L’analisi attiva, o proattiva, è quindi definibile come l’intreccio equilibrato e ragionato, l’integrazione di dati, intuizione ed azione.
Per entrare ancora di più nel dettaglio, sono 3 i principi dell’analisi attiva:
Priorità al cliente
Allargare l’analisi
Monitoraggio attivo
Priorità al cliente
Quando l’analisi del dato diventa centrale, è possibile distinguere con grande cura i profili dei clienti.
In questo modo, sarà possibile dedicare maggiore attenzione a quei clienti pronti all’azione che necessitano solamente di un input chiaro e definito dall’azienda.
Nel settore B2B, ad esempio, potrebbe essere molto interessante promuovere delle innovazioni, dei nuovi servizi o delle app, per quei clienti che dimostrano disponibilità e prontezza in questo senso.
Questo genere di approccio mette il brand in una posizione più consulenziale, che si prefigge di accompagnare i clienti pronti in un percorso di acquisizione di nuovi servizi e quindi di crescita. Così facendo si costruiscono esperienze da poter reiterare anche con gli altri clienti, quando saranno pronti ad intraprendere questo cambiamento.
Adottare questo atteggiamento, inoltre, permette di ascoltare più in profondità le richieste dei clienti ed evidenziare problematiche e necessità non contemplate dal punto di vista dell’azienda.
Dare priorità al cliente pronto significa riflettere in modo proattivo sulla strada individuata dall’azienda e monitorare l’efficacia dei percorsi. È un modo concreto di applicare il dato e attivare un’analisi che guarda alla conoscenza concreta.
Allargare l’analisi
Attivare un processo di analisi attiva significa ampliare il punto di vista e intraprendere una serie di azioni che non rispondono solamente ad una richiesta ma che anticipano e soddisfano possibili richieste future.
Offrire conoscenza ad un’azienda sui flussi, sui processi e sulle problematiche del suo funzionamento interno, ad esempio, pur essendo un servizio fondamentale rischia di rimanere incompiuto.
Molte aziende, come detto sopra, incontrano grandi difficoltà proprio nell’attivazione degli interventi e nella trasformazione effettiva di ogni singolo aspetto.
Cosa può fare l’analisi in questo senso?
Chi si occupa di analisi dovrebbe quindi abbandonare il punto di vista strettamente tecnico per interrogarsi sull’offerta al cliente e sull’attivazione di quella conoscenza. Accanto alle attività di monitoraggio e alla reportistica, bisognerebbe prevedere quindi anche un percorso consulenziale, la possibile segnalazione ed introduzione di aspetti automatizzati, un supporto costante lungo tutto il percorso. Chi si occupa di analisi dovrebbe sicuramente attivarsi anche in queste direzioni.
Monitoraggio attivo
Nelle attività di analisi e di approfondimento sui dati il monitoraggio è fondamentale. Il dato è soggetto a continue fluttuazioni più o meno rilevanti. Senza un’osservazione e una riflessione costante qualsiasi informazione rischia di perdere di consistenza.
Dal punto di vista di un’analisi attiva, monitorare significa anche individuare prontamente le aree e gli aspetti sui quali intervenire. Molte aziende sono ancora organizzate in appuntamenti mensili o trimestrali, per valutare i dati ed i risultati emersi in questo arco di tempo.
Questo modello è stato superato dalla mole di informazioni e dalla velocità di acquisizione introdotte dal digitale.
Oggi il dato deve essere monitorato con costanza ed analizzato in maniera contestuale per attivare subito ogni genere di intervento e per porre rimedio anche all’inazione, sia per quanto riguarda il mercato che per il singolo cliente. Anche dal punto di vista delle fasi di controllo, l’approccio proattivo nell’analisi è centrale.
Analisi agile dei dati: una cultura da costruire in azienda
Il mercato oggi è profondamente influenzato dai grandi cambiamenti e sconvolgimenti che il mondo sta affrontando. In momenti come questo le previsioni, i trend e le proiezioni tendono ad acquisire un maggiore margine di incertezza.
In questo contesto, le aziende per riuscire a competere ed emergere sul mercato hanno bisogno di dati ed informazioni approfondite. Solamente la conoscenza e l’analisi dei propri clienti e dei processi aziendali possono essere la base per affrontare questi periodi di grande incertezza.
Per ottenere questi dati, il digitale e i tool oggi a disposizione offrono grandi opportunità. Come però molte aziende hanno già dimostrato, i dati da soli non bastano per indicare la strada.
Qui si incontrano le maggiori difficoltà.
È necessario costruire una vera e propria cultura aziendale orientata all’analisi del dato e all’attivazione di esso.
Le organizzazioni come possono costruire una cultura di analisi dati agile?
Gli ingredienti per ottenere i risultati attesi sono diversi.
Si parte da una buona quantità e qualità di dati, si passa per l’attivazione di un’analisi ed un monitoraggio costante e si giunge all’acquisizione di professionalità specializzate nella trasformazione dei dati in conoscenza.
L’analisi dati agile passa da questi elementi.
Solamente attraverso l’implementazione consapevole di questi aspetti è possibile attivare un processo stabile di analisi attiva e proattiva, capace di indicare la strada e definire ogni singolo intervento.
La cultura del dato e dell’analisi, sviluppata in modo agile, è l’unica possibilità per rimanere competitivi sul mercato, soprattutto in momenti critici come quello attuale.
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