Pubblicato: 8 Ottobre 2020  -  Ultimo aggiornamento: 12 Febbraio 2021

Data Analytics, come sono evolute le analisi dei dati e quali sono le più efficaci

Data Analytics, come sono evolute le analisi dei dati e quali sono le più efficaci

Le Data Analytics – o analisi dei dati – rappresentano, per le aziende, uno strumento chiave, in grado di ottimizzare le prestazioni e, conseguentemente, di potenziare il proprio business.

In che modo? Solo per citare un esempio, attraverso l’analisi dei dati è possibile identificare le tendenze dei clienti e rilevare il loro grado di soddisfazione. E, in base a tali informazioni, definire strategie ad hoc e prendere decisioni mirate, che conducono allo sviluppo di prodotti, soluzioni e servizi sempre più in linea con le richieste del mercato.

Cosa sono le Data Analytics

Col termine “Data Analytics” si fa riferimento all’analisi di tutta quella mole di dati grezzi (cioè appena rilevati, non ancora elaborati) che entrano in azienda e che includono – tra i tanti – informazioni sui clienti, sui dipendenti, i prodotti, i servizi, l’andamento delle attività di marketing, le vendite a altro ancora.

Il processo sul quale si basano le Data Analytics prevede passaggi precisi. Innanzitutto vanno predefiniti i criteri per mezzo dei quali si intende poi categorizzare i dati: se si tratta di persone, ad esempio, i criteri riguarderanno l’età dei soggetti, il genere, il luogo di provenienza.

Il secondo passaggio concerne, invece, la modalità di raccolta dei dati, che può avvenire – solo per elencare alcune fonti – tramite il personale dell’azienda oppure il Web.

Una volta raccolti, i dati vanno organizzati in modo da poterli agevolmente analizzare: l’organizzazione può avvenire su fogli di calcolo o mediante altra forma di software in grado di acquisire dati statistici.

Infine, prima di procedere con l’analisi, i dati vengono “puliti”, verificando che non vi siano duplicazioni, errori e che siano completi.

Ma veniamo al momento dell’analisi vera e propria, di cui esistono quattro tipologie che, insieme, rispondono a tutto quello che un’azienda ha bisogno di sapere per fare funzionare al meglio gli ingranaggi del suo complesso meccanismo.

  • L’analisi descrittiva è la forma più semplice di analisi, il primo gradino. Quella che traduce i dati grezzi in una prima serie di blocchi comprensibili, per descrivere ciò che è accaduto in un determinato periodo di tempo: il numero di visualizzazioni è aumentato? L’andamento delle vendite sta andando meglio questo mese rispetto al precedente? L’analisi descrittiva serve a capire, non a fare stime.
  • L’analisi diagnostica, invece,esamina i dati in modo più approfondito, per comprendere le cause profonde degli eventi. È utile per determinare, ad esempio, quali fattori hanno contribuito a un dato risultato, sia esso negativo o positivo.
  • L’analisi predittiva viene utilizzata per prevedere risultati futuri. Il che non significa che sia in grado di stabilire se un evento si verificherà o meno, ma di analizzare se ci sono (e quali sono) le probabilità che un dato evento si presenti.

Predictive Analytics - applicazioni delle analisi predittive
Predictive Analytics – applicazioni delle analisi predittive

  • L’analisi prescrittiva, infine, grazie a unsistema di feedback che apprende e aggiorna costantemente la relazione tra una data azione e un dato risultato,è capace disuggerire tutti i risultati favorevoli secondo una linea di azione specifica e, viceversa, di suggerire varie linee di azione per arrivare a un risultato favorevole.

Esempi di utilizzo delle analisi dei dati

Qual è il valore delle Data Analytics e quali aziende – e perché – le utilizzano? Per rispondere, basti pensare che l’analisi dei dati è alla base di molti sistemi di controllo qualità, che settori come quello delle strutture ricettive la adottano per fare l’identikit del proprio cliente o per arrivare a comprendere “dove stanno” i problemi e come risolverli, che il comparto della vendita al dettaglio, analizzando i dati, è in grado di anticipare (e di soddisfare) i gusti e le richieste in continua evoluzione della clientela e di prevederne i comportamenti, in un processo continuo di miglioramento delle performance, dei contenuti, dei messaggi pubblicitari e, dunque, del risultato.

Tra i molteplici esempi di utilizzo dell’analisi dei dati, figurano quelli che hanno come obiettivo il processo decisionale, il flusso delle operazioni, le strategie marketing e il servizio clienti.

Nel dettaglio:

  • ottimizzare il processo decisionale attraverso le Data Analytics consente di mettere da parte ipotesi e supposizioni, per lasciare spazio a pianificazioni, a precise scelte di contenuti e allo sviluppo di prodotti fondati su informazioni puntuali
  • rendere più efficienti le operazioni a partire dallacomprensione di ciò che il cliente realmente desidera, si traduce in un risparmio di tempo e di risorse umane ed economiche nel creare contenuti che, alla fine, non corrispondono agli interessi del proprio pubblico
  • rendere più efficace il marketing grazie all’analisi dei dati, significa un maggior rendimento delle campagne pubblicitarie, in modo da poterne perfezionare il messaggio e conseguire risultati sempre più significativi
  • migliorare il servizio clienti significa, invece,adattare, cucire addosso alle esigenze del proprio pubblico iniziative, attività e servizi, gettando così le basi per la costruzione di relazioni sempre più solide e durature con lui

Le tecnologie per la Data Analytics

Oggi, le tecnologie di analisi avanzate che abbiamo a disposizione consentono di ottenere dai dati informazioni sempre più approfondite. E più rapidamente.

Queste tecnologie includono, in particolare, il machine learning, il data management, il data mining e l’analisi predittiva.

Nello specifico, il machine learning – o “apprendimento automatico” – attraverso l’utilizzo di algoritmi in grado di “auto-apprendere” in modo del tutto autonomo, consente alle applicazioni di acquisire enormi quantità di dati e di analizzarli a una velocità impensabile per il cervello umano, giungendo a determinati risultati senza che qualcuno programmi esplicitamente il sistema per tale scopo.

Il data management attiene alla gestione dell’intero flusso di dati, in entrata e in uscita. Importante per una corretta organizzazione, questa tecnologia permette di raccogliere tutti i dati in una piattaforma di gestione centrale, dove rimangono disponibili all’uso e accessibili, in caso di bisogno, a tutta l’azienda.

Il data mining (dall’inglese “estrazione di dati”), invece, rimanda a quell’insieme di tecniche e di metodologie che hanno per oggetto l’estrazione ordinata di informazioni a partire da grandi quantità di dati, attraverso metodi automatici o semi-automatici, identificando modelli e rilevando le relazioni tra precisi elementi.

Infine, la tecnologia di analisi predittiva, ricorrendo ad algoritmi statistici e di apprendimento automatico, fa sì che, sulla base di dati storici, si possano fare previsioni future e prevedere il verificarsi di determinati risultati.

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