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Analisi dei dati

The importance of data analytics

"La metà dei soldi spesi per vendite e marketing finisce sprecata. Il problema è che non si sa mai quale delle due metà". 

Per risolvere questo annoso problema, le aziende investono molto e utilizzano risorse prezioso per sfruttare uno dei loro asset più strategici: i dati. La quantità di dati creati e analizzati continua a crescere esponenzialmente e l'analisi sempre più sempre più dettagliata. 

 

Il ruolo dell'analisi dei dati

Le aziende in grado di sfruttare la propria strategia in materia di dati guadagno un vantaggio competitivo immediato. Le tecniche di analisi dei dati non sono più appannaggio dei reparti IT nei ritagli di tempo. Al contrario, i leader aziendali ora utilizzano i risultati di queste analisi per prendere decisioni strategiche maggiormente fondate sui fatti, identificando numerose opportunità per aumentare le vendite e rendere il cliente più soddisfatto.

Il ruolo fondamentale dell'analisi dei dati è permanente di sfruttare in modo più efficace il continuo aumento del volume dei dati disponibile: si tratta di estrarre e quantificare una serie di approfondimenti utili per migliorare i risultati aziendali, escludendo dal processo decisionale ogni fattore legato alle sensazioni o al classico approccio "abbiamo sempre fatto così". 

 

L'intervento perfetto: quattro categorie fondamentali

Grazie al cloud computing, le organizzazioni di dimensioni più ridotte hanno ora la possibilità di accedere ai medesimi set di dati, software e tecniche in precedenza riservati alle grandi imprese. 

In ogni caso, però la prima priorità per le aziende è identificare quali serie di dati, strutturati o meno, valga la pena analizzare. In secondo luogo, si deve essere sicuri che i propri team che gestiscono i dai stiano dedicando un'adeguata quantità di tempo e un adeguato livello di risorse alle aree più appropriate per porsi le domande giuste e, in base alle risposte, apportare le modifiche più efficaci a strategia ed esecuzione su basa quotidiana, ovvero ciò che in Axis definiamo  "intervento perfertto". 

First, however, companies must understand which structured or unstructured datasets to dig into. Next, they need to be sure their data teams are spending the right time and the right level of resources in the right areas to answer the right questions to make the most effective changes to their strategy and daily execution. This is what we at Axis call “the perfect intervention”.

A nostro parere esistono quattro categorie fondamentali di analisi dei dati, con diversi livelli di sofisticazione, che costituiscono il percorso verso l'intervento perfetto: 

  • analisi descrittiva
  • analisi diagnostica
  • analisi predittiva
  • analisi prescrittiva

1. Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva serve a rispondere alla domanda "Cosa è successo?"

Questo tipo di analisi ha l’obiettivo di ottenere dati accurati in un ambiente dashboard dinamico, in modo da permettere ai team di monitorare gli indicatori più importanti e ricavare informazioni sulle prestazioni passate. Questo approccio è anche noto come business intelligence e visualizzazione dei dati.

2. Analisi diagnostica

L'analisi diagnostica serve a rispondere alla domanda "Perché è successo?"

In questa fase, il reporting viene automatizzato, lasciando che gli analisti si dedichino a indagare le cause dell’andamento dei vari indicatori di prestazioni. È il momento di individuare trend, identificare eventuali anomalie nei dati e utilizzare varie tecniche e formule statistiche per definire le tendenze.

Tuttavia, le due tipologie di analisi finora viste non sono più sufficienti per competere nel mondo attuale, così frenetico e caratterizzato da enormi quantità di dati.

3. Analisi predittiva

L'analisi predittiva serve a rispondere alla domanda "Cosa accadrà?"

È una delle modalità di analisi dei dati più utilizzate attualmente. L'analisi predittiva è concepita per trasformare i dati storici e attuali in insight futuri e per fare questo utilizza una grande varietà di strumenti e tecniche, dalla modellazione statistica alle formule matematiche, dall'automazione al machine learning.

Gli analisti di tutto il mondo utilizzano alberi decisionali, tecniche di regressione, algoritmi di clustering e modelli di segmentazione per identificare trend e schemi all'interno di ambienti di big data. L'obiettivo è naturalmente quello di prendere decisioni più informate e basate sui dati: un’elevata affidabilità delle previsioni non può che portare risultati di business più brillanti.

L'analisi predittiva è diventata ormai uno strumento di uso comune nella nostra società, dove modelli e algoritmi influiscono su tutte le attività della nostra vita quotidiana. Ad esempio, nel settore retail esistono algoritmi che operano continuamente, quasi in tempo reale, per definire prezzi, assortimento di prodotti e promozioni sulla base del comportamento previsto dei consumatori. Una modellazione predittiva accurata porta a decisioni di business più affidabili, il che significa ovviamente risultati aziendali più brillanti e insight capaci di guidare piani di azione efficaci.

modelling drives more reliable business decisions, which results in better business outcomes and actionable insight.



4. Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva serve a rispondere alla domanda "Cosa è opportuno che accada adesso?"

Questo approccio si può considerare una naturale estensione dell'analisi predittiva, poiché aiuta le aziende a utilizzare i risultati previsti per decidere quali azioni intraprendere e quali siano le modalità di intervento più adeguate. Si tratta quindi di delineare l’azione successiva più appropriata per ottimizzare uno specifico risultato atteso. È una delle forme di analisi più sofisticate oggi a disposizione delle aziende, per rendere il processo decisionale più rapido e più efficiente. In definitiva, questo si può considerare il punto di arrivo del percorso verso l'intervento perfetto, guidato dagli insight.

 

In conclusione

Non è una sorpresa che le aziende abbiano compreso l'importanza di utilizzare i dati per ottenere un vantaggio competitivo e risultati più brillanti. Tuttavia, il percorso non è certamente semplice e richiede la capacità di superare sfide e ostacoli. Il ruolo di un'agenzia di analisi dei dati, come Axis, è rendere semplice la complessità. Il nostro core business è dare una mano a estrarre i dati più rilevanti, gestirli nel modo più efficace e ricavarne approfondimenti quantificabili, che influiscano direttamente sui risultati aziendali. In questo modo, i nostri clienti potranno concentrarsi sul proprio core business, senza impiegare tempo a districarsi in un’enorme quantità di big data.

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