Con la rivoluzione digitale, le imprese hanno dovuto modificare non soltanto il loro approccio nei confronti dei clienti, ma anche trasformare la propria dotazione tecnologica e la gestione dei processi produttivi per essere competitivi ed efficienti.
Nelle ultime analisi fornite dall’Ocse (Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico), le imprese per essere al passo con i tempi e ottenere il successo sperato devono assolutamente implementare delle strategie basate sulla raccolta e l’analisi dei dati. In questo articolo analizzeremo come il data analysis sia fondamentale per le imprese e come attuarlo all’interno della propria organizzazione aziendale.
L’importanza del data analysis per le imprese
Come affermano molti economisti nel mondo “data is the new oil“, che in italiano può essere tradotto con la locuzione “i dati sono il nuovo petrolio” e questo può sintetizzare perfettamente come l’analisi, la raccolta e la gestione dei dati sarà il fondamento su cui si baseranno tutte le strategie aziendali delle imprese che vogliono essere al top.
I dati sono un elemento oggettivo, che non lascia spazio a interpretazioni personali, di conseguenza sono uno strumento molto più preciso e determinato per comprendere i comportamenti e le esigenze dei clienti. Per comprendere come il data analysis sia fondamentale per le imprese si può pensare agli abiti su misura: se si conosce la taglia, lo stile, il colore e i materiali che il cliente desidera per il proprio vestito, si può realizzare una creazione personalizzata che soddisferà sicuramente le aspettative dell’utente finale.
L’esempio serve per comprendere come la raccolta e l’analisi dei dati forniti dagli utenti, servono per adottare strategie personalizzate, veloci e efficienti. Le imprese data-driven, cioè quelle aziende che considerano la gestione dei dati fondamentale per lo sviluppo e la crescita, non sfruttano i dati solo per conquistare i clienti, ma anche per rendere più efficienti ed economici i processi produttivi e la forza lavoro.
Per trasformare la propria impresa in una data-driven non bisogna soltanto concentrarsi sull’implementazione della tecnologia in ogni comparto produttivo, ma mettere al centro i dati, adottando strategie per l’analisi, la raccolta e la gestione.
Trasformazione dell’azienda in base al data analysis
Cambiare l’assetto organizzativo della propria impresa non è sicuramente un processo veloce e semplice, soprattutto se si decide di porre al centro della propria attività il data analysis. Per rendere i dati, il pilastro su cui si fondano le decisioni aziendali è necessario informare tutti i dipendenti riguardo le nuove strategie e organizzare seminari e convegni per comprendere la trasformazione che si sta attuando.
Una giusta comprensione a tutti i livelli della nuova linea data-driven adottata dell’impresa può rendere più semplice la raccolta, l’analisi e la gestione dei dati, così da rendere la trasformazione più veloce e semplice. Il cambiamento dell’azienda deve essere capillare e attuato in ogni settore, solo così si potrà avere una gestione unitaria ed efficiente dei dati.
Come raccogliere i dati
Se si ha l’intenzione di sfruttare l’enorme potenziale fornito dai dati, bisogna attuare una strategia per la raccolta, sfruttando alcuni strumenti già presenti in azienda. Il primo passo per la raccolta dati consiste nell’implementare il CRM (Customer Relationship Management), un software che tutte le aziende usano per la gestione e l’analisi delle relazioni con i clienti.
Per conoscere a fondo i comportamenti dei clienti potenzialmente interessati ai beni o ai servizi dell’azienda, bisogna analizzare con precisione i dati forniti dal CRM raccolti tramite contatti telefonici, chat online, form sui siti web, e-mail, post sui social, iscrizione alle newsletter, moduli cartacei, ecc. La mole di dati raccolta deve essere organizzata e gestita da tutti i comparti dell’azienda e sarà il punto di partenza per individuare il potenziale cliente e trasformarlo in acquirente.
I software per la raccolta dei dati non servono soltanto per aumentare il numero di clienti e le vendite, ma anche per analizzare l’efficienza dei diversi processi produttivi. Ad esempio, se si effettua un’analisi completa dei dati forniti dagli ordini, si possono individuare i beni che sono più richiesti, i flussi di vendita e anche stabilire la velocità e l’efficienza delle spedizioni.
Data analysis condivisa
Per un’azienda data-driven che vuole essere di successo e competitiva, non si deve adottare la strategia dei “silos informativi“, che consiste nel raccogliere i dati separatamente in base ai diversi settori operativi, ma operare una condivisione dei dati interni. La comunicazione continua e capillare tra i diversi settori ha il preciso scopo di migliorare l’intero processo produttivo e facilitare al contempo la gestione e l’organizzazione dei dati.
Per attuare questa strategia di data-analysis si possono utilizzare dei software aziendali che aggregano tutti i dati provenienti dai diversi reparti e li organizzano per fornire informazioni utili per la gestione dei processi produttivi. Le strategie di data analysis condivise hanno dimostrato maggiore produttività, efficienza e una più sapiente organizzazione della forza lavoro.
Un altro vantaggio nell’adottare una strategia di data analysis condivisa consiste nel misurare in tempo reale il successo delle campagne pubblicitarie, la capacità di soddisfare i clienti e il flusso delle vendite e degli acquisti.
Usare i dati rispettando la privacy
Nonostante la raccolta, la gestione e la conservazione dei dati sia necessaria per le imprese data-driven, non bisogna dimenticarsi di adottare una policy riguardante la privacy. I dati sono una miniera inesauribile per chi vuole vendere un prodotto, sponsorizzare un’attività o battere la concorrenza, quindi è necessario proteggerli da eventuali attacchi hacker.
Insieme con una strategia di data analysis è consigliabile prevedere anche l’adozione di strumenti atti a prevenire il furto dei dati personali o addirittura assumere un esperto in cybersicurezza. Gli attacchi informatici per la sottrazione di dati sensibili possono minare la credibilità e l’affidabilità di un’azienda, quindi è meglio prevenire tali inconvenienti e agire al momento della trasformazione data-driven.
Assumere un data leader
Per avere la certezza che l’impresa gestisca proficuamente i dati, si può agevolare questa transizione aziendale assumendo alcune figure professionali come il data leader o alcuni esperti in informatica. Il data leader è una nuova figura professionale che ha il compito di supervisionare l’acquisizione dei dati, la raccolta, la gestione e anche la conservazione.
Il data leader è anche colui che sceglie le strategie migliori per raccogliere i dati da parte degli utenti o dei clienti, creando ad esempio questionari, form, test e sondaggi. Il data leader, può essere affiancato da esperti informatici che sanno trasformare la mole di dati grezzi raccolti in un’azienda in informazioni utili e pertinenti da sfruttare per il proprio sviluppo.
In un recente articolo redatto da Quantum Black AI by McKinsey, si è evidenziato come il 46% delle imprese considerate di successo nel 2019 ha assunto un data leader, un dato che fa comprendere come sia fondamentale inserire nel proprio organico questa nuova figura professionale.
Acquisizione e fidelizzazione dei clienti
Grazie alla raccolta dei dati si possono offrire agli utenti delle esperienze personalizzate, basterà conoscere i loro interessi, il genere, l’età, le abitudini di acquisto, la provenienza geografica, ecc. e tramutare un potenziale cliente in un compratore.
Avere molti dati riguardo un cliente può essere fondamentale per fidelizzarlo, magari inviando sconti esclusivi, promozioni in linea con i suoi interessi, raccolte punti, biglietti omaggio o accesso a eventi speciali. Profilando gli utenti con il data analysis si hanno maggiori probabilità di aumentare il bacino di clienti e al contempo migliorare la reputazione e le vendite.