L'utilizzo di un’appropriata strategia di utilizzo dei dati e il corretto impiego delle risorse a disposizione consente di ottenere una comprensione sempre più olistica dei propri consumatori e del proprio mercato. Tuttavia, le aziende stanno affrontando molte sfide nella raccolta e analisi di moli di dati sempre più numerose e granulari; esigenza emersa sempre più come rilevante anche per l’accelerazione dovuta alla pandemia che ha imposto alle aziende di velocizzare il proprio processo di trasformazione digitale e di conversione dei dati in insights.
Questo significa che, mentre le aziende cercano di sfruttare in modo aggressivo i dati dei clienti e di marketing, spesso sono sopraffatte da ondate di dati senza nessuna governance. Pertanto, è ormai imperativo avere una corretta strategia nella raccolta e utilizzo.
Quali sono quindi le basi per svilupparla?
- partire dalla considerazione che un’appropriata strategia è strettamente correlata a un migliore coinvolgimento e crescita dei propri clienti: le organizzazioni devono valutare il loro attuale livello di maturità per determinare quali sono le loro esigenze, gli obiettivi che vogliono raggiungere e qual è il valore aggiunto per il business
- determinare l’azionabilità della strategia, passaggio fondamentale per aiutare le organizzazioni a tracciare la rotta verso il successo. Dunque, un leader strategico con il supporto dell'organizzazione, dovrebbe guidare questo iter attraverso una serie di potenziali ostacoli, definendo nel processo obiettivi raggiungibili e misurabili.
Tuttavia, le organizzazioni continuano a lottare per avere un approccio efficace. Ma vediamo perché:
- spesso il collegamento di diverse fonti di dati è difficile e richiede molto tempo/risorse
- le soluzioni non hanno la flessibilità di adattarsi a obiettivi di business più ampi e a framework tecnologici esistenti
- la maggior parte delle soluzioni si concentra sulla preparazione dei dati piuttosto che sull'arricchimento degli stessi
- molte soluzioni generano output che spesso non sono pronti per un ulteriore utilizzo in piattaforme di analisi o dashboard.
Le aziende sono in genere ricche di dati, ma povere di insights. Pertanto, è necessario collegare e strutturare i dati tra i silos creando un'unica “fonte della verità” per supportare strategie di crescita sia nel breve sia nel lungo termine.
Kantar ha definito 5 passi che forniscono un framework di strategia dei dati per comprendere requisiti tecnici, aziendali e accelerare la propria trasformazione nel viaggio dai dati agli insight utilizzando approcci di AI e Machine Learning all'avanguardia.
- Data audit
Le aziende hanno molti dati a disposizione, ma trovare le giuste metriche in un mare di informazioni è difficile. Una valutazione completa dei dati è il primo passo nello sviluppo di una strategia efficace. Avere più fonti dati consente di rispondere alle domande in modo più accurato. Ma queste fonti sono raramente ben organizzate e classificate, il che porta a complicazioni costose quando si tenta di metterle insieme. Senza un adeguato audit, si può facilmente impegnare una notevole quantità di tempo e risorse preziose cercando di integrare e analizzare tutte le informazioni. - Data ingestion
Spesso i dati a disposizione possono essere difficili da gestire a causa della loro varietà e perché provenienti da centinaia di fonti. Pertanto. È importante dare la giusta priorità alle metriche utilizzate per prendere decisioni o comprendere il business, piuttosto che inserire ogni informazione disponibile. Raccogliere tutti questi dati in un unico posto in modo che siano pronti per essere armonizzati e analizzati è la chiave per un processo decisionale più intelligente e rapido. - Data enrichment
L'arricchimento dei dati è un processo progettato per migliorare e perfezionare le informazioni. Strumenti come machine learning e AI, semplificano e velocizzano tale processo, gestendo i dati grezzi provenienti dalle fonti più disparate, che opportunamente etichettati e codificati possono essere considerati un'unica fonte di verità e guidare le decisioni di business. - Data harmonization
Comprendere il processo di raccolta dei dati da diverse fonti in un formato coerente, standardizzato e accurato nel tempo. Avere accesso a dati puliti e di alta qualità ti consente di analizzare le vendite, gli sforzi legati alle attività di marketing e altri fattori che contribuiscono al successo dell’azienda. - Data visualization
Rendere i dati accessibili a una vasta audience semplificandone la comprensione attraverso specifici KPI, questo processo aiuta le organizzazioni nel prendere decisioni basate sui dati in modo più rapido e accurato.
L'obiettivo della visualizzazione è fornire dati facilmente comprensibili e pronti per essere utilizzati da tutte le persone che ne hanno bisogno. Dare la vita ai dati in modo visivo è l'ultimo miglio nel lungo viaggio da dati a insights.
È chiaro come la strategia dei dati determini i risultati del business moderno. I giorni dell'inattività dei dati ormai sono finiti e le organizzazioni devono utilizzare i propri o di terze parti per rimanere resilienti, competitivi e ottenere risultati aziendali tangibili per non rischiare di diventare obsoleti.
Pubblicato integralmente su Mark Up 2023