Il data analyst è un professionista che ha capacità analitiche, con una propensione per il ragionamento matematico e statistico, e capacità di programmazione. Allo stesso tempo deve avere anche doti comunicative, per presentare i dati in una forma visiva chiara e comprensibile per tutte le aree aziendali.
Ecco l’intervista a Francesco Spampinato che, durante il nostro corso di Digital Strategy, ci ha spiegato l’importanza di questa figura nel gestire e analizzare l’enorme mole di informazioni che vengono prodotte giornalmente online e nn solo.
Prima dell’intervista a Francesco Spampinato, vi lasciamo il primo articolo con i link a tutte le lezioni del corso.
Data Analytics… che roba è?
E’ il processo di raccolta e analisi dei dati per estrarre informazioni di business nascoste. Tramite l’analisi dei dati è possibile dare alle imprese intuizioni sulle condizioni di mercato, sul comportamento dei clienti, rendendo l’attività decisionale più efficace e veloce rispetto alla concorrenza.
Solo aziende grandi e con meccanismi complessi hanno bisogno di dedicare tempo e risorse a Data Analytics. Pmi, piccole attività commerciali e Data Analytics: un connubio possibile?
Bè .. diamo alcuni numeri:
– Soltanto il 7% delle Pmi nel 2018 ha avviato progetti di Big Data Analytics, mentre quattro su dieci dichiarano di svolgere analisi tradizionali sui dati aziendali.
– Poco meno di un terzo delle aziende, il 31%, è invece sulla buona strada sia dal lato della consapevolezza sia dal lato tecnologico.
– Circa quattro aziende su dieci (42%), inoltre, si sono mosse in una soltanto delle due direzioni o a causa di una visione limitata del fenomeno o a causa della mancanza di risorse per effettuare investimenti tecnologici.
Una PMI su dieci, infine, si dimostra pronta per lanciare delle iniziative di Analytics.
(Fonte: “Osservatorio Big Data Analytics & Business Intelligence della School Management del Politecnico di Milano”)
In che modo influisce/impatta questa fase del processo di business sui risultati?
Ancora troppi manager e imprenditori basano le proprie strategie sull’intuito ignorando il valore dei dati: ma gli strumenti ci sono, e sono anche potenti e semplici da utilizzare.
Quali sono le Kpi (metriche) che consiglieresti di monitorare per verificare il successo di una buona strategia di business?
Dipende. Dipende dalla tipologia di business ovviamente. Un business digitale ha metriche e KPI diverse da un business tradizionale. Iniziamo con il fare un pò di chiarezza:
– Una metrica è qualsiasi cosa possa essere misurato (ad. es. il tempo speso su un sito da un utente, quanti ricavi ha generato un sito, il numero di pizze vendute in una settimana da una pizzeria). Moltissime cose sono misurabili, ma il fatto che lo siano non le rende automaticamente rilevanti.
– Un KPI (Key Performance Indicator) è un indicatore (chiave) di performance. Si tratta di una metrica che aiuta a capire se le cose stanno andando bene o se è necessario apportare qualche cambiamento.
Quindi, se tutti i KPI sono delle metriche, non tutte le metriche sono KPI.
Facciamo degli esempi su 2 tipologie di business tradizionale e digitale:
eCommerce
– Tasso di conversione (n° ordini/n° visite)
– Items per order (n° medio di articoli per ordine)
– Costo di acquisizione ordine (€ spesi in MKT / n° ordini)
Pizzeria da asporto
– Customer Loyalty (n° di returning orders)
– Promo Efficiency (n° new orders / orders)
– Delivery Time
Tre consigli a chi non si è mai occupato di Data Analytics e vorrebbe cominciare a introdurlo in azienda.
Gli step per iniziare sono:
- Capire quali metriche (dati misurabili) ha senso tracciare
- Iniziare a tracciare dati con un tool adatto (Es. Google Analytics è gratuito)
- Definire dei report su base Settimanale / Mensile / Trimestrale (Quarter) per prendere decisioni di business data driven e non dettate dall’intuito.
Mentre per il secondo step può bastare seguire le risorse gratuite disponibili on line, per il primo e terzo step è conveniente affidarsi almeno per iniziare alla consulenza di un esperto per evitare di perdere tempo e soldi.