Nella nostra epoca ricca di dati, capire come analizzare ed estrarre il vero significato dagli insight digitali a disposizione del nostro business è uno dei principali driver del successo.
Nonostante il colossale volume di dati che creiamo ogni giorno, solo lo 0,5% viene effettivamente analizzato e utilizzato per la scoperta, il miglioramento e l’intelligence dei dati. Anche se questo può non sembrare molto, considerando la quantità di informazioni digitali che abbiamo a portata di mano, mezzo punto percentuale rappresenta comunque un’enorme quantità di dati.
Con così tanti dati e così poco tempo, sapere come raccogliere, curare, organizzare e dare un senso a tutte queste informazioni potenzialmente utili al business può essere un campo minato – ma l’analisi dei dati online è la soluzione.
Per aiutarvi a capire il potenziale dell’analisi, il significato e come potete usarla per migliorare le vostre pratiche aziendali, risponderemo a una serie di importanti domande analitiche. Non solo esploreremo i metodi e le tecniche di analisi dei dati, ma esamineremo anche diversi tipi di analisi dei dati, dimostrando come eseguire l’analisi nel mondo reale con un programma in 15 passi per il successo.
Che cos’è l’analisi dei dati?
L’analisi dei dati è un processo che si basa su metodi e tecniche per prendere i dati grezzi, estrarre gli insight rilevanti per gli obiettivi primari dell’azienda e analizzare queste informazioni per trasformare metriche, fatti e cifre in iniziative di miglioramento.
Esistono vari metodi per l’analisi dei dati, in gran parte basati su due aree principali: metodi di analisi dei dati quantitativi e metodi di analisi dei dati nella ricerca qualitativa.
Per spiegare le differenze chiave tra dati qualitativi e quantitativi, ecco un video da vedere:
Capire meglio le diverse tecniche di analisi dei dati, e i metodi nella ricerca quantitativa così come gli approfondimenti qualitativi, darà ai vostri sforzi di analisi delle informazioni una direzione più chiaramente definita, quindi vale la pena dedicare del tempo a queste conoscenze particolari. Inoltre, sarete in grado di creare un rapporto analitico completo che farà salire alle stelle i vostri processi di analisi.
Come analizzare i dati: Approfittare dei 15 migliori metodi di analisi dei dati & Tecniche
Ora che abbiamo risposto alla domanda “cos’è l’analisi dei dati?”, considerato i diversi tipi di metodi di analisi, è il momento di scavare più a fondo su come fare l’analisi dei dati lavorando attraverso questi 15 elementi essenziali.
Collabora le tue esigenze
Prima di iniziare ad analizzare i tuoi dati o di approfondire qualsiasi tecnica di analisi, è fondamentale sedersi in modo collaborativo con tutti i principali stakeholder all’interno della tua organizzazione, decidere la tua campagna principale o i tuoi obiettivi strategici e acquisire una comprensione fondamentale dei tipi di approfondimenti che potranno beneficiare al meglio dei tuoi progressi o fornirti il livello di visione necessario per far evolvere la tua organizzazione.
Stabilite le vostre domande
Una volta delineati i vostri obiettivi principali, dovreste considerare quali domande avranno bisogno di risposte per aiutarvi a raggiungere la vostra missione. Questa è una delle più importanti tecniche di analisi dei dati in quanto darà forma alle basi stesse del vostro successo.
Per aiutarvi a chiedere le cose giuste e garantire che i vostri dati lavorino per voi, dovete porre le giuste domande di analisi dei dati.
Raccolta i tuoi dati
Dopo aver dato una direzione reale alla tua metodologia di analisi dei dati e aver saputo a quali domande bisogna rispondere per estrarre il valore ottimale dalle informazioni a disposizione della tua organizzazione, dovresti decidere le tue fonti di dati più preziose e iniziare a raccogliere i tuoi insight – la più fondamentale di tutte le tecniche di analisi dei dati.
Imposta i tuoi KPI
Una volta stabilite le tue fonti di dati, iniziato a raccogliere i dati grezzi che ritieni possano offrire un valore potenziale e stabilito con chiarezza le domande a cui vuoi che i tuoi insight rispondano, devi impostare una serie di indicatori di performance chiave (KPI) che ti aiuteranno a monitorare, misurare e modellare i tuoi progressi in una serie di aree chiave.
I KPI sono fondamentali per entrambi i metodi di analisi nella ricerca qualitativa e quantitativa. Si tratta di uno dei principali metodi di analisi dei dati che certamente non dovresti trascurare.
Per aiutarti a impostare i migliori KPI possibili per le tue iniziative e attività, esplora la nostra raccolta di esempi di indicatori chiave di performance.
Ometti i dati inutili
Avendo dato alle tue tecniche e metodi di analisi dei dati un vero scopo e definito la tua missione, dovresti esplorare i dati grezzi che hai raccolto da tutte le fonti e usare i tuoi KPI come riferimento per eliminare qualsiasi informazione che ritieni inutile.
Tagliare il grasso informativo è uno dei metodi più cruciali dell’analisi dei dati in quanto vi permetterà di concentrare i vostri sforzi analitici e spremere ogni goccia di valore dalle rimanenti informazioni ‘magre’.
Tutte le statistiche, i fatti, le cifre o le metriche che non si allineano con i vostri obiettivi di business o che si adattano alle vostre strategie di gestione dei KPI dovrebbero essere eliminate dall’equazione.
Condurre analisi statistiche
Uno dei tipi di analisi più importanti è la statistica.
Questo tipo di metodo di analisi si concentra su aspetti come il cluster, la coorte, la regressione, il fattore e le reti neurali e alla fine darà alla vostra metodologia di analisi dei dati una direzione più logica.
Ecco un rapido glossario di questi termini vitali dell’analisi statistica come riferimento:
- Cluster: L’azione di raggruppare un insieme di elementi in modo che detti elementi siano più simili (in un senso particolare) l’uno all’altro rispetto a quelli di altri gruppi – da qui il termine ‘cluster’. Questo approccio viene utilizzato per fornire un contesto aggiuntivo a una tendenza o a un set di dati.
- Coorte: un sottoinsieme dell’analisi comportamentale che prende spunti da un dato set di dati (ad esempio un’applicazione web o un CMS) e invece di guardare tutto come un’unità più ampia, ogni elemento viene suddiviso in gruppi correlati. Usando questa metodologia di analisi, è possibile ottenere una grande quantità di informazioni sui bisogni dei consumatori o una comprensione ferma di un gruppo target più ampio.
- Regressione: Un insieme definitivo di processi statistici incentrati sulla stima delle relazioni tra particolari variabili per ottenere una comprensione più profonda di particolari tendenze o modelli. Questa è una metodologia di analisi che è incredibilmente potente quando si concentra sull’analisi predittiva.
- Fattore: Una pratica statistica utilizzata per descrivere la variabilità tra le variabili osservate e correlate in termini di un numero potenzialmente inferiore di variabili non osservate chiamate ‘fattori’. Lo scopo qui è di scoprire variabili latenti indipendenti. Un metodo di analisi ideale per razionalizzare segmenti specifici di dati.
- Reti neurali: Una rete neurale è una forma di apprendimento automatico (ML) focalizzata sulla previsione del risultato di una specifica variabile. Questo concetto è troppo completo per essere riassunto – ma questa spiegazione vi aiuterà a dipingere un quadro abbastanza completo. Più avanti nell’articolo, ci concentreremo maggiormente su questo termine.
- Data modeling: Un metodo di analisi che è il termine ombrello per ingegnerizzare le metriche e le intuizioni per ottenere valore aggiunto, direzione e contesto utilizzando un mix di strategie e tecniche. Quando si considera come analizzare i dati, l’adozione di una mentalità di modellazione dei dati è essenziale per il successo – in quanto tale, è un’area che vale la pena esplorare più in dettaglio.
- Analisi predittiva: Ancora una volta, mentre questo è un termine ampio (e qualcosa che rivisiteremo a tempo debito), quando si guarda a come fare analisi nel modo giusto, si dovrebbe garantire che questo termine sia saldamente radicato nella vostra mente. Le tecniche analitiche predittive sono essenziali perché vi permetteranno di individuare tendenze preziose nel momento in cui si sviluppano e di sviluppare iniziative che non solo miglioreranno i vostri vari processi operativi, ma vi aiuteranno anche a ottenere un vantaggio importantissimo sulla concorrenza.
Costruisci una roadmap di gestione dei dati
Anche se, a questo punto, questo particolare passo è facoltativo (a questo punto avrai già acquisito una ricchezza di informazioni e formato una strategia abbastanza solida), la creazione di una roadmap di governance dei dati aiuterà i tuoi metodi e tecniche di analisi dei dati ad avere successo su una base più sostenibile. Queste roadmap, se sviluppate correttamente, sono anche costruite in modo da poter essere modificate e scalate nel tempo.
Investite molto tempo nello sviluppo di una roadmap che vi aiuti a memorizzare, gestire e trattare i vostri dati internamente, e renderete le vostre tecniche di analisi ancora più fluide e funzionali – uno dei tipi più potenti di metodi di analisi dei dati oggi disponibili.
Integrare la tecnologia
Ci sono molti modi per analizzare i dati, ma uno degli aspetti più vitali del successo analitico in un contesto aziendale è l’integrazione del giusto software di supporto alle decisioni e della tecnologia.
Una solida piattaforma di analisi non solo vi permetterà di estrarre dati critici dalle vostre fonti più preziose, lavorando con KPI dinamici che vi offriranno intuizioni utilizzabili, ma presenterà anche le informazioni in un formato digeribile, visivo e interattivo da un dashboard centrale e dal vivo. Una metodologia di analisi dei dati su cui potete contare.
Integrando la giusta tecnologia per il vostro metodo statistico di analisi dei dati e la metodologia principale di analisi dei dati, eviterete di frammentare i vostri approfondimenti, risparmiando tempo e fatica e permettendovi al contempo di godere del massimo valore degli approfondimenti più preziosi del vostro business.
Per uno sguardo alla potenza del software a scopo di analisi e per migliorare i vostri metodi di analisi dei dati, date un’occhiata alla nostra selezione di esempi di dashboard.
Rispondete alle vostre domande
Prendendo in considerazione ciascuno degli sforzi di cui sopra, lavorando con la tecnologia giusta e promuovendo una cultura interna coesa in cui tutti accettano i diversi modi di analizzare i dati e il potere della digital intelligence, inizierete rapidamente a rispondere alle vostre domande aziendali più scottanti. Probabilmente, il modo migliore per rendere i vostri concetti di dati accessibili a tutta l’organizzazione è attraverso la visualizzazione dei dati.
Visualizza i tuoi dati
La visualizzazione dei dati online è uno strumento potente perché vi permette di raccontare una storia con le vostre metriche, permettendo agli utenti di tutta l’azienda di estrarre intuizioni significative che aiutano l’evoluzione del business – e copre tutti i diversi modi di analizzare i dati.
Lo scopo dell’analisi dei dati è quello di rendere l’intera organizzazione più informata e intelligente, e con la giusta piattaforma o dashboard, questo è più semplice di quanto si pensi, come dimostra la nostra dashboard di marketing.
**clicca per ingrandire**
KPI primari:
- Tasso di rimbalzo
- Durata media delle sessioni
- Tassi di conversione degli obiettivi
- Tassi di conversione delle pagine di atterraggio
Scavando più a fondo dei dati utente forniti da Google Analytics (GA), questo cruscotto visivo, dinamico e interattivo mostra il comportamento dei vostri utenti e visitatori del sito, presentando una ricchezza di metriche basate su KPI che esplorano la durata della sessione, i tassi di rimbalzo delle pagine, i tassi di conversione delle landing page e i tassi di conversione degli obiettivi, creando un rapporto di marketing completo con cui l’utente può interagire e regolare.
Questo mix centralizzato di informazioni fornisce una visione reale di come le persone interagiscono con il tuo sito web, i tuoi contenuti e le tue offerte, aiutandoti a identificare i punti deboli, a capitalizzare i punti di forza e a prendere decisioni basate sui dati che possono portare benefici esponenziali all’azienda.
Implementare l’analisi del testo
Una grande quantità di dati che le aziende raccolgono non è strutturata. Anche se avere accesso a un’ampia gamma di dati è essenziale per migliorare le vostre capacità di business intelligence (BI), senza implementare tecniche di analisi dei dati per dare struttura alle vostre metriche, non farete altro che raschiare la superficie.
L’analisi testuale, nota anche nell’industria come text mining, è il processo di prendere grandi serie di dati testuali e organizzarli in modo da renderli più facili da gestire. Lavorando attraverso questo processo di pulizia in dettaglio rigoroso, sarete in grado di estrarre i dati che sono veramente rilevanti per il vostro business e usarli per sviluppare intuizioni utilizzabili che vi spingeranno in avanti.
Gli strumenti e le tecniche di analisi moderni accelerano il processo di analisi dei testi, aiutando a raccogliere e a curare le intuizioni in modo efficiente e orientato ai risultati.
Collettivamente, creiamo un colossale 2,5 quintilioni di byte di dati digitali ogni singolo giorno, e una grande fetta è basata sul testo. Investendo in strumenti e tecniche di analisi dei dati che vi aiuteranno ad estrarre informazioni da varie fonti di dati basati su parole, tra cui recensioni di prodotti, articoli, comunicazioni sui social media e risposte ai sondaggi, otterrete preziose informazioni sul vostro pubblico, nonché sulle sue esigenze, preferenze e punti deboli.
Ottenendo questo livello di conoscenza, sarete in grado di creare campagne, servizi e comunicazioni che soddisfino le esigenze dei vostri potenziali clienti a livello personale, facendo crescere il vostro pubblico e aumentando la fidelizzazione dei clienti. Uno degli strumenti e delle tecniche di analisi dei dati più efficaci in cui potrai mai investire.
Affrontare l’analisi diagnostica
Quando si tratta di lezioni su come fare analisi, l’approfondimento dell’analisi diagnostica è essenziale. Progettata per fornire risposte dirette e fattibili a domande specifiche, è uno dei metodi più importanti al mondo nella ricerca, tra le sue altre funzioni organizzative chiave come la retail analytics, ad esempio.
Una potente forma di scoperta dei dati, l’analisi diagnostica dei dati mette in grado gli analisti e i dirigenti aziendali di ottenere una solida comprensione contestuale del perché qualcosa è accaduto. Se si sa perché qualcosa è successo e come è successo, si sarà in grado di individuare i modi esatti per affrontare il problema o la sfida. Per ottenere una comprensione pratica, è fondamentale acquisire una conoscenza di base delle seguenti due aree:
a) Analisi predittiva
Se si capisce perché una tendenza, un modello o un evento è accaduto attraverso i dati, si sarà in grado di sviluppare una proiezione informata di come le cose potrebbero svolgersi in particolari aree del business. Così facendo, sarete in grado di formulare iniziative o lanciare campagne prima della curva, battendo i vostri concorrenti. Inoltre, se potete usare l’aspetto predittivo dell’analisi diagnostica a vostro vantaggio, sarete in grado di prevenire potenziali problemi o inefficienze che vanno fuori controllo, stroncando i potenziali problemi sul nascere. Ci sono strumenti di reporting della BI che hanno opzioni di analisi predittiva già implementate al loro interno, ma anche rese user-friendly in modo da non dover calcolare nulla manualmente o eseguire l’analisi robusta e avanzata da soli.
b) Analisi prescrittiva
Un altro dei metodi di analisi dei dati più efficaci nella ricerca, le tecniche di dati prescrittivi si incrociano con l’analisi predittiva nel modo in cui ruota intorno all’utilizzo di modelli o tendenze per sviluppare strategie aziendali pratiche e reattive.
Approfondendo l’analisi prescrittiva, giocherai un ruolo attivo nel processo di consumo dei dati, prendendo serie ben organizzate di dati visivi e usandole come una potente soluzione ai problemi emergenti in una serie di aree aziendali chiave, tra cui marketing, vendite, customer experience, HR, adempimento, finanza, logistica analitica, e altri.
Considera la tecnologia autonoma
Le tecnologie autonome, come l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML), giocano un ruolo significativo nel progresso della comprensione di come analizzare i dati in modo più efficace.
Gartner prevede che entro il 2021, l’80% delle tecnologie emergenti sarà sviluppato con basi AI. Questa è una testimonianza del potere e del valore sempre crescente delle tecnologie autonome. Attualmente, le reti neurali e gli allarmi intelligenti stanno guidando la rivoluzione autonoma nel mondo dell’analisi guidata dai dati.
Una delle tecniche di analisi dei dati dell’era moderna, gli allarmi intelligenti forniscono segnali automatici basati su particolari comandi o eventi all’interno di un set di dati. Per esempio, se state monitorando i KPI della catena di approvvigionamento, potreste impostare un allarme intelligente che scatti quando appaiono dati non validi o di bassa qualità. Così facendo, sarete in grado di analizzare in profondità il problema e risolverlo in modo rapido ed efficace.
Una rete neurale è un ramo del machine learning – una forma di analisi guidata dai dati che cerca, con un intervento minimo, di capire come il cervello umano elaborerebbe le intuizioni e prevederebbe i valori. Le reti neurali imparano da ogni transazione di dati, il che significa che si evolvono e avanzano nel tempo.
Costruisci una narrazione
Ora che abbiamo discusso ed esplorato le applicazioni tecniche dell’analisi data-driven, vedremo come è possibile riunire tutti questi elementi in un modo che porterà benefici al tuo business – iniziando con una piccola cosa chiamata data storytelling.
Il cervello umano risponde incredibilmente bene a storie o narrazioni forti. Una volta che avete pulito, modellato e visualizzato i vostri dati più preziosi utilizzando vari strumenti di cruscotto di BI, dovreste sforzarvi di raccontare una storia – una storia con un inizio, una parte centrale e una fine ben definiti.
Così facendo, renderete i vostri sforzi analitici più accessibili, digeribili e universali, consentendo a più persone all’interno della vostra organizzazione di utilizzare le vostre scoperte a loro vantaggio.
Dividete il carico
Ultimo ma certamente non meno importante dei nostri consigli su come far funzionare l’analisi dei dati per il vostro business, parliamo della condivisione del carico.
Espandendo il nostro punto precedente, utilizzando metodi tecnici per dare ai vostri dati più forma e significato, sarete in grado di fornire una piattaforma per un più ampio accesso alle intuizioni guidate dai dati.
Se lavorate con gli strumenti e i dashboard giusti, sarete in grado di presentare le vostre metriche in un formato digeribile e orientato al valore, permettendo a quasi tutti nell’organizzazione di connettersi e utilizzare i dati rilevanti a proprio vantaggio.
I moderni cruscotti di dati consolidano i dati provenienti da varie fonti, fornendo l’accesso a una ricchezza di intuizioni in una posizione centralizzata, non importa se avete bisogno di monitorare le metriche di reclutamento o generare rapporti che devono essere inviati a numerosi reparti. Inoltre, questi strumenti all’avanguardia offrono l’accesso ai dashboard da una moltitudine di dispositivi, il che significa che tutti all’interno dell’azienda possono connettersi con approfondimenti pratici in remoto – e condividere il carico.
Una volta che tutti sono in grado di lavorare con una mentalità data-driven, catalizzerete il successo della vostra azienda in modi che non avreste mai pensato possibili. E quando si tratta di sapere come fare l’analisi dei dati, questo tipo di approccio collaborativo è essenziale.
Data Analysis In The Big Data Environment
I big data hanno un valore inestimabile per le aziende di oggi, e utilizzando diversi metodi per l’analisi dei dati, è possibile visualizzare i dati in un modo che può aiutare a trasformare l’intuizione in azione positiva.
Per ispirare i tuoi sforzi e contestualizzare l’importanza dei big data, ecco alcuni spunti che dovresti conoscere – fatti che ti aiuteranno a modellare le tue tecniche di analisi dei big data.
- Un aumento del 10% nell’accessibilità ai dati si tradurrà in più di 65 milioni di dollari di reddito netto in più per un’azienda media di Fortune 1000.
- Il 90% dei big data del mondo è stato creato negli ultimi cinque anni.
- Secondo Accenture, il 79% dei dirigenti d’azienda più importanti concorda sul fatto che le aziende che non abbracciano i big data perderanno la loro posizione competitiva e potrebbero affrontare l’estinzione. Inoltre, l’83% dei dirigenti aziendali ha implementato progetti di big data per ottenere un vantaggio competitivo.
I concetti di analisi dei dati possono presentarsi in molte forme, ma fondamentalmente, qualsiasi metodologia solida aiuterà a rendere il vostro business più snello, coeso, perspicace e di successo che mai.
Per riassumere, ecco i primi 15 passi per le tecniche e i metodi di analisi dei dati:
- Collabora le tue esigenze
- Stabilisci le tue domande
- Raccolta i tuoi dati
- Imposta i tuoi KPI
- Omettere i dati inutili
- Condurre analisi statistiche
- Costruire una roadmap di gestione dei dati
- Integrare la tecnologia
- Rispondere alle vostre domande
- Visualizza i tuoi dati
- Implementa l’analisi del testo
- Entra nell’analisi diagnostica
- Considera la tecnologia autonoma
- Costruisci una narrazione
- Dividi il carico
“Una metrica da sola non ti dice cosa sta succedendo al tuo sito; come sempre Analytics consiste nel prendere i tuoi dati e le influenze esterne e costruire intuizioni da tutti loro.” – Fiona Roddis
Abbiamo riflettuto sul significato dell’analisi dei dati e ci siamo addentrati nelle applicazioni pratiche dell’analitica centrata sui dati, e una cosa è chiara: prendendo misure per organizzare i tuoi dati e facendo lavorare le tue metriche per te, è possibile trasformare le informazioni grezze in azione – il tipo di azione che spingerà il tuo business al livello successivo.
Sì, buone tecniche di analisi dei dati si traducono in una migliore business intelligence (BI). Per aiutarvi a capire questa nozione in modo più dettagliato, leggete la nostra esplorazione della reportistica di business intelligence.
E, se siete pronti a eseguire le vostre analisi, a scavare nei fatti e nelle cifre mentre interagite con i vostri dati su immagini sorprendenti, potete provare il nostro software per una prova gratuita di 14 giorni!