Come creare e utilizzare informazioni utili per la crescita aziendale

Avere accesso a informazioni utili pertinenti e accurate sta diventando sempre più importante per le aziende di tutte le dimensioni.

Informazioni di mercato dettagliate e dati sui clienti stanno diventando ogni anno più accessibili e convenienti, quindi sempre più aziende decidono di investire in queste aree.

Ciò significa semplicemente che i dati diventeranno cruciali per chiunque cerchi di rimanere competitivo. Ma non si tratta solo di raccogliere e archiviare dati grezzi. Miliardi di punti dati disparati che devi gestire non possono essere affatto utili se non vengono elaborati e interpretati correttamente. In effetti, questa quantità di dati può facilmente indirizzarti in modo errato o confonderti, impedendoti di prendere decisioni aziendali informate.

Quindi prima dovrai stabilire il contesto per i dati, oltre a comprendere le connessioni chiave tra insiemi di punti dati. Solo così hai la possibilità di ottenere informazioni su cui è possibile effettivamente agire, da cui il nome intuizioni attuabili .

1. Cosa sono le informazioni utili?

Prima di tutto, è importante fare la differenza tra tre concetti distinti:dati, informazioni e insight.

• I dati arrivano in una forma grezza e non elaborati. I punti dati rappresentano fatti misurabili particolari senza necessariamente assumere alcuna connessione tra di loro.
• Le informazioni contengono un po' di più. Sono dati che vengono elaborati e organizzati e forniscono una comprensione delle connessioni e delle tendenze di base. Questi dati sono sistematizzati e organizzati in modo pratico e diretto che offre un ottimo punto di partenza per un'analisi più approfondita.
• Le informazioni si ottengono quando entra in gioco una conoscenza approfondita e completa del contesto. Sono il risultato di un'analisi dettagliata delle informazioni e portano a conclusioni utili. E come accennato, se c'è un modo per agire in base a queste intuizioni, le chiamiamo perseguibili.

Un esempio di intuizione praticabile

Cercheremo di chiarire ulteriormente queste differenze usando un esempio. Diciamo che possiedi un'azienda e calcoli le tue entrate alla fine di ogni mese. Il fatto che la tua azienda abbia guadagnato 50.000 in un determinato mese è ciò che chiamiamo dati.

Ora, se prendi le tue entrate mensili negli ultimi 5 anni e organizzi questi dati in ordine cronologico per riconoscere tendenze e tendenze, ciò che ottieni sono informazioni . Notare un forte calo delle entrate negli ultimi 18 mesi ne sarebbe un esempio.

Ma il passaggio chiave deve ancora venire. Una volta che inizi a identificare i motivi delle tendenze che hai notato, utilizzando la tua conoscenza del contesto, otterrai intuizioni . Scoprire che il calo delle entrate è correlato allo scoppio della pandemia, ai problemi della catena di approvvigionamento o alle scoperte innovative della concorrenza:tutte queste sono intuizioni . Un'intuizione è perseguibile se suggerisce cosa dovrebbe fare l'azienda per migliorare la propria posizione date le circostanze.

In breve, c'è un intero spettro qui, con dati grezzi a un'estremità e approfondimenti all'altra. La domanda chiave che si pone è come trasformare i dati in informazioni fruibili e utilizzarle a proprio vantaggio?

2. Raccolta dei dati corretti

Scegli i set di dati rilevanti

La quantità di dati che potresti raccogliere per migliorare la tua attività è praticamente illimitata. Quindi qui, vagliare è fondamentale. La maggior parte delle stime afferma che produciamo più di 2,5 quintilioni di byte di dati ogni giorno. Le aziende utilizzano software di analisi dei dati di ogni tipo non solo per raccogliere enormi volumi di dati, ma anche per scegliere set di dati pertinenti alle proprie esigenze aziendali.

Naturalmente, la potenza di elaborazione di questi software diventa sempre più grande, ma anche la quantità di dati disponibili. Se non discrimini e ti addentri nell'analisi di ogni dato su cui puoi mettere le mani, ciò richiederà un'enorme potenza di elaborazione e, cosa più importante, probabilmente ti lascerà confuso e incapace di fare qualsiasi senso fuori di esso.

Imposta alcune regole di base

Quindi, prima che i dati inizino a fluire, è necessario impostare alcuni vincoli. In questo senso, l'analisi dei dati è un'attività in qualche modo predittiva. Devi assumere in anticipo quali fattori e parametri ti porteranno a conclusioni degne. Anche abbozzare in anticipo risultati particolari è il benvenuto. Dovresti scegliere quali dati raccogliere in base alle tue aspettative e ai tuoi obiettivi finali e quindi vedere se i dati dimostrano che hai ragione o torto.

Non c'è una ricetta per il successo qui, ma una regola pratica tipica dovrebbe essere se la raccolta di un certo tipo di dati aggiungerà valore alla tua operazione. È fondamentale creare filtri adeguati che ti consentano di concentrarti su ciò che è veramente essenziale.

Utilizza gli strumenti giusti

L'altra chiave è la tecnologia. C'è un gran numero di fonti di dati che puoi utilizzare, quindi assicurati di procurarti quelle accurate e pertinenti.

Probabilmente i più utili sono quelli che analizzano il tuo pubblico e i tuoi clienti particolari, come l'analisi dei social media o il software CRM che tiene traccia dell'attività del tuo sito web. Anche l'integrazione di tutte queste diverse fonti in un corpo di dati solido e unificato è fondamentale se desideri procedere con i passaggi successivi.

3. Trasformare i dati in insight

Collegamento dei punti

Una volta che hai risolto, è il momento di contestualizzare tutti questi frammenti disparati di dati e trarre conclusioni. Ricorda, un'intuizione è un'informazione complessa e strutturata, ma chiara e specifica. Deve essere pertinente e avvicinarti alla comprensione del problema che stai affrontando.

In primo luogo, i dati devono essere trasformati in informazioni. Questo viene fatto assegnando priorità, ordinando, segmentando e raggruppando un numero enorme di punti dati.

La maggior parte di questo lavoro è automatizzato e si basa sulle regole e sui criteri iniziali che hai impostato. E quando imposti queste regole, ricorda che l'equilibrio è fondamentale qui. Se sei troppo generico, le tue scoperte potrebbero rivelarsi vuote e superficiali, eppure se sei troppo specifico questo può confonderti, sopraffarti o semplicemente farti perdere di vista il quadro più ampio.

Crea una squadra versatile 

Tieni presente che questo algoritmo iniziale potrebbe dover essere modificato se le circostanze cambiano radicalmente. In tempi di turbolenze e fluttuazioni drammatiche del mercato come quello in cui viviamo in questo momento, alcune informazioni potrebbero cessare di essere rilevanti, mentre altre potrebbero acquisire importanza.

Ecco perché è molto prezioso avere una vasta gamma di professionisti che ti aiutino a interpretare i risultati. Non si tratta solo di data scientist, ma anche di esperti di marketing, esperti finanziari, venditori, rappresentanti del servizio clienti, specialisti di mercato, praticamente chiunque possa entrare con i propri 2 centesimi e le proprie conoscenze su una determinata sfera della tua attività o del tuo mercato.

Se si mette insieme un team competente, sarà più facile distinguere tra causalità e semplici correlazioni accidentali. Ci sono molte parti mobili e hai bisogno di persone che capiscano effettivamente come si muovono le diverse parti e cosa le fa cambiare per evitare interpretazioni errate.

Utilizza la visualizzazione

Infine, il modo in cui presenti le informazioni ottenute è cruciale. È molto più facile leggere e comprendere visualizzazioni ben progettate e intuitive rispetto a infiniti fogli di calcolo monotoni.

Questa parte del lavoro può anche essere automatizzata e uno strumento di reporting di qualità può fare miracoli per te qui. Può estrarre dati grezzi dalle tue origini dati e organizzarli per creare grafici e grafici di facile comprensione basati sui preset che hai preparato.

4. Abilitazione di informazioni fruibili

Collegare approfondimenti e azioni

Quindi hai i tuoi dati, hai il tuo software, un team capace di dare un senso ai dati e sei riuscito a ottenere preziose informazioni utili su cosa è buono e cosa è male per la tua azienda. Il processo è ancora tutt'altro che finito.

A volte sembra che agire in base all'intelligenza raccolta possa essere la parte più complicata. La ricerca di Forrester mostra che il 74% delle aziende desidera essere basato sui dati, ma solo il 29% ritiene di essere bravo a collegare l'analisi all'azione.

Ruolo umano nel processo decisionale

Si noti che lo sviluppo di nuove tecnologie può risolvere solo in parte questo problema, poiché almeno una parte del processo decisionale deve essere svolto dall'uomo. Certo, il software sta migliorando nel prevedere le tendenze future e persino nel prendere alcune decisioni particolari.

Ma d'altra parte, le grandi decisioni sulla strategia aziendale complessiva, sulla gestione del marchio o su una crisi di pubbliche relazioni hanno troppe variabili o semplicemente non sono quantificabili.

Ad esempio, puoi misurare quanti soldi perderà la tua azienda a causa di determinate decisioni durante una crisi di pubbliche relazioni, ma non puoi misurare rigorosamente "quanta reputazione" perderà. E anche se si potesse, decidere “quanta” della reputazione che un'azienda è pronta a perdere si basa su obiettivi e aspirazioni tipicamente umani e non guidati esclusivamente da logiche finanziarie.

Ne vale la pena?

Quindi, per agire correttamente in base alle intuizioni, è necessario tutto:dati affidabili, esperti in grado di analizzarli, software in grado di generare previsioni solide e decisori umani che determinano le azioni future tenendo presente un quadro più ampio.

È un processo molto complesso e, per far crescere davvero la tua attività, dovrai fare tutto bene. E ne vale la pena. Ecco perché ben il 77% delle aziende negli Stati Uniti e il 69% nel Regno Unito sono basate sui dati, mentre le aziende basate sugli insight crescono generalmente a un tasso di oltre il 30% ogni anno. E trasformare correttamente i dati grezzi non strutturati in informazioni fruibili è la chiave assoluta una volta che decidi di intraprendere questa strada.

5. Considerazioni finali

Fare in modo che la tua azienda diventi basata sui dati può essere un'esperienza spaventosa. È un cambiamento enorme, soprattutto per i proprietari e i dirigenti della vecchia scuola. È anche rischioso e complicato e l'intera faccenda potrebbe sembrare troppo oscura e confusa. Quindi non è una sorpresa se i dirigenti si innervosiscono quando cercano di implementare cambiamenti che renderanno le loro aziende più basate sui dati.

Raccogliere tonnellate di dati disparati e ricavarne informazioni utili può sembrare un'enorme mole di lavoro, ma è davvero l'unico modo. Farai degli errori lungo la strada e dovrai aggiornare gli algoritmi, armeggiare con criteri preimpostati e adattarti alle nuove circostanze in ogni momento.

Ma con l'approccio giusto e un team capace, commetterai sempre meno errori, acquisirai sicurezza ed esperienza e, a lungo termine, sarai in grado di utilizzare i dati per creare un vantaggio competitivo e aiutare il tuo gli affari crescono.