Dalla valutazione del rischio per le assicurazioni alla manutenzione predittiva nella produzione industriale, passando per il precision farming nel settore agroalimentare, i Data Analytics sono ormai sfruttabili e sfruttati in qualsiasi settore produttivo.
Sempre più aziende riconoscono l’importanza di stabilire una data strategy e, nella graduale riorganizzazione interna mirata a mettere i dati al centro dei processi aziendali, stanno scoprendo la capacità trasversale dei Data Analytics di rivelare nuove opportunità di business prima nascoste.
Qual è l’origine dei dati?
Ogni azione che compiamo tramite un mezzo elettronico produce un dato. Quel dato, aggregato a dati affini e interpretato dai Data Analytics, ha la potenzialità di far emergere le informazioni indispensabili a definire la traiettoria di business su cui sarà più conveniente investire.
Ottimizzare il sistema di gestione dei dati è quindi fondamentale per ogni impresa che desidera individuare nuove opportunità. Decidere quali dati raccogliere, come raccoglierli, dove conservarli e da dove prelevarli è il primo passo per costruire un rapporto produttivo e virtuoso con i dati aziendali.
Dati Online
Le interazioni con il sito web dell’azienda, gli acquisti sull’e-commerce, il tempo medio speso a leggere una pagina o a studiare una scheda prodotto, il numero di click generato da una campagna pubblicitaria, i dati anagrafici aggregati dei clienti più fedeli, le menzioni di un brand o di un settore sui social media: questi dati sono numerosi, disponibili, e contengono importanti indicazioni che i Data Analytics possono rendere fruibili durante la ricerca di nuove opportunità.
Dati Offline
I dati generati offline possono essere meno vari di quelli raccolti dal web, ma sono numerosi e, soprattutto, altrettanto significativi per prendere scelte strategiche.
Si tratta, per esempio, delle interazioni dei clienti con i call center, le transazioni fatte tramite metodi di pagamento elettronici, la movimentazione dei prodotti nei punti di vendita fisici e addirittura le previsioni del tempo atmosferico.
Le opportunità rivelate dai Data Analytics
I dati a cui può attingere un’azienda sono una ricchezza sommersa, e i Data Analytics sono lo strumento che può trasformarli in nuove, concrete opportunità di crescita. Ecco tre casi in cui l’analisi dei dati può incidere in modo pratico, tempestivo e dirimente sui processi di decision making aziendale.
Trovare nuovi segmenti di mercato
Per trovare nuovi pubblici degni di attenzione, i metodi tradizionali si sono fino ad ora affidati a dispendiose ricerche di mercato, lunghi confronti e analisi manuali e una buona dose di intuito commerciale.
I Data Analytics sono in grado di automatizzare i processi di analisi, renderli più performanti e offrire scorci di mercato originali, su cui investire con la sicurezza che solo i dati nudi e crudi possono garantire.
- Un esempio: un’azienda di prodotti cosmetici naturali ha come target principale le donne di un’età compresa tra i venti e i quarant’anni, verso le quali indirizza la totalità dei suoi sforzi di marketing.
I dati aggregati degli acquisti online, raccolti e processati grazie ai Data Analytics, mostrano tuttavia che una porzione della customer base piccola, ma in crescita, è composta da uomini tra i trenta e i trentacinque anni residenti in aree urbane.
Si tratta di un micro-mercato completamente nuovo. Grazie a questa informazione, l’azienda può decidere di indirizzare il proprio marketing anche a quei potenziali clienti, e di farlo per prima tra tutte le sue competitor.
Individuare i trend temporanei
La capacità dei Data Analytics di acquisire e processare i dati in tempo reale, man mano che vengono prodotti, li rende lo strumento ideale per individuare con tempismo i trend temporanei prima che raggiungano il picco della popolarità e si esauriscano.
- Un esempio: i Data Analytics di un’azienda europea che produce orologi segnalano, solo in Italia, un aumento di post sui social media a tema orologi – in particolare, post di utenti che mostrano di aver iniziato a indossare orologi da polso analogici, con il cinturino marrone e il quadrante bianco.
Uno sguardo più attento rivela che il rinnovato interesse per gli orologi da polso è dovuto a una serie tv divenuta recentemente popolare, in cui il protagonista è legato a un vecchio cimelio di famiglia: un orologio d’altri tempi, con il cinturino marrone e il quadrante bianco.
Forte di questa informazione, l’azienda decide di sfruttare il trend: rifornisce i punti vendita italiani dei modelli più simili all’orologio della serie tv, posiziona gli stessi modelli ai primi posti nel suo e-commerce, e avvia una campagna online mirata esclusivamente al pubblico italiano.
Determinare la Next Best Action
Fare l’offerta giusta al momento giusto è l’essenza di un marketing efficace, e i dati sulle interazioni dei potenziali clienti con un sito web sono una risorsa preziosa con cui lavorare a questo scopo. Tramite i Data Analytics, è possibile ottenere informazioni precise sulle azioni del processo di vendita che funzionano meglio (e vanno quindi replicate) e quelli che funzionano male e vanno modificate.
- Un esempio: un grande e-commerce riesce a portare un traffico elevato di nuovi utenti sul sito web, ma solo una minima parte dei nuovi visitatori completa l’acquisto di un prodotto.
Alla ricerca di una soluzione, il management interroga i dati: le analitiche mostrano che un’alta quantità di utenti inserisce vari articoli nel carrello, ma abbandona il sito al terzo dei quattro passaggi necessari a completare l’ordine.
Grazie a questo dato, l’azienda prende una decisione informata, e riduce da quattro a due i passaggi necessari all’acquisto, riuscendo così ad aumentare la percentuale di nuovi visitatori che diventano clienti dell’e-commerce.