La data analytics è stata vista molto in giro, specialmente nelle industrie e nelle organizzazioni. Può migliorare le campagne pubblicitarie, le vendite, la portata e l’identità del marchio in diversi modi. Impara cos’è la data analytics e perché ne hai bisogno per il tuo business!
Che cos’è la data analytics?
Data analytics è un campo che si riferisce all’analisi dei dati per creare conclusioni e prendere decisioni. È una scienza che si occupa dei processi e delle strategie in modo automatizzato attraverso algoritmi e procedure meccaniche.
Molti ancora non capiscono la definizione di data analytics perché include vari argomenti e sotto-discipline. E si possono sottoporre tutti i tipi di informazioni alle tecniche di data analytics per ottenere approfondimenti. Ma è semplice. Basta indagare le serie di dati e trarne generalizzazioni oggettive.
La maggior parte delle tecniche di analisi dei dati utilizzano sistemi e software specializzati per le imprese e la ricerca. Troverete quattro tipi di analisi dei dati:
- Le analisi descrittive esaminano ciò che si è verificato in un momento specifico. Alcune domande guida da includere sono: le visualizzazioni sono aumentate? Le vendite sono più alte questa settimana rispetto alla scorsa?
- L’analitica diagnostica è più sul perché una situazione è accaduta. I dati da inserire qui sono più diversi e la risoluzione dei problemi. Per esempio, il tempo è legato alle vendite? La campagna in corso ha aumentato le vendite?
- L’analisi predittiva riguarda ciò che sta per accadere in futuro. Una domanda include: qual è la quantità di modelli meteorologici che prevedono l’estate calda?
- L’analitica prescrittiva consiste nel compiere un’azione. Per esempio, è meglio aggiungere una stazione meteorologica per una migliore previsione o migliorare quella vecchia?
Perché usare la data analytics?
Data analytics è essenziale per le aziende e altre organizzazioni che vogliono ottimizzare le loro prestazioni. Ogni organizzazione deve implementare la data analytics nel suo modello di business per ridurre i costi e produrre più profitto.
Azienda impiega anche la data analytics per creare decisioni migliori e studiare le tendenze e la soddisfazione dei clienti. Condurrà a migliori prodotti. Capirete meglio la scena attuale del mercato e la cambierete completamente. Saprai anche come innescare una domanda per un nuovo sviluppo di un prodotto.
La data analytics aiuta anche a produrre contenuti mirati. Prima di creare una campagna di marketing orientata al cliente, è possibile identificare ciò che i tuoi spettatori o abbonati vogliono. Ti permette di personalizzare il tuo video, post, immagine o storia in base ai loro bisogni e interessi.
Con la data analytics, si può anche determinare quale segmento di clienti risponde meglio. Si risparmierà di più sui costi di ricerca di nuovi clienti o di mantenimento dei clienti esistenti.
Infine, l’analisi dei dati promuove l’efficienza operativa. Potete determinare potenziali opportunità che daranno il via alle vostre operazioni e creeranno più profitto come azienda. Potete anche scegliere potenziali minacce e risolverle subito. Non c’è più bisogno di aspettare che i problemi si verifichino, perché si può agire per prevenirli. Detto questo, l’organizzazione può vedere quali operazioni hanno prodotto i migliori risultati in determinate condizioni. Possono anche vedere quali aspetti sono inclini all’errore e quali hanno bisogno di miglioramenti.
Cosa significa Big Data?
E’ esattamente come sembra. I grandi dati si riferiscono alle vaste serie di dati che sono così estese da richiedere un software specializzato. I grandi dati richiedono anche quei computer enormi per l’elaborazione. YouTube, Facebook, Google e altre grandi aziende producono grandi dati ogni giorno, che conservano in enormi magazzini. Questi luoghi di solito contengono vari dischi rigidi per conservare tutto.
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La tua azienda probabilmente non produce big data, ma potresti imparare da queste vaste entità ad analizzarli.
In primo luogo, i big data ci insegnano a misurare le tendenze invece delle cifre esatte. Non puoi analizzare i tuoi progressi basandoti su un solo numero. Maggiore è la quantità di dati che raccogliete, più intelligenti saranno i vostri risultati e le vostre conclusioni.
In secondo luogo, concentrati sui modelli. Gli schemi diventeranno più evidenti man mano che raccoglierete più dati nel tempo. Potete considerare le tendenze mensili, stagionali e persino annuali dalle analisi settimanali.
Infine, ma non meno importante, esamina le anomalie. Scoprite perché i vostri modelli attesi cambiano improvvisamente. Una volta che hai fatto l’analisi predittiva, usa queste informazioni per creare azioni d’ora in poi.
Che cos’è il Data Mining?
Il data mining si riferisce alla ricerca di modelli nascosti in enormi database e cifre durante la data analytics. Invece di avere qualcuno come analista umano, un programma automatizzato elabora le informazioni. Estrae i dati e li accoppia con modelli conosciuti. Quando si fa data mining si trovano molti risultati sorprendenti.
Che cos’è la visualizzazione dei dati?
La visualizzazione dei dati include l’impostazione dei dati in una versione più visiva per un migliore esame. Rende le informazioni più comprensibili, leggibili e facili da analizzare. È possibile visualizzare i dati attraverso istogrammi, grafici, diagrammi a barre e a torta.
Altri dati
Ricorda che ci sono più dati fonti quando fai analisi dei dati. Può rendere il processo più impegnativo ma utile quando si ottengono risultati. Le analisi basate sul web possono fare solo tanto, quindi prendi i dati da queste fonti:
- I dati online non provengono solo dal tuo sito web. Devi anche guardare altre fonti per connetterti con il tuo pubblico. Può includere social media, email, forum e altro. Questi siti di social network possono avere il proprio strumento di analisi dei dati, come Facebook Insights.
- I database possono conservare informazioni importanti sul cliente. Questi dettagli includono le loro informazioni CRM, il numero di contatto e i programmi di fedeltà. Troverete anche che supportano dati anonimi attraverso intuizioni demografiche tangibili.
- I dati del software sono semplicemente i dati di un software specifico che cattura l’uso delle informazioni. Alcune variabili qui includono le abitudini degli utenti, i crash e altro. Usate questi dati per la vostra prossima applicazione o aggiornamento web.
- I dati dell’app store o l’analitica permettono alle organizzazioni di tracciare e analizzare come i loro clienti scaricano le loro applicazioni. Come pagano l’app? Come la usano? Google Play Store e Apple App Store forniscono queste preziose informazioni attraverso l’analisi integrata.
- I dati offline sono quelli che non puoi trovare su internet. Alcuni dettagli off-the-web da cercare sono i log del servizio clienti e i sondaggi di persona. Anche le interviste informali e non strutturate possono essere fonti di dati. Si può anche fare riferimento ai registri dei punti vendita e al traffico pedonale nei negozi.
© Immagine via Steve Johnson