Fissare obiettivi nella Data Analytics

Fissare gli obiettivi è il passo più cruciale per qualsiasi organizzazione, azienda o gruppo nella data analytics. Nel complesso, volete che la vostra organizzazione crei un impatto positivo, aumentando le vendite o espandendo i servizi. 

Non importa quale sia il vostro scopo, deve essere misurabile a seconda dell’obiettivo della vostra azienda. Devono sempre allinearsi con la strategia della vostra azienda.

Termini da ricordare quando si fissano gli obiettivi

A volte, le parole obiettivo e scopi sono usate in modo intercambiabile. Tuttavia, non è sempre così nel marketing. 

Obiettivo e scopi hanno due significati diversi. L’obiettivo di una campagna in data analytics è qualsiasi azione che l’utente esegue sul sito web. Potrebbe essere un numero specifico di ordini, ottenere 500 follower, o ottenere un certo numero di visualizzazioni. 

Un altro termine che incontrerete nell’analisi dei dati è indicatori chiave di performance (KPI). Le KPI sono le metriche o i valori che utilizzate per decidere se state raggiungendo i vostri obiettivi. Potete analizzare varie metriche, e alcune potrebbero essere più preziose di altre.

Se l’obiettivo è quello di promuovere il traffico verso il sito web, il vostro KPI è il numero di visitatori del sito. Può anche essere quanto tempo i vostri utenti rimangono sul sito o la percentuale di nuovi visitatori. 

L’ultimo termine da tenere a mente è il tuo obiettivo. Gli obiettivi sono i numeri reali che i vostri KPI dovrebbero raggiungere. L’unico modo per raggiungere i vostri scopi e obiettivi sarà quello di usare questo approccio di pensiero.

Per esempio, potresti aver bisogno di 100 nuovi follower questo gennaio per assicurare che l’obiettivo del tuo marchio di guadagnare visibilità sia raggiunto. Se i tuoi nuovi seguaci hanno raggiunto solo 86, significa che devi migliorare la campagna. 

Come raggiungere i tuoi obiettivi

Non puoi raggiungere il tuo obiettivo in una volta sola. Anche se hai un obiettivo principale, devi comunque suddividere il progetto in vari passi chiamati microconversioni o eventi. 

Puoi condurre una data analytics all’interno di questi eventi? Sì! Si chiama analisi del funnel o del percorso. Questa analisi è essenziale per aiutarti a capire le ragioni dei fallimenti di conversione.  

L’obiettivo primario, per esempio, sul sito del tuo hotel è che le persone prenotino. Vuoi che abbiano una prenotazione pagata usando la loro carta.

L’evento 1 potrebbe essere l’esecuzione di una ricerca. Il KPI qui è il numero di ricerche effettuate all’interno del vostro sito. 

Poi, l’evento 2 può affrontare le persone che controllano i prezzi del tuo hotel. L’evento 3 riguarda la selezione della camera e il check-out. Infine, l’evento 2 riguarda l’inserimento dei loro dati e la conferma della prenotazione. 

Una volta che i dati sono pronti per l’analisi, gli analisti dovrebbero usare grafici, diagrammi e fogli di calcolo per studiare i dati. Usano questi strumenti per analizzare da diverse prospettive e metodi statistici. 

Alcuni esperti di dati concludono il processo analitico attraverso un rapporto di studio. Spiegano i loro risultati e descrivono come li hanno ottenuti. Un metodo include l’attingere da varie fonti per valutare i dettagli.  

Per esempio, un cliente potrebbe voler capire come commercializzare il proprio servizio in modo conveniente. L’analista di dati dovrebbe cercare l’andamento delle vendite e i movimenti in altri campi. Poi, inizieranno a lanciare un report basato su quello che hanno imparato.

Come riportare i risultati

Una caratteristica essenziale del lavoro di qualsiasi analista di dati è il reporting dei risultati. Devono spiegare che il modello deve causare un cambiamento all’interno del processo decisionale e del flusso di lavoro del business. 

Assicuratevi di riportare le aree che apprezzano di più. Per esempio, potrebbero voler sapere quali prodotti vendono di più. Oppure potrebbero anche voler sapere quali prodotti vengono acquistati più di una volta da un cliente. Il dipartimento finanziario dell’organizzazione potrebbe voler sapere quali clienti sono a rischio di credito.

Allora, assicuratevi di collegare gli obiettivi di cui sopra ai dati che riporterete. Per rendere questo possibile, gli analisti di dati dovrebbero aver intervistato l’azienda e parlato del significato preciso dei termini che useranno per l’analisi dei dati. 

Fate loro sapere che data analytics non significa solo inserire tutti i dati e lasciare che il computer faccia il suo lavoro. Pensate a questo. Gli avvocati possono vincere una causa senza parlare con i loro clienti?

Se non trovate l’obiettivo giusto da concordare, il vostro rapporto di analisi dei dati sarà sprecato. Come sempre, un modello che non considera il business non fornirà i migliori risultati. 

Il consiglio più importante per gli obiettivi di Data Analytics

Uno dei migliori consigli da osservare è quello di mantenerlo all’interno della vostra area di controllo. Non fissate obiettivi esterni come ottenere una promozione o avere un’altra azienda che approva il vostro affare. Invece, fissate obiettivi interni. 

Un ottimo obiettivo interno sarebbe quello di completare due gare questa settimana in termini di obiettivi tecnici. Nel frattempo, un obiettivo esterno è quello di diventare un gran maestro.

I due obiettivi sono diversi perché uno è più misurabile, mentre l’altro può andare oltre il proprio controllo. Diventare un gran maestro dipende anche dalle abilità dell’avversario e da altri fattori. 

Un consiglio in più è quello di mantenere il tempo a disposizione. Una volta che sapete cosa volete raggiungere, decidete quando l’azienda dovrebbe raggiungere tali scopi o obiettivi. 

Ruolo di analista di dati

L’analitica dei dati non deve solo informare e servire un individuo. Deve coinvolgere diversi stakeholder con obiettivi allineati. Nella data analytics, diversi ruoli rendono possibile la definizione degli obiettivi.

Consumatori di analisi

Nella data analytics, i consumatori di analisi lavorano per implementare i risultati. Sono i membri responsabili della conclusione del lavoro analitico. 

Produttori di analisi

Sono le persone che creano sistemi di supporto alle decisioni. Si assicurano che le tecniche di analisi siano al meglio per il processo decisionale.

Campioni di analitica

Loro sono i leader che sponsorizzano la campagna. Guidano coloro che beneficeranno direttamente della data analytics. 

Facilitatori di analisi

Questi sono gli amministratori dei dati, I.T, e le persone coinvolte con l’interfaccia grafica. I facilitatori di analisi includono anche chiunque fornisca supporto nell’analisi dei dati.

© Immagine via Luis Quintero