Le aziende moderne dipendono sempre di pi\u00f9 da dashboard, KPI, report e strumenti di analytics per prendere decisioni. Tuttavia, molti progetti di analisi incontrano lo stesso ostacolo fin dall\u2019inizio: i dati necessari per costruire e testare l\u2019ambiente di reporting non sono ancora disponibili.<\/p>\n\n\n\n
Forse un nuovo CRM \u00e8 ancora in fase di configurazione. Una piattaforma ecommerce non \u00e8 ancora stata lanciata. Una campagna marketing non ha ancora generato uno storico sufficiente. Oppure l\u2019azienda potrebbe semplicemente non voler esporre dati reali di clienti e informazioni finanziarie durante le fasi di sviluppo.<\/p>\n\n\n\n
Tradizionalmente, i team aspettavano di avere abbastanza dati di produzione prima di progettare seriamente il proprio ambiente di reporting. Oggi, questo approccio sta diventando sempre meno necessario.<\/p>\n\n\n\n
Dati di esempio realistici, soprattutto se generati con l\u2019intelligenza artificiale, permettono alle organizzazioni di creare prototipi di ambienti analytics molto prima che i sistemi di produzione siano completamente operativi.<\/p>\n\n\n\n
Questo trasforma l\u2019analytics da qualcosa che viene costruito alla fine di un progetto a uno strumento che pu\u00f2 contribuire a definire il progetto stesso.<\/p>\n\n\n\n
Uno degli errori pi\u00f9 comuni nei progetti di analytics \u00e8 partire dai grafici.<\/p>\n\n\n\n
I team iniziano subito a discutere di dashboard, grafici, colori, layout, tabelle e filtri. Ma una dashboard esteticamente gradevole non \u00e8 necessariamente una dashboard utile.<\/p>\n\n\n\n
Un punto di partenza migliore consiste nel capire quali decisioni l\u2019azienda deve prendere.<\/p>\n\n\n\n
Un direttore commerciale potrebbe voler sapere:<\/p>\n\n\n\n
Un reparto marketing potrebbe invece porsi domande completamente diverse:<\/p>\n\n\n\n
Una volta definite chiaramente queste domande, diventa molto pi\u00f9 semplice capire quali informazioni deve contenere l\u2019ambiente di analytics.<\/p>\n\n\n\n
Invece di progettare prima una dashboard e cercare successivamente i dati necessari, i team possono partire dalle decisioni che devono supportare e costruire il modello di reporting intorno a esse.<\/p>\n\n\n\n
Immaginiamo un\u2019azienda che sta implementando un nuovo CRM.<\/p>\n\n\n\n
La configurazione iniziale potrebbe comprendere informazioni sui lead come azienda, settore, posizione geografica, fonte, campagna e stato. Le opportunit\u00e0 commerciali potrebbero includere valore, fase, probabilit\u00e0, commerciale assegnato e data di chiusura. I record cliente potrebbero contenere tipologia di account, acquisti, date di rinnovo e responsabile.<\/p>\n\n\n\n
A prima vista, tutto questo potrebbe sembrare sufficiente.<\/p>\n\n\n\n
Ma quando si crea una dashboard, le informazioni mancanti spesso diventano immediatamente evidenti.<\/p>\n\n\n\n
Il marketing potrebbe rendersi conto di aver bisogno della fonte di acquisizione originale e non soltanto di quella pi\u00f9 recente.<\/p>\n\n\n\n
Il management potrebbe voler analizzare la redditivit\u00e0 per prodotto, scoprendo per\u00f2 che il CRM memorizza il fatturato ma non il margine.<\/p>\n\n\n\n
Il direttore commerciale potrebbe chiedere confronti regionali, mentre le informazioni geografiche vengono registrate in modo incoerente.<\/p>\n\n\n\n
Se queste problematiche emergono sei mesi dopo il lancio, l\u2019azienda potrebbe aver gi\u00e0 accumulato mesi di dati storici incompleti.<\/p>\n\n\n\n
Un prototipo consente di evidenziare queste lacune prima che diventino problemi permanenti.<\/p>\n\n\n\n
In questo modo, l\u2019analytics diventa molto pi\u00f9 di un semplice strumento di reporting. Diventa un metodo per verificare se i sistemi operativi stanno raccogliendo le informazioni corrette fin dall\u2019inizio.<\/p>\n\n\n\n
I dati di esempio generati non dovrebbero essere considerati semplicemente come contenuti provvisori.<\/p>\n\n\n\n
Se progettati correttamente, possono diventare un vero e proprio modello di riferimento per il futuro ambiente dati.<\/p>\n\n\n\n
Consideriamo una dashboard commerciale che contiene:<\/p>\n\n\n\n
A questo punto, immaginiamo che uno stakeholder richieda il fatturato per segmento di clientela.<\/p>\n\n\n\n
Se il segmento cliente non esiste nel dataset di esempio, questo solleva immediatamente una domanda importante: il sistema di produzione raccoglier\u00e0 questa informazione?<\/p>\n\n\n\n
Un altro stakeholder potrebbe richiedere il margine lordo invece del fatturato. Se mancano costi e margini, l\u2019organizzazione pu\u00f2 affrontare il requisito prima del lancio.<\/p>\n\n\n\n
Il prototipo diventa quindi uno strumento preliminare di verifica dei requisiti.<\/p>\n\n\n\n
Invece di scoprire campi mancanti quando l\u2019ambiente di reporting \u00e8 gi\u00e0 operativo, i team possono aggiornare CRM, ERP, piattaforma ecommerce o data warehouse prima che inizino ad accumularsi i dati reali.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019intelligenza artificiale sta rendendo questo processo molto pi\u00f9 veloce.<\/p>\n\n\n\n
Invece di creare manualmente centinaia di righe in un foglio di calcolo, i team possono descrivere il tipo di dataset che desiderano e generare informazioni rappresentative dello scenario aziendale.<\/p>\n\n\n\n
Ad esempio:<\/p>\n\n\n\n
\u201cCrea dodici mesi di dati sulle vendite B2B per un\u2019azienda che vende attrezzature industriali in Italia, Germania, Francia e Spagna. Includi commerciale, fonte del lead, settore del cliente, categoria di prodotto, valore della trattativa, fase di vendita e data di chiusura.\u201d<\/p>\n\n\n\n
Successivamente, la richiesta pu\u00f2 diventare ancora pi\u00f9 specifica:<\/p>\n\n\n\n
\u201cGermania e Italia devono generare il fatturato pi\u00f9 elevato. Le vendite devono diminuire leggermente ad agosto e aumentare nell\u2019ultimo trimestre. I clienti enterprise devono avere trattative di maggiore valore ma cicli di vendita pi\u00f9 lunghi.\u201d<\/p>\n\n\n\n
Improvvisamente, il team dispone di un dataset che si comporta in modo molto pi\u00f9 simile a un contesto aziendale reale.<\/p>\n\n\n\n
Il processo di analytics pi\u00f9 efficace non \u00e8 semplicemente:<\/p>\n\n\n\n
Generare dati \u2192 Costruire una dashboard<\/strong><\/p>\n\n\n\n \u00c8 piuttosto:<\/p>\n\n\n\n Descrivere \u2192 Generare \u2192 Visualizzare \u2192 Analizzare \u2192 Migliorare<\/strong><\/p>\n\n\n\n Questo approccio iterativo consente ai team di perfezionare progressivamente sia la struttura dei dati sia la dashboard.<\/p>\n\n\n\n Ogni versione solleva nuove domande.<\/p>\n\n\n\n Ogni domanda pu\u00f2 evidenziare una metrica, un campo, una dimensione o una regola di business mancante.<\/p>\n\n\n\n L\u2019obiettivo non \u00e8 creare immediatamente la dashboard perfetta. L\u2019obiettivo \u00e8 arrivare a un modello di reporting realmente utile prima che arrivino i dati di produzione.<\/p>\n\n\n\n I dati aziendali reali raramente sono puliti e prevedibili.<\/p>\n\n\n\n Per questo motivo, una dashboard dovrebbe essere testata anche con situazioni anomale, non soltanto in condizioni normali.<\/p>\n\n\n\n I team possono testare scenari come:<\/p>\n\n\n\n Queste situazioni possono evidenziare problemi che resterebbero invisibili all\u2019interno di un dataset perfettamente bilanciato.<\/p>\n\n\n\n Ad esempio, una singola vendita eccezionalmente elevata potrebbe alterare la scala di un grafico. Informazioni mancanti sulle campagne potrebbero rendere inaffidabile il reporting sui canali. Un valore estremo potrebbe rendere poco rappresentativo un KPI basato sulla media.<\/p>\n\n\n\n Testare queste condizioni prima del lancio permette ai team di migliorare la dashboard prima che gli utenti reali inizino a dipendere dai suoi risultati.<\/p>\n\n\n\n I problemi nell\u2019analytics non dipendono sempre da calcoli sbagliati.<\/p>\n\n\n\n A volte, il vero problema \u00e8 la mancanza di accordo sulle definizioni.<\/p>\n\n\n\n Supponiamo che una dashboard mostri un tasso di conversione del 30%.<\/p>\n\n\n\n Cosa significa esattamente \u201cconversione\u201d?<\/p>\n\n\n\n Potrebbe indicare:<\/p>\n\n\n\n Reparti diversi possono utilizzare lo stesso termine riferendosi a fasi completamente differenti del customer journey.<\/p>\n\n\n\n La creazione di un prototipo rende necessarie definizioni chiare.<\/p>\n\n\n\n Gli stakeholder possono concordare in anticipo cosa significa ogni KPI, come deve essere calcolato e quali dati deve includere prima che inizi il monitoraggio delle performance reali.<\/p>\n\n\n\n Questo evita confusione quando, in futuro, i dirigenti confrontano numeri provenienti da reparti diversi e scoprono che ciascuno sta misurando qualcosa di differente.<\/p>\n\n\n\n Una specifica scritta potrebbe indicare:<\/p>\n\n\n\n \u201cLa dashboard deve mostrare fatturato, pipeline, tasso di conversione, performance dei prodotti e analisi geografica.\u201d<\/p>\n\n\n\n Sembra una richiesta chiara, ma ogni stakeholder potrebbe immaginare un risultato completamente diverso.<\/p>\n\n\n\n Un prototipo funzionante elimina gran parte di questa ambiguit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n Invece di discutere requisiti astratti, gli stakeholder possono commentare direttamente qualcosa di concreto.<\/p>\n\n\n\n \u201cSposta questa metrica pi\u00f9 in alto.\u201d<\/p>\n\n\n\n \u201cMostra questo dato su base mensile invece che trimestrale.\u201d<\/p>\n\n\n\n \u201cSepara i lead organici da quelli a pagamento.\u201d<\/p>\n\n\n\n \u201cAggiungi un confronto con l\u2019obiettivo.\u201d<\/p>\n\n\n\n \u201cRimuovi questo grafico.\u201d<\/p>\n\n\n\n \u201cAggiungi un filtro per tipologia di cliente.\u201d<\/p>\n\n\n\n La conversazione diventa specifica e operativa.<\/p>\n\n\n\n Questo \u00e8 particolarmente utile quando management, sviluppatori, consulenti, team marketing, reparto vendite e finance lavorano insieme allo stesso progetto.<\/p>\n\n\n\n La dashboard diventa un linguaggio comune tra stakeholder tecnici e di business.<\/p>\n\n\n\n Prima o poi, i sistemi reali entrano in produzione.<\/p>\n\n\n\n Il CRM inizia a ricevere lead.<\/p>\n\n\n\n La piattaforma ecommerce elabora ordini.<\/p>\n\n\n\n L\u2019ERP registra fatture.<\/p>\n\n\n\n Le piattaforme marketing raccolgono dati sulle campagne.<\/p>\n\n\n\n A questo punto, i dati di esempio devono essere sostituiti dalle informazioni reali.<\/p>\n\n\n\n Ma anche questa transizione dovrebbe prevedere una fase di verifica.<\/p>\n\n\n\n I dati reali potrebbero comportarsi in modo diverso rispetto a quelli del prototipo.<\/p>\n\n\n\n I nomi dei campi potrebbero essere differenti.<\/p>\n\n\n\n Alcuni record potrebbero essere incompleti.<\/p>\n\n\n\n I valori potrebbero essere meno coerenti.<\/p>\n\n\n\n Le relazioni tra i dati potrebbero risultare pi\u00f9 complesse del previsto.<\/p>\n\n\n\n Le distribuzioni reali potrebbero essere completamente diverse da quelle generate artificialmente.<\/p>\n\n\n\n Questo non significa che il prototipo abbia fallito.<\/p>\n\n\n\n I dati di esempio non avevano l\u2019obiettivo di prevedere perfettamente l\u2019andamento dell\u2019azienda.<\/p>\n\n\n\n Il loro scopo era assicurarsi che ambiente di reporting, KPI e requisiti dati fossero stati progettati correttamente prima dell\u2019arrivo delle informazioni reali.<\/p>\n\n\n\n Il processo tradizionale di analytics segue spesso una sequenza poco efficiente:<\/p>\n\n\n\n Raccogliere i dati, integrare i sistemi, aspettare di avere uno storico sufficiente, costruire dashboard, presentarle al management, scoprire che mancano informazioni importanti e tornare a modificare i sistemi.<\/p>\n\n\n\n La prototipazione basata su dati di esempio consente alle organizzazioni di invertire parte di questo processo.<\/p>\n\n\n\n Possono definire prima le domande di business.<\/p>\n\n\n\n Possono creare dati rappresentativi.<\/p>\n\n\n\n Possono costruire e revisionare dashboard.<\/p>\n\n\n\n Possono individuare campi mancanti.<\/p>\n\n\n\n Possono concordare le definizioni dei KPI.<\/p>\n\n\n\n Possono testare scenari anomali.<\/p>\n\n\n\n E possono migliorare i requisiti di reporting prima che i dati di produzione siano completamente disponibili.<\/p>\n\n\n\n Quando finalmente iniziano ad arrivare le informazioni reali, l\u2019organizzazione non parte pi\u00f9 da zero.<\/p>\n\n\n\n Sa gi\u00e0 cosa vuole misurare, come interpretare tali metriche e quali decisioni l\u2019ambiente di reporting deve supportare.<\/p>\n\n\n\n Il principale vantaggio di un approccio analytics basato sui dati di esempio non consiste semplicemente nella possibilit\u00e0 di generare rapidamente centinaia di righe.<\/p>\n\n\n\n Il vero vantaggio \u00e8 poter sperimentare prima.<\/p>\n\n\n\n Un dataset realistico pu\u00f2 avviare conversazioni su KPI, processi aziendali, requisiti di reporting, qualit\u00e0 dei dati, integrazioni e priorit\u00e0 del management mesi prima rispetto a un approccio tradizionale.<\/p>\n\n\n\n Combinando dati di esempio e prototipazione rapida delle dashboard, le organizzazioni possono ridurre drasticamente la distanza tra un\u2019idea di analytics e un ambiente di reporting realmente funzionante.<\/p>\n\n\n\n Il reporting non deve pi\u00f9 essere necessariamente l\u2019ultima fase di un\u2019implementazione tecnologica.<\/p>\n\n\n\n Pu\u00f2 contribuire a definire l\u2019implementazione stessa.<\/p>\n\n\n\n Il principio \u00e8 semplice: se i dati reali non sono ancora pronti, questo non significa che il lavoro di analytics debba aspettare.<\/p>\n\n\n\n Create abbastanza informazioni realistiche da iniziare a porre le domande giuste.<\/p>\n\n\n\n Poi utilizzate quelle domande per progettare l\u2019ambiente di analytics che, in futuro, sar\u00e0 alimentato dai vostri dati reali.<\/p>\n\n\n\n \u00a9 Crediti d\u2019immagine a IMRAN SHEIKH<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Testare anche gli scenari meno ideali<\/h2>\n\n\n\n
Introdurre eccezioni realistiche<\/h3>\n\n\n\n
\n
Utilizzare i prototipi per definire correttamente i KPI<\/h2>\n\n\n\n
Stabilire definizioni condivise<\/h3>\n\n\n\n
\n
Trasformare la dashboard in uno strumento di comunicazione<\/h2>\n\n\n\n
Sostituire i dati di esempio con quelli reali<\/h2>\n\n\n\n
Confrontare le ipotesi con la realt\u00e0<\/h3>\n\n\n\n
Un processo di sviluppo analytics pi\u00f9 intelligente<\/h2>\n\n\n\n
Conclusione: costruire prima le domande, poi arrivano i dati<\/h2>\n\n\n\n