{"id":2990,"date":"2022-02-14T16:54:26","date_gmt":"2022-02-14T15:54:26","guid":{"rendered":"https:\/\/scalarly.com\/marketing-book\/?p=2990"},"modified":"2022-02-14T16:54:29","modified_gmt":"2022-02-14T15:54:29","slug":"fissare-obiettivi-nella-data-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/scalarly.com\/marketing-book\/it\/fissare-obiettivi-nella-data-analytics\/","title":{"rendered":"Fissare obiettivi nella Data Analytics"},"content":{"rendered":"\n

Fissare gli obiettivi \u00e8 il passo pi\u00f9 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.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

Termini da ricordare quando si fissano gli obiettivi<\/h2>\n\n\n\n

A volte, le parole obiettivo e scopi sono usate in modo intercambiabile. Tuttavia, non \u00e8 sempre cos\u00ec nel marketing. <\/p>\n\n\n\n

Obiettivo e scopi hanno due significati diversi. L’obiettivo di una campagna in data analytics \u00e8 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.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Un altro termine che incontrerete nell’analisi dei dati \u00e8 indicatori chiave di performance (KPI<\/a>). 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 pi\u00f9 preziose di altre.<\/p>\n\n\n\n

Se l’obiettivo \u00e8 quello di promuovere il traffico verso il sito web, il vostro KPI \u00e8 il numero di visitatori del sito. Pu\u00f2 anche essere quanto tempo i vostri utenti rimangono sul sito o la percentuale di nuovi visitatori.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

L’ultimo termine da tenere a mente \u00e8 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 sar\u00e0 quello di usare questo approccio di pensiero.<\/p>\n\n\n\n

Per esempio, potresti aver bisogno di 100 nuovi follower questo gennaio per assicurare che l’obiettivo del tuo marchio di guadagnare visibilit\u00e0 sia raggiunto. Se i tuoi nuovi seguaci hanno raggiunto solo 86, significa che devi migliorare la campagna. <\/p>\n\n\n\n

Come raggiungere i tuoi obiettivi<\/h2>\n\n\n\n

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. <\/p>\n\n\n\n

Puoi condurre una data analytics all’interno di questi eventi? S\u00ec! Si chiama analisi del funnel o del percorso. Questa analisi \u00e8 essenziale per aiutarti a capire le ragioni dei fallimenti di conversione.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

L’obiettivo primario, per esempio, sul sito del tuo hotel \u00e8 che le persone prenotino. Vuoi che abbiano una prenotazione pagata usando la loro carta.<\/p>\n\n\n\n

L’evento 1 potrebbe essere l’esecuzione di una ricerca. Il KPI qui \u00e8 il numero di ricerche effettuate all’interno del vostro sito. <\/p>\n\n\n\n

Poi, l’evento 2 pu\u00f2 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. <\/p>\n\n\n\n

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. <\/p>\n\n\n\n

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.  <\/p>\n\n\n\n

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<\/a> basato su quello che hanno imparato.<\/p>\n\n\n\n

Come riportare i risultati<\/h2>\n\n\n\n

Una caratteristica essenziale del lavoro di qualsiasi analista di dati \u00e8 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. <\/p>\n\n\n\n

Assicuratevi di riportare le aree che apprezzano di pi\u00f9. Per esempio, potrebbero voler sapere quali prodotti vendono di pi\u00f9. Oppure potrebbero anche voler sapere quali prodotti vengono acquistati pi\u00f9 di una volta da un cliente. Il dipartimento finanziario dell’organizzazione potrebbe voler sapere quali clienti sono a rischio di credito.<\/p>\n\n\n\n

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. <\/p>\n\n\n\n

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

Se non trovate l’obiettivo giusto da concordare, il vostro rapporto di analisi dei dati sar\u00e0 sprecato. Come sempre, un modello che non considera il business non fornir\u00e0 i migliori risultati. <\/p>\n\n\n\n

Il consiglio pi\u00f9 importante per gli obiettivi di Data Analytics<\/h2>\n\n\n\n

Uno dei migliori consigli da osservare \u00e8 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. <\/p>\n\n\n\n

Un ottimo obiettivo interno sarebbe quello di completare due gare questa settimana in termini di obiettivi tecnici. Nel frattempo, un obiettivo esterno \u00e8 quello di diventare un gran maestro.<\/p>\n\n\n\n

I due obiettivi sono diversi perch\u00e9 uno \u00e8 pi\u00f9 misurabile, mentre l’altro pu\u00f2 andare oltre il proprio controllo. Diventare un gran maestro dipende anche dalle abilit\u00e0 dell’avversario e da altri fattori. <\/p>\n\n\n\n

Un consiglio in pi\u00f9 \u00e8 quello di mantenere il tempo a disposizione. Una volta che sapete cosa volete raggiungere, decidete quando l’azienda dovrebbe raggiungere tali scopi o obiettivi. <\/p>\n\n\n\n

Ruolo di analista di dati<\/h2>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

Consumatori di analisi<\/h3>\n\n\n\n

Nella data analytics, i consumatori di analisi lavorano per implementare i risultati. Sono i membri responsabili della conclusione del lavoro analitico.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Produttori di analisi <\/h3>\n\n\n\n

Sono le persone che creano sistemi di supporto alle decisioni. Si assicurano che le tecniche di analisi siano al meglio per il processo decisionale.<\/p>\n\n\n\n

Campioni di analitica<\/h3>\n\n\n\n

Loro sono i leader che sponsorizzano la campagna. Guidano coloro che beneficeranno direttamente della data analytics.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Facilitatori di analisi<\/h3>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

\u00a9 Immagine via Luis Quintero<\/a><\/p>\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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