{"id":3023,"date":"2022-03-14T12:09:46","date_gmt":"2022-03-14T11:09:46","guid":{"rendered":"https:\/\/scalarly.com\/marketing-book\/?p=3023"},"modified":"2022-03-14T14:35:21","modified_gmt":"2022-03-14T13:35:21","slug":"vantaggi-e-sfide-della-data-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/scalarly.com\/marketing-book\/it\/vantaggi-e-sfide-della-data-analytics\/","title":{"rendered":"Vantaggi e sfide della Data Analytics"},"content":{"rendered":"\n

Essere in grado di tracciare, analizzare e ottimizzare \u00e8 fondamentale per qualsiasi campagna di marketing digitale. Ha un vantaggio e ti permette di accelerare e cambiare rapidamente i tuoi sforzi nel marketing. Sei un passo pi\u00f9 vicino al successo quando sai come prendere le decisioni e i cambiamenti giusti.<\/p>\n\n\n\n

Oltre ai vantaggi, Data Analytics ha sfide e limiti, per esempio puoi facilmente focalizzarti sui numeri piuttosto che controllare le tendenze della tua campagna. Ricorda che nella Data Analytics le macro metriche dovrebbero essere la tua priorit\u00e0 rispetto ai microelementi.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Vantaggi della Data Analytics<\/h2>\n\n\n\n

Quando si utilizza correttamente la Data Analytics, \u00e8 possibile raccogliere diversi vantaggi, ad esempio:<\/p>\n\n\n\n

Vantaggio 1: migliora il servizio clienti<\/h3>\n\n\n\n

Un quadro incentrato sul cliente nelle imprese \u00e8 essenziale per costruire la loro fedelt\u00e0 e aumentare i profitti. Fra i vantaggi, la Data Analytics pu\u00f2 migliorare lo standard di risposta e il follow-up che potete offrire ai clienti. Assicuratevi di usare La Data Analytics in modo responsabile.<\/p>\n\n\n\n

Grandi dati, apprendimento automatico e intelligenza artificiale dovrebbero alimentare il supporto tecnico. Si pu\u00f2 personalizzare il modo in cui si fornisce il servizio clienti per un maggiore coinvolgimento con i brand. Fare questo porta anche a esperienze pi\u00f9 soddisfacenti per i clienti.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Vantaggio 2: si rivolge ai potenziali clienti<\/h3>\n\n\n\n

\u00c8 possibile visualizzare le pubblicit\u00e0 online pertinenti su siti rilevanti per le preferenze degli utenti. Il vantaggio che viene dalla Data Analytics su Facebook, Instagram, Google e altri social ha reso tutto pi\u00f9 facile.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 possibile visualizzare gli annunci in base al comportamento d’acquisto e ai dati storici attraverso l’analisi dei dati. Pu\u00f2 essere basata sui cookie, sul server o sull’analisi universale. Gli algoritmi di apprendimento automatico hanno reso tutto questo possibile.<\/p>\n\n\n\n

Vantaggio 3: cerca gli errori<\/h3>\n\n\n\n

La Data Analytics ti permette di cercare gli errori attraverso la cosiddetta pulizia dei dati, ti aiuta a migliorare la qualit\u00e0 dei dati, a beneficio tuo e dei tuoi clienti. Questo vantaggio della Data Analytics \u00e8 utile nelle compagnie assicurative, finanziarie e bancarie. <\/p>\n\n\n\n

Ma risparmia anche memoria perch\u00e9 rimuove le informazioni duplicate dai set di dati. Questo processo riduce anche il costo complessivo nel lungo periodo. <\/p>\n\n\n\n

Vantaggio 4: maggiore produttivit\u00e0<\/h3>\n\n\n\n

I livelli di produttivit\u00e0 di ogni lavoratore possono aumentare grazie alla maggiore velocit\u00e0 della Data Analytics. Quando la produttivit\u00e0 personale aumenta, l’intera organizzazione ha rapidamente accesso a tutte le informazioni necessarie. Essi conoscono le proprie operazioni che permettono al management di vedere quali aree richiedono un miglioramento.<\/p>\n\n\n\n

Vantaggio 5: riduce il costo<\/h3>\n\n\n\n

La vostra azienda risparmier\u00e0 una quantit\u00e0 significativa di denaro grazie alla maggiore efficienza portata dalla Data Analytics: espande l’efficienza, snellisce le operazioni e rende gli individui pi\u00f9 produttivi.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Tutti questi contribuiscono alla riduzione dei costi complessivi e all’aumento della redditivit\u00e0. Se sei una grande azienda che vuole ridurre i costi, usa i big data nell’analisi prescrittiva e predittiva, familiarizza con l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale. <\/p>\n\n\n\n

Vantaggio 6: migliora i tuoi prodotti e servizi<\/h3>\n\n\n\n

Uno dei migliori vantaggi del data analytics \u00e8 la sua capacit\u00e0 di aiutarvi a migliorare i vostri prodotti e servizi. Per esempio, \u00e8 possibile rilevare e correggere gli errori e prevenire le attivit\u00e0 che non offrono alcun valore. <\/p>\n\n\n\n

La Data analytics ti permette di capire come i clienti interagiscono e si impegnano con gli strumenti in modo da poter migliorare la loro esperienza. La pulizia dei dati \u00e8 anche pi\u00f9 semplice, migliora la qualit\u00e0 dei dati e porta continui benefici ai vostri clienti. <\/p>\n\n\n\n

Sfide di Data Analytics<\/h2>\n\n\n\n

Tuttavia, la Data Analytics pu\u00f2 anche avere dei limiti. Alcune di queste sfide sono pi\u00f9 probabili se si fa un uso improprio delle Data Analytics nella vostra organizzazione<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

Incapacit\u00e0 di selezionare gli strumenti giusti<\/h3>\n\n\n\n

Se sei nuovo nella Data Analytics, pu\u00f2 essere difficile selezionare gli strumenti giusti. L’analisi dei dati richiede una conoscenza rilevante dei diversi dispositivi. Dovresti anche conoscere l’accuratezza dei dati che stai analizzando e applicando; questo pu\u00f2 aumentare il tempo e il denaro che spendi all’inizio, ma ne varr\u00e0 la pena. La cosa migliore da fare \u00e8 assumere un analista web professionista.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Pazienza e impegno inadeguati<\/h3>\n\n\n\n

Il ritorno sull’investimento della Data Analytics non \u00e8 immediato. L’implementazione non sar\u00e0 un problema una volta che avrete un professionista con cui lavorare. Tuttavia, il costo e la durata dell’attesa non sono cos\u00ec buoni. <\/p>\n\n\n\n

Potrebbe essere necessario del tempo per mettere in atto le procedure se non ce n’\u00e8 una esistente e disponibile e la precisione e il modello non saranno perfetti fin dall’inizio ma miglioreranno col tempo. Alcune persone perdono subito interesse perch\u00e9 non ci sono risultati.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Assicuratevi di avere un meccanismo stabile e un ciclo di feedback che vi aiuti a capire cosa sta funzionando e cosa no. Senza di essi, il senior management potrebbe pensare che la data analytics stia funzionando male. <\/p>\n\n\n\n

Nessuna unit\u00e0 all’interno dei dipartimenti<\/h3>\n\n\n\n

Un altro limite nella data analytics \u00e8 l’inadeguato allineamento tra i dipartimenti aziendali. Idealmente, c’\u00e8 un team di persone che si occupa di dati analytics<\/a> ma che lavora con gli altri per l’ottimizzazione. Tuttavia, le informazioni recuperate dal core team possono non essere utili agli altri gruppi. Oppure non le applicano. Altri semplicemente non vogliono collaborare. La comunicazione \u00e8 importante se volete che la vostra organizzazione guidi le azioni e i comportamenti appropriati.<\/p>\n\n\n\n

Rischi per la sicurezza<\/h3>\n\n\n\n

La data analytics include l’inserimento delle informazioni dell’impresa in un vasto lago di dati. Questi dati hanno record sensibili che hanno bisogno di un livello di protezione specializzato. Molti criminali informatici prendono di mira questo tipo di dati perch\u00e9 hanno un alto valore.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Qualit\u00e0 dei dati<\/h3>\n\n\n\n

Un’eccellente decisione guidata dai dati e una strategia operativa dipendono dalla qualit\u00e0 dei dati che stai monitorando e analizzando. Dipende anche dall’analisi del set di dati in esame. C’\u00e8 un grosso pericolo che queste informazioni possano essere senza valore e non applicabili al vostro business e, se continuate con le vostre supposizioni, la vostra organizzazione pu\u00f2 subire dei danni.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Problemi di costo<\/h3>\n\n\n\n

Ci vuole un capitale enorme per avviare e mantenere l’infrastruttura per la data analytics. Per esempio, l’hardware di analisi e lo storage distribuito da soli possono essere costosi da acquistare e gestire e diventare dei limiti per la Data Analytics. Le soluzioni che possono compensare il costo sono l’analitica basata sul cloud e la gestione<\/a> di big data. Tuttavia, ci sono problemi con la governance e l’implementazione che si dovrebbero risolvere anche in quei settori.\u00a0 <\/p>\n\n\n\n

Mancanza di abilit\u00e0<\/h3>\n\n\n\n

Come detto, \u00e8 necessario assumere un professionista per eseguire la data analytics sulla tua campagna digitale. I data scientist e altri professionisti dovrebbero svilupparla, implementarla e gestirla per ottenere i risultati desiderati.<\/p>\n\n\n\n

Il problema \u00e8 che c’\u00e8 una massiccia carenza di competenze in questa disciplina. Per cui anche se c’\u00e8 una persona di talento, il suo stipendio sar\u00e0 troppo alto per alcune aziende e le startup e le piccole organizzazioni potrebbero non avere abbastanza fondi per permetterselo.<\/p>\n\n\n\n

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

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