Sebbene sia fondamentale, la raccolta di dati sulle vendite, sui clienti e sull’inventario non è sufficiente per creare innovazioni che influenzino la crescita. La dirigenza deve comunque comprendere queste informazioni e utilizzare le “intuizioni attuabili” per formulare una strategia. In caso contrario, l’impatto di KPI cruciali potrebbe essere perso.
Gli insight azionabili garantiscono che le organizzazioni possano utilizzare le informazioni acquisite per creare un piano di miglioramento delle operazioni e dei servizi aziendali. Una ricerca di Forrester ha rivelato che le aziende guidate dagli insight si espandono fino a otto volte più rapidamente del PIL mondiale.
Per questo motivo, la raccolta di informazioni e la produzione di informazioni preziose e attuabili favoriscono il miglioramento dei processi e lo sviluppo dell’azienda.
Quali sono le informazioni utili?
Le intuizioni attuabili sono risultati o informazioni specifiche, basate sui dati, che forniscono indicazioni chiare e pratiche su come prendere decisioni informate e intraprendere azioni concrete. La dirigenza può utilizzare i set di big data con approfondimenti attuabili per creare attività efficienti basate sui dati.
Questi approfondimenti possono essere ricavati da dati grezzi per fornire report approfonditi e unità di analisi, spesso raccolti da software di gestione dei clienti, delle vendite e dell’inventario.
Le organizzazioni possono identificare quali operazioni necessitano ancora di miglioramenti sulla base di queste informazioni. Questo sistema consente al management di valutare le prestazioni dell’azienda da diversi punti di vista e di fare scelte sagge su come migliorare le operazioni e il servizio ai clienti.
Grazie agli approfondimenti, è possibile adottare misure pratiche per aumentare le vendite medie, l’efficacia operativa e la soddisfazione dei clienti. Di conseguenza, le organizzazioni che puntano a fare scelte guidate dai dati hanno un vantaggio nell’utilizzare gli insight azionabili per far progredire la propria attività.
Perché gli approfondimenti sono importanti?
Le informazioni utili sono importanti per diversi motivi cruciali:
Miglioramento del processo decisionale
L’analisi dei dati, compresi i feedback dei clienti e i punti di interesse, fornisce alle aziende spunti di riflessione utili all’azione. Questi approfondimenti permettono di prendere decisioni informate, aiutando le aziende a fare scelte strategiche in linea con le esigenze dei clienti e le tendenze del mercato.
Maggiore soddisfazione del cliente
I dati azionabili derivati dall’analisi dei dati qualitativi possono scoprire le cause principali della soddisfazione o dell’insoddisfazione dei clienti. Affrontando questi problemi, le aziende possono migliorare in modo proattivo l’esperienza del cliente, aumentandone la felicità e la fedeltà.
Vantaggio competitivo
Le aziende che sfruttano gli actionable insights ottengono un vantaggio competitivo. Possono identificare le lacune del mercato, le tendenze emergenti e le aree di miglioramento più rapidamente dei loro concorrenti. Questa agilità consente di modificare tempestivamente prodotti, servizi e strategie.
Ottimizzazione delle risorse
L’analisi dei dati consente alle organizzazioni di allocare le risorse in modo efficace. Le aziende possono ottimizzare i loro budget, il personale e gli sforzi per raggiungere i risultati desiderati in modo più efficiente, concentrandosi sulle aree che hanno un reale impatto sul successo aziendale.
Miglioramento continuo
Le intuizioni ricavabili dall’analisi dei dati qualitativi supportano una cultura del miglioramento continuo. Raccogliendo, analizzando e agendo regolarmente sui feedback dei clienti e su altri dati aziendali qualitativi, le organizzazioni possono adattarsi ed evolversi per soddisfare le esigenze dei clienti e rimanere all’avanguardia nel panorama competitivo.
3 aree per ottenere informazioni utili
Ecco tre luoghi in cui puoi ottenere informazioni utili:
01. Indagini sul Net Promoter Score (NPS) per decisioni informate
- Raccogliere feedback: I sondaggi NPS sono uno strumento prezioso per raccogliere i feedback dei clienti, aiutandoli a capire i loro sentimenti e le loro preferenze.
- Migliorare i risultati aziendali: Analizzando i dati NPS, le aziende possono identificare le aree di miglioramento e intraprendere azioni per migliorare la felicità dei clienti, ottenendo risultati positivi.
- Individua i punti critici: Personalizza le domande dell’indagine per individuare i punti potenzialmente problematici, assicurando al tempo stesso indagini imparziali e aperte che portino a informazioni utili.
02. Recensioni online e analisi dei concorrenti per ottenere dati interessanti
- Ricavare informazioni utili: Le recensioni online, se analizzate con soluzioni di analisi testuale come Thematic, forniscono informazioni utili sulle opinioni dei clienti, sulle prestazioni dei prodotti e sulle aree da migliorare.
- Benchmark della concorrenza: Utilizza le recensioni online dei concorrenti per fare un benchmark dei tuoi prodotti o servizi e ricavarne spunti per miglioramenti strategici.
- Punti di dati interessanti: Identifica i dati più interessanti, come le tendenze emergenti e i punti dolenti più comuni, ricavati dai feedback analizzati sia dalla tua azienda che dai concorrenti.
- Monitora le menzioni sui social media: Tieni traccia delle menzioni sui social media per valutare la percezione del marchio, il sentimento dei clienti e le tendenze emergenti.
- Raccogli i feedback: Analizza le discussioni sulle piattaforme sociali, i forum e i siti web pertinenti per ottenere informazioni complete sul percorso dei clienti.
- Decisioni guidate dai dati: Utilizza i dati del monitoraggio dei social media per prendere decisioni aziendali, adattare le strategie di marketing e migliorare il coinvolgimento dei clienti lungo tutto il loro percorso.
La differenza tra dati perspicaci e non perspicaci
La differenza tra i dati perspicaci e quelli non perspicaci sta nella loro capacità di trovare spunti d’azione e di rivelare un punto di dati interessante e significativo.
Dati utili
Questo tipo di informazioni fornisce approfondimenti praticabili, offrendo informazioni specifiche e pertinenti che possono guidare le decisioni e le azioni. Spesso include punti di dati interessanti che fanno luce su tendenze, schemi o opportunità chiave, portando in ultima analisi ad approfondimenti più incisivi.
Dati non intuitivi
I dati non perspicaci non hanno la profondità o la rilevanza necessarie per informare le decisioni in modo efficace. Possono essere costituiti da informazioni di routine o non correlate che non contribuiscono a una migliore comprensione di una situazione o di un problema. Senza la presenza di dati interessanti, tendono a offrire meno spunti di riflessione.
I dati perspicaci offrono maggiori spunti d’azione grazie alla presenza di punti di dati interessanti e rilevanti, mentre i dati non perspicaci devono fornire indicazioni più preziose per il processo decisionale e le azioni. L’utilizzo di strumenti come Google Analytics e l’esecuzione di analisi approfondite possono aiutare a estrarre maggiori informazioni dalle informazioni e a renderle più correlate agli obiettivi aziendali.
Tecniche di implementazione dei dati per ottenere informazioni utili
Per trasformare una buona informazione in un’informazione utile sono necessarie nuove abilità e un diverso modo di pensare.
Regole per trarre spunti di riflessione dai dati:
Collaborazione
La comprensione reciproca è fondamentale per il successo del team. I team devono collaborare per ottenere informazioni significative sui dati. Il confronto e le richieste offrono meno spunti rispetto alla comunicazione e al supporto.
Trasparenza
L’analista comprende le fonti dei dati, i metodi e le misurazioni. La direzione comprende i suoi obiettivi e le sue domande. Entrambe le parti devono comunicare in modo aperto e trasparente per comprendere le richieste dell’altro.
Specificità
Le unità aziendali devono comprendere le loro entrate, i loro costi e i loro rischi. Tutti gli stakeholder devono descrivere i propri criteri, scopi e obiettivi per identificare i set di dati rappresentativi. Gli analisti dei dati devono essere chiari per monitorare i parametri corretti.
Principi utilizzati nella pratica:
Spiega la domanda o le domande in dettaglio
L’indeterminatezza può creare scompiglio. Considera questa illustrazione: Prima di poter rispondere a qualcuno che chiede: “Come faccio ad andare all’aeroporto?”, hai bisogno di ulteriori dettagli, come ad esempio Dove si trova in questo momento? Sta andando a prendere qualcuno o sta volando?
Spiega l’importanza, l’impostazione e le implicazioni commerciali
Puoi scegliere quali metriche monitorare e come farlo tenendo conto dei vincoli, degli obiettivi e delle motivazioni dell’analisi. L’obiettivo? Stabilire un legame tra le misure e il significato che le informazioni trasmettono.
Stabilisci obiettivi precisi per i risultati dell’analisi dei dati.
Specifica quali informazioni puoi ricavare dalle informazioni che fornirai. Ad esempio, devi fornire l’importo totale, il numero medio o il tasso di variazione?
Crea KPI quantificabili
Assicurati che le query siano accompagnate da misure quantificabili. La struttura SMART può essere utilizzata per confermare (Specifico, Misurabile, Raggiungibile, Rilevante e Basato sul Tempo).
Per una maggiore chiarezza, formula un’ipotesi
Tutti gli obiettivi sopra citati possono essere raggiunti definendo un’ipotesi. Questo è un esempio di ipotesi: se il risultato è A, l’azienda sperimenterà XYZ. Se il risultato è B, la nostra azienda beneficerà di ZYX.
Raccogli i dati corretti in modo appropriato
Seleziona le metriche in grado di visualizzare i dati necessari. Potrebbe essere necessario creare una strategia per raggiungere i risultati che portano alle risposte desiderate dopo aver messo in relazione i dati di diverse misurazioni.
Assicurati di segmentare
Segmentando, puoi concentrarti meglio e ottenere una prospettiva più raffinata sui tuoi dati. Puoi concentrarti su un sottoinsieme specifico di dati, come una sezione del sito web, un settore di attività o un pubblico, prima di approfondire il comportamento di quei dati.
Collega le fonti di dati tra loro
Prendi in considerazione la possibilità di combinare dati provenienti da ricerche secondarie e fonti di diversi settori. Seleziona le risorse che ti forniranno i dati di maggiore qualità per supportare il risultato che desideri.
Correlare i dati
Esamina le metriche collegate che si influenzano a vicenda. Ad esempio, per mettere i numeri del traffico nella giusta prospettiva del cliente, dovresti tenere costantemente d’occhio il traffico del tuo sito web.
Trova il contesto
Finora abbiamo evidenziato il valore della specificità. Tuttavia, devi valutare questo dato specifico nel contesto per comprenderne il significato e determinare l’effetto o la conseguenza.
Conclusione
Per raggiungere il successo è necessaria una visione d’azione. Questi incoraggiano scelte più sagge e indirizzano le tue iniziative di marketing verso il successo.
Supponiamo che tu voglia scoprire una strategia che funzioni per la tua attività. In questo caso, puoi anche pensare di provarne alcune diverse. Ogni tecnica discussa in questo articolo ti aiuterà a migliorare il tuo piano d’azione per convertire i dati in preziose informazioni a vantaggio della tua azienda.
I dati hanno un valore relativamente basso se non vengono trasformati in informazioni fondamentali per l’azione. I processi di progettazione e produzione possono essere migliorati grazie a queste intuizioni, che possono anche essere utilizzate per migliorare il processo decisionale. Pertanto, le intuizioni sono il nuovo oro, non i dati.
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Domande frequenti (FAQ)
Gli approfondimenti praticabili sono risultati specifici, basati sui dati, che forniscono indicazioni chiare su come prendere decisioni informate e intraprendere azioni pratiche.
L’implementazione di intuizioni attuabili comporta l’analisi dei dati, la definizione delle priorità e l’adozione di misure concrete per affrontare le opportunità e le sfide identificate.
Tecniche come la segmentazione dei dati, l’analisi delle tendenze e la modellazione predittiva possono aiutare a scoprire intuizioni utili all’interno dei set di dati.
